• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.26-29
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 환경에서 최근 데이터의 유동량은 폭발적으로 증가하였다. 그에 따라 대규모 IT자원 및 서비스 제공을 위한 핵심 인프라 역할을 맡고 있는 데이터센터의 수요가 급증하고 있는 추세이다. 하지만, 데이터센터의 빠른 확장 속도에 비하여 데이터센터를 통합적, 효율적으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 시스템의 부재로 데이터센터의 빠른 유지보수, 효율적 자원관리와 고신뢰 시스템 구축이 어려운 실정이다. 또한 국내 여건상 외국의 사례와 같이 넓은 부지를 사용하여 데이터센터를 구축할 수가 없기 때문에 모듈 형태의 데이터센터 구축 연구가 절실한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 폭발적 데이터 환경과 국내 여건을 고려한 효율적인 인프라 지원을 위한 모듈러 데이터 센터의 스마트 모니터링 관리 시스템 구조를 설계한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.4
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• pp.112-125
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• 2009

언제부터인가 주위는 모두 "녹색" 물결로 뒤덥혀 버렸다. 그 중에서도 IT의 존재는 녹색 물결에 휩싸여 새로운 판로를 모색하고 있다. 데이터센터 역시 그 문제점은 수 년전부터 대두되어 왔고, 정책적으로 혹은 업계 자체적으로 데이터센터의 문제점을 해결하고자 많은 솔루션을 내고 있는 실정이다. 그린 데이터센터를 위한 견해는 먼저 비 IT영역으로 공조, 항온/항습 시설, 전력 배전 시설 등의 관점에서 접근하는 견해가 있고 IT영역으로 서버 자체에 대한 관점에서 접근하는 견해가 있다. 본 고에서는 데이터센터 내에서 IT 영역에 대한 전력 관리를 위하여 해야 될 역할에 대하여 언급하고자 한다. 특히 데이터센터 내 서버 자체의 전력 절감을 위한 방법에 대하여 논하고, 앞선 업체들 특히 IBM, Google, SUN 등의 동향으로부터 그린 데이터센터를 위한 방향을 모색해 보기로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.57-58
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• 2016

ICT의 보급, 확대는 데이터 센터의 중요성을 높이고 보다 성능이 좋으며 체적 당 소비전력이 큰 서버를 수용할 수 있는 데이터 센터의 수요를 창출하고 있다. 현재 데이터 센터는 데이터 센터 활용 시에 구성요소들에 대한 상당한 대역폭을 필요로 하나 현 데이터센터에 적용된 토폴로지는 고성능 IP 스위치/라우터를 사용하더라도 네트워크 엣지 계층에서는 기본 활용도의 50%의 bandwidth밖에 지원하지 못한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 OMNeT++을 이용하여 데이터 센터 토폴로지 중 하나인 Fat-tree를 모델링하고 데이터 센터 제반 환경을 구축, latency, power consumption, heat dissipation 등의 기준지표를 성능평가 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.29-42
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• 2011

This study deals with the assessment indices about greening performance of datacenter. To do this, we survey existing standards and guidelines about datacenter. Those are used constructing new model of datacenter regarding greening performance. In this model, the relationship between major components will be represented by job-energy-thermal notation. Items, criteria and methods are created in order to complete the assessment indices. The existing assessment indices of the datacenter level and equipment level are investigated. Parameters, the degree of virtualization and energy efficiency also affects the performance of the green performance. Finally, to determine the improvements, the proposed indices is compared with the existing assessment tools.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.299-307
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• 2014

N-Data Center which provide of cloud computing service for the Government departments, will be prepared transforming to cloud data center and transformed into an 'IT service' provided as a service to the information resources required by each department. N-Data center already provide a cloud service to the departments as maintains a high level of security, and plan to connecting with the private sector as a precondition of security. Therefore, in order to promote them effectively, it is necessary to determine the level of security in the cloud data center, and we have proposed appropriate measures. In this paper, we analyze security requirements of cloud data centers in developed countries and identify the leading private cloud data center security. In addition, we identify the N-data center security level, and analyzes the data center and private cloud gap and provide a transition strategy in terms of security finally.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1662-1665
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• 2010

그린 컴퓨팅의 일환으로 데이터 센터(Data Center)의 전력 효율을 고려한 소프트웨어/하드웨어 기술연구가 활발하게 진행되고 있다. 데이터 센터에서는 부하 분산(Load Balancing) 서비스의 마이그레이션(Migration) 기법을 통해 서비스의 품질을 높이고 데이터 센터의 효율성을 극대화 시킨다. 본 논문에서는 데이터 센터에서 냉각으로 소모되는 전력 절감을 위해 데이터 센터의 환경과 시스템 부하(Work Load)량에 기반을 둔 프로세스 마이그레이션(Process Migration) 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.458-460
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• 2019

최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.4
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• pp.126-134
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• 2009

기존의 AC 전력전달 기반의 데이터센터를 고효율의 DC 데이터센터로 변경에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 그 중 랙 준위 DC 전원공급장치는 기존 데이터센터의 전력구조 변화 없이 랙 레벨에서 DC 전원을 서버에 공급하는 방식으로 기존 AC 데이터센터에 적용 가능한 최적의 기술이다. 본 논문은 ETRI가 개발한 데이터센터의 랙 준위 DC 전원공급장치 특징에 관한 내용을 담고 있다. 본 장치는 부하에 따라 효율을 최적으로 제어하는 지능적 제어 기법을 사용하며, 랙 준위 N+ 1 전력 이중화로 높은 안정성을 제공하고 있다. 또한 랙 준위 전력 및 랙 주위 온/습도정보의 실시간 웹 모니터링 기능을 제공하고 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.9 no.2
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• pp.141-152
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• 2011

The data center has become an increasingly important part of most business operations. An increasing demand for computation has led to increasing industry energy consumption. Therefore, higher-than-normal rates of energy efficiency have become a core issue in the life cycle of data center. In this paper, we proposed the framework of level diagnosis for green data centre that can be used to diagnose the levels of capability maturity model. This framework contains the 5 key areas such as construction, air-conditioning, electricity, information technology, organization and indicators that can be applied as basic level diagnosis guide for green data center.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.402-404
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• 2022

본 논문은 재난 시 데이터 보호를 위한 제도화 방안을 데이터센터(저장시설)라는 공간적 측면을 중심으로 연구하고 있다. 국내 데이터산업 및 센터의 현황에 대한 분석을 토대로 데이터의 보호 및 관리에 미칠 수 있는 영향 및 위험성을 분석하였다. 또한 데이터 저장시설로의 데이터 집중화·거대화와 일상생활부터 국방, 안보의 영역에 이르기까지 기간산업에 가까운 영향력에도 불구하고 데이터센터(저장시설)에 대한 재난 예방·대응 및 데이터 보호와 관련하여 제도화 및 세부규정 없이 민간에 운용을 거의 일임하고 있는 상황에서 관련 내용의 제도화를 통해 재난발생 시 유해·위험요인으로부터 데이터 보호 및 피해를 최소화하고 리질리언스을 확보하는 데 그 목적이 있다.