클라우드 컴퓨팅은 아마존, MS, 구글, IBM 등 IT 관련 글로벌 기업들이 참여하면서 이슈화되기 시작하였다. 클라우드 컴튜팅은 인터넷을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 아웃소싱 형태로 공유, 여러대의 단말기를 통해 분산형 컴퓨팅 환경을 구축하는 개념으로, 오픈소스를 통해 비용 절감효과도 발생한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스는 외국에 비해 아직 한국에서 크게 성장을 하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 수용의도를 공공 클라우드 컴퓨팅 서비스를 중심으로 기술 수용의도를 분석하고자 한다. 이를 위해 공공 클라우드 서비스를 이용한 사용자를 대상으로 2013년 1월 초부터 2월 말까지 설문조사를 실시하였으며, 기본 기술수용모델(TAM)을 기반으로 연구 모형을 도출하였다. 연구 결과 개인적 측면은 지각된 유용성, 서비스 측면, 시스템 측면 그리고 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시스템 측면은 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 용이성은 서비스 측면과 시스템 측면 그리고 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 유용성은 서비스 측면과 시스템 측면에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술 수용의도에 가장 큰 영향요인은 시스템 측면으로 나타났으며, 지각된 용이성 순으로 나타났으며, 개인적 측면은 기술 수용의도를 감소시키는 것으로 나타났다.
최근 기존의 설치형 어플리케이션으로 제공되던 워드 프로세서나 스프레드 시트 등이 RIA(Rich Internet Application)와 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)같은 기술의 발달로 구글 독스(Google Docs)와 같이 웹브라우저(Web Browser)에서 동작하는 형태의 클라우드 기반 웹 어플리케이션으로 제작되어 널리 사용되고 있다. 또한 기존의 웹 기술로는 구현하기 어려웠던 동영상 포맷 변환이나 사진이나 동영상에 필터를 적용하는 것과 같은 영상처리가 가능한 클라우드 기반 웹 어플리케이션이 등장하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 컴퓨팅 자원을 많이 사용하고, 장시간의 변환이 필요한 360도 영상의 변환과정에 꼭 필요한 기술인 포토스티칭(Photo-stitching)을 클라우드에서 가능하게 하는 프론트엔드 및 백엔드를 구현하고, 웹소켓(Websocket)기술을 활용하여 실시간으로 변환결과를 전달 받을 수 있도록 하였다.
구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.
클라우드 서비스는 낮은 비용과 높은 효율성으로 빠르게 변화 최적의 스마트 사회에서 필수적인 IT 인프라를 인식되고 있다. 구글, 아마존 등 해외 유수 기업에서 시작된 클라우드 서비스는 미국과 영국 등 외국 정부의 클라우드 서비스의 도입에 다양한 정책적 영향을 미쳤다. 특히, 이들 국가들은 정보자원의 효율적 관리를 위해서 클라우드 컴퓨팅의 도입과 아울러 기존 공공서비스의 클라우드 서비스로의 전환을 가속화하고 있다. 본 연구에서는 클라우드 서비스 도입을 위한 외국 정부의 다양한 사례 분석을 토대로 국내 환경에 적합한 클라우드 기반 공공서비스의 도입체계를 제안하였다.
빅데이터 시대를 맞이하여 주목 받는 기술 중 하나인 클라우드는 인터넷 기반인 컴퓨팅 기술이다. 클라우드는 여러 대의 물리 서버를 하나의 가상 서버로 통합하여 필요할 때 마다 인터넷 상에서 가져와 사용하는 기술이며 현재 미국 IT 선두 기업인 아마존, IBM, 구글, MS와 국내 기업인 삼성, SK, KT, NHN 같은 대기업들이 클라우드에 투자하여 현재 상용화하고 있으며 앞으로 클라우드 시장은 국내외로 계속 성장할 것이다. 클라우드 도입에 주요한 이유는 운영 비용의 절감이며 가장 문제점으로 보이는 것은 개인 정보 유출이다. 본 논문에서는 클라우드 보안 기술과 취약점을 분석하고 보안을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 연구는 아마존 AWS를 이용해 클라우드 컴퓨팅 기반의 실시간 환경소음 지도를 제공하는 방법 제시를 목적으로 한다. 우선, 환경 소음정보를 취득하기 위해 안드로이드 앱을 개발하여 인하공업전문대학 캠퍼스의 소음레벨, 위치, 측정시간에 데이터를 수집하였다. 소음 측정정보는 AWS 클라우드로 전송되어 관리되며, 아마존 퀵사이트를 통해 수집된 소음정보를 차트와 지도로 시각화 하였다. 마지막으로 환경 소음분포 현황을 사용자들이 검색하기 위해 웹 기반 소음 등고선도와 건물에 매핑된 결과를 구글 지도로 제공하였다. 본 연구에서 제시된 소음지도는 실시간 데이터로 제작되어 소음 현황과 저감 대책 마련에 도움을 줄 수 있을 것이라고 판단된다.
예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 가상 환경을 기반으로 서비스를 제공하는 컨테이너 기술 또한 발전하고 있다. 컨테이너 오케스트레이션 기술은 클라우드 서비스를 위한 핵심적인 요소이며, 대규모로 구성된 컨테이너를 빌드, 배포, 테스트하는데 자동화로 관리하기 위한 중요한 핵심 기술이 되었다. 최초 구글에 의해 설계되었고, 현재 리눅스 재단에 의해 관리되고 있는 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 중에 하나이며 사실상 표준으로 자리 매김을 하고 있다. 하지만 컨테이너 오케스트레이션 중 쿠버네티스의 사용이 증가하고 있음에도 불구하고, 보안 취약점에 의한 사고사례도 또한 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 쿠버네티스의 취약점을 연구하고, 위협 분석을 통해 개발 초기 또는 설계 단계에서부터 보안을 고려할 수 있는 보안 정책을 제안한다. 특히, STRIDE 위협 모델링을 적용하여 보안 위협을 분류함으로써 구체적인 보안 가이드를 제시하고자 한다.
경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경의 보편화, 모바일 기기의 증가, 다양한 웹 기반 서비스의 등장으로 대용량의 저장 공간이 요구되고 있다. 특히, 구글 드라이브, 네이버 ndrive, 다음 클라우드 등 웹 기반의 저장형 서비스의 이용이 보편화되면서 많은 저장 공간이 요구되고 있다. 따라서, 스토리지 분야도 네트워크를 통하여 가상화된 스토리지 자원을 사용자의 요구에 따라 제공이 가능하고, 대규모 확장이 쉽고, 특정 지리적 위치에 구애받지 않는 클라우드 스토리지 기술이 각광받도 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 인프라 구축을 위하여 공개 소프트웨어 기술인 하둡, 스위프트, GlusterFS의 특징에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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