인터넷이 보편화되고 확산됨에 따라 클라우드 서비스가 급속히 확산되고 있다. SLA란 서비스 제공자와 고객 간의 협약으로 서비스 제공자가 서비스 품질을 보증하기 위한 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 SLA는 IT 서비스 제공자 입장에서 서비스 품질에 대한 고객만족도를 높이고 경쟁 사업자와의 차별화가 필요하므로 SLA를 통한 QoS 보장은 매우 중요한 요소이다. 그러나 클라우드 환경에서 SLA에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물고 있다. 본 논문에서는 클라우드 서비스를 위한 SLA 관리 지표를 정의하고, 이를 이용하여 QoS 보장을 위한 SLA 관리시스템을 구현하였다. 제안하는 SLA 관리시스템은 오픈소스를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 모니터링 기반의 Migration 정책을 사용하여 Cluster Node들의 부하 분산이 할당된 가상머신들의 가용성, 응답시간, 처리율에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 기존 클라우드 환경과 비교 분석하였다.
최근 컨테이너 기반의 PaaS (Platform-as-a-Service)를 구축하는 트렌드가 확대되고 있다. 컨테이너 기반 플랫폼 기술은 클라우드 컴퓨팅을 구축하기 위한 하나의 주요 기술로써, 컨테이너는 가상 머신에 비해 구동 오버헤드가 적다는 장점이 있어 수백, 수천 대의 컨테이너가 한 대의 물리적 머신에서 구동될 수 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 다수의 컨테이너에 대한 스토리지 로그를 기록하고 모니터링하는 것은 상당한 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 컨테이너의 파일 시스템 변경 이벤트를 탐지할 때 발생하는 두 가지 문제점을 도출하고, 이를 해결하여 PaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 파일 시스템 이벤트 탐지를 위한 시스템을 제안하였다. 성능 평가에서는 본 논문에서 제안한 시스템의 성능에 대한 세가지 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 모니터링 시스템은 컨테이너의 CPU, 메모리 읽기 및 쓰기, 디스크 읽기 및 쓰기 속도에 아주 미세한 영향만을 발생시킨다는 것이 실험을 통해 도출되었다.
클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.
Virtualization technology has been applied in IA-32 based server or desktop systems. Recently it has been applied in ARM based mobile systems. Virtualization technology provides many useful features that are not possible in operating system level such as isolation, interposition, encapsulation and portability. In this research, we implement an ARM based VMM(Virtual Machine Monitor) by using the following techniques. First, we use "emulation" to virtualize the processor. Second, we use "shadow page tables" to virtualize the memory. Finally, we use a simple "pass-through I/O" to virtualize the device. Currently the VMM runs ARM Linux kernel 3.4.4 on a BeagleBoard-xM, and we evaluated the performance of the VMM using lmbench and dhrystone. The result of the evaluation shows that our VMM is slower than Xen on ARM that is implemented using paravirtualization but has good performance among the VMMs using full-virtualization.
클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.
최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
Mobile communication is one of the fastest growing industries in the world and especially in Korea, where we have well over 30 million voice subscribers. Mobile communication now offers variety of data communication services such as wireless internet, multimedia messages, and color graphic displays. Handsets also have grown to accommodate such services, thus with functionalities such as programmable virtual machines that users can download and execute their own programs. In this paper, we have demonstrated a PCS handset monitoring system which can monitor biometry signals - in this case ECG over wireless internet and wireless data network (IS95C) based on programmable virtual machine architecture. The remote client handset receives data signals from a centralized server and processes and displays them in human friendly form in real time. Since every single handset on sales in Korea has programmable virtual machine and more than 10 million handsets are in distribution already, proper applications may have substantial impact on the related fields.
본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.
IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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