• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.77-86
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• 2013

클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.55-64
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• 2012

요즘 클라우드 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 분산파일시스템의 요구가 증대되고 있지만 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감한 개인정보의 악용을 방지하는 분산파일시스템의 프레임은 아직 없다. 그래서 이 논문에서는 비밀분산 방법을 이용하여 분산파일시스템을 위한 안전한 쓰기/읽기 모델을 제시하였다. 이 모델은 비밀분산 방법을 사용하여 분산파일시스템의 기밀성뿐만 아니라 가용성도 보장한다. 또 제안한 방법으로 비밀 분산, 복구를 실행하였고 이를 대표적 암호화 알고리즘인 SEED 알고리즘에 의한 것과 비교를 함으로써 제시한 방법의 우수성을 보였다. 이와 더불어 이 방법이 하둡 분산파일시스템에 쉽게 이식될 수 있도록 하둡 분산파일시스템의 구조에 의존적이지 않은 쓰기/읽기 모델을 제안하였으며, 비밀분산모델의 성능측정방법으로 제안모델에 대한 이론적 평가를 실시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.27-35
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• 2014

오늘날의 의료산업은 첨단 IT에 기반으로 언제, 어디서나 사용 및 접근이 가능한 인간중심의 U-헬스케어 패러다임으로 대변될 수 있다. 또한의료산업은정보통신기술발달을기반으로많은발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템은 의료 IT 정보 시스템들이 통합되는 방향으로 진화해가면서 발전된 IT와 융합한 u-헬스케어 시스템 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 이 논문에서는 분산된 의료정보 시스템을 이용해 자유로운u-헬스케어 서비스를 제공한다. 제안 시스템은 상호 이질적인 개인의료정보 데이터인 PHR을 하나로 통합하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 기반으로 운영관리 한다. 제안 시스템은 PHR을 기존 웹기반으로 통합 운영하는 방법보다 접근시간은 24%, 서비스 처리를 위한 대기시간은 4.3% 향상됨을 실험을 통해 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2017

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅 기술이 활용되고 있다. 클라우드 서비스의 수요가 증가하는 반면에 클라우드 환경에서의 보안 위협은 증가하고 있으며 특히, 악성코드에 의한 공격을 통해 클라우드 환경 내 상호 연결되어 있는 호스트들이 감염 전파될 경우 다른 호스트의 리소스에도 영향을 끼쳐 개인정보 및 데이터의 삭제 등의 보안위협이 확산될 수 있다. 따라서 이러한 보안 위협에 대응하기 위한 악성코드 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 클라우드 환경에서 발생하는 악성코드 분석을 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 제우스 봇넷의 공격 유형별 군집화 방안을 제안한다. 이는 클라우드 환경 내 발생되는 제우스 봇넷에 대하여 악성행위를 유형별로 군집화 함으로써 악성 유무를 판별할 수 있으며, 추후 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 새로운 유형의 제우스 봇넷 공격 대응을 목표로 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.347-357
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• 2019

GIS 기반의 농업 기후 자료의 처리 및 분석 체계의 유용성은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 구조와 같은 컴퓨팅 인프라의 신뢰성, 가용성에 영향을 받는다. 현재는 정보 기술 산업에서 클라우드 컴퓨팅의 시대라고 할 수 있을 만큼 클라우드와 관련된 기술이 확산되어 있으나, 장기간의 운영 경험으로 누적된 다양한 참조 사례를 볼 때 온프레미스 기술이 클라우드 기술 보다 유리한 경우도 있다. 또한 클라우드 환경의 경우 초기 비용이 온프레미스와 비교하여 저렴하지만 사용 방법에 따라 매우 높은 비용이 부과될 가능성이 있다. 따라서 각 시스템의 특성에 맞는 적절한 구성법이 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 농업 기후 자료 처리 및 분석 체계에 이용가능한 일반적인 컴퓨팅 플랫폼 4개를 소개하고 대량의 자료 처리 및 저장의 특성을 갖는 응용 시스템을 적용하여 각 플랫폼의 장단점을 비교 분석하였다. 현재로서는 대량의 농업 기상 및 기후 데이터를 필요로 하는 시스템은 비용상의 이유로 퍼블릭 클라우드로의 이주가 불가능함을 확인하였다. 향후 참조될 가능성이 높지 않은 대용량 자료를 클라우드 상에 유지해야 하는 점이 주요 원인이다. 따라서 가장 높은 비용의 저장 및 백업 부분을 클라우드 대신 온프레미스에서 운용하고, 자료의 분석 및 처리 그리고 표출 부분과 같이 유연성이 요구되는 부분은 클라우드에서 운용하는 것이 합리적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.234-236
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• 2022

딥러닝 원격 컴퓨팅 서비스(Deep Learning as a Service, DLaaS)가 널리 활용되면서 클라우드에서의 개인 정보 보호에 대한 우려가 커졌다. 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment, TEE)는 운영체제의 접근까지 차단한 메인 프로세서의 보안 영역으로 DLaaS 환경에서의 개인 정보 보호 기법으로 채택되고 있다. 사용자의 데이터를 보호하면서 고성능 클라우드 환경을 활용하기 위해 신뢰실행환경을 활용한 딥러닝 모델 추론 연구들을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.447-448
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• 2014

모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 개인이 아닌 그룹 내에서 공동으로 사용하는 모바일 퍼블릭 클라우드의 경우 그룹 내 사용자 모두 공동의 그룹키를 사용하여 데이터를 암호화 하게 된다. 하지만 그룹 내의 기존 사용자가 그룹을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 탈퇴한 그룹원에 의해 노출되게 된다. 이를 방지하기 위해 탈퇴한 멤버에 의한 데이터 유출을 막기 위해서 새로운 그룹키를 갱신하여 모든 데이터를 다시 암호화 해야 한다. 하지만 이 과정에서 대용량 데이터의 암복호화 과정에서 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이러한 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 독립적인 그룹키 관리 방식을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.818-821
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• 2012

건설CALS 시스템은 건설사업의 전 과정에서 발생되는 방대한 정보를 관리 제공하는 정보시스템으로 건설CALS 포탈 및 항만건설통합정보 등 6개 단위 시스템으로 구성되어 있다. 그러나 각 시스템들의 개발 시기가 개별적이고 하드웨어 구성 또한 독립적으로 이루어져 신규 시스템 추가 시 기존 시스템과의 연계가 어려우며 별도 하드웨어 및 소프트웨어를 추가하여야 한다. 또한, 시스템 운영 중 발생한 유휴자원을 다른 시스템에서 활용하지 못하기 때문에 시스템 운영 측면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반 건설CALS 시스템 아키텍처를 설계하였다. 설계한 아키텍처는 시스템 확장이 용이하고 자원에 대한 동적 할당과 더불어 잉여 자원에 대한 높은 활용성, 시스템 가용성을 증대 시킬 수 있어 효율적인 시스템 운영이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.385-386
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• 2013

최근 인터넷이나 스마트 홈 기기의 발달로 웹의 크기가 폭발적으로 증가함에 따라 인터넷상에 존재하는 웹 문서들을 추적하여 필요한 정보를 수집하는 기술이 중요성을 더해 가고 있다. 스마트 홈 클라우드 서비스는 스마트 홈과 클라우드가 융합된 기술로 개인과 가정에서 생성되고 소비되는 컴퓨팅 자원과 콘텐츠들을 외부 서버 또는 다른 가정과 필요할 때 결합하고 공유하는 서비스로, 더욱 만족스러운 서비스를 위해서는 사용자의 컨텍스트를 자동으로 수집, 처리, 가공해 주는 기능이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자가 좀 더 편리하고 만족스럽게 가정내의 스마트 홈 기기를 사용할 수 있도록 사용자나 스마트 기기의 콘텍스트에 맞는 정보를 제공할 수 있는 클라우드 기반의 콘텍스트 크롤러를 연구 및 설계하였다