• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.721-724
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• 2020

멀티 클라우드는 다양한 클라우드 제공자들의 클라우드 서비스를 연동하여 사용자에게 제공하는 기술로 최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 따라 대용량 데이터의 수용, 대용량 계산 등을 단일 클라우드에서 활용하기 어려워 데이터를 가까운 클라우드 자원을 활용하여 분석하거나 서비스를 가까운 지역에서 제공하기 위해 등장한 기술이다. 그러나 멀티 클라우드 제공처마다 동일한 기능을 서로 다른 인터페이스와 파라미터를 사용해야 하며, 시스템의 버전 증가에 따른 인터페이스 변화 시 멀티 클라우드 연동을 다시 해주어야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 멀티 클라우드마다 다른 인터페이스를 분석하고 공통 요소를 도출 및 규격화하여 연동을 위한 게이트웨이를 제안한다. 인터페이스 제공을 위해 필수적인 요소와 부가적인 요소를 정리하여 공통 규격으로 만들어 멀티 클라우드 시스템 구성 및 서비스 이용에 편의성을 향상시킬 수 있다. 또한, 멀티 클라우드 인터페이스를 마이크로 서비스로 구성하여 새로운 클라우드 서비스 등록과 기존 등록된 서비스의 인터페이스 버전 변화에도 대응 가능할 수 있도록 설계하여 손쉽게 연동 서비스를 이용할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.4
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• pp.809-814
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• 2018

With the proliferation of cloud computing infrastructures, service providers are able to deploy services in on-demand manner. Recently, microservice architecture has been attracting attention in order to maximize the efficiency of resource expansion in cloud infrastructure. Instead of implementing all of the service functions in a single software, service providers can easily and autonomously implement the necessary services by interconnecting the necessary services through an efficiently designed application programming interface (API). Moreover service developer can freely choice programming languages and define software, and functional structures to meet their functional requirements. In this paper, we propose virtual infrastructure manager service based on microservice architecture and evaluates its performance in scalability perspective.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.556-557
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• 2019

The current video surveillance system is the third generation, and the video device has developed from low image quality to high image quality. The video surveillance solution has improved from the simple type to the intelligent type. However, as the equipment and technology for these video surveillance systems become more complicated and diversified, they are increasingly dependent on infrastructure, such as faster network speed and stable power supply. On the other hand, there is a growing need for video surveillance in areas where basic infrastructure is limited, such as power and communications. In this paper, we propose a system that can support intelligent video surveillance in a region where basic infrastructure is limited.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.43-44
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• 2020

IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.78-80
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• 2022

최근 딥러닝을 이용한 영상 분석은 자율주행, 감시카메라 등 다양한 서비스에 필수적으로 활용되고 있으며 실시간 처리 및 보안 요소를 만족하기 위해 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식의 단점을 개선한 클라우드 엣지 컴퓨팅 방식을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 하지만 사용자 및 단말과 가까운 위치에서 딥러닝 추론을 진행하는 클라우드 엣지 서버는 클라우드 서버와 비교하여 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 경우가 많으며 기존의 딥러닝 모델을 그대로 클라우드 엣지 환경에 적용하는 것은 자원 활용 측면에서 여러가지 문제점들을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로서비스 구조를 통해 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있도록 개선된 딥러닝 모델로 대규모의 클라이언트 요청을 처리 가능한 동영상 데이터 추론 서비스인 G-Edge AI 추론 서비스 개발에 대해 설명한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.85-91
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• 2023

In order to utilize KOSMOS, the performance evaluation results are presented in this paper with CloudSuite, an application service-based benchmark program in the cloud computing area. CloudSuite offers several distinct applications as cloud services in two parts: offline applications and online applications on containers. In comparison with other microservers which have similar hardware specifications of KOSMOS, it was observed that KOSMOS was superior in all CloudSuite benchmark applications. KOSMOS also showed higher performance than Intel Xeon CPU-based servers in an offline application. KOSMOS reduced completion time during executing Graph Analytics by 30.3% and 72.3% compared to two Intel Xeon CPU-based servers in an experimental configuration of multiple nodes in KOSMOS.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.595-596
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• 2023

본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼에 대하여 분석하고자 한다. 공공 클라우드 전환 로드맵 검토에 따라 클라우드 네이티브 전환을 위한 기술로 컨테이너, 마이크로서비스, 컨테이너 오케스트레이션의 중요성이 강조되고 있다. 대표적인 컨테이너 오케스트레이션 도구인 Kubernetes, Docker Swarm, Mesos를 비교하며, 이들의 초기 설치 용이성, 볼륨 관리, 애플리케이션 배포, 장애 관리 등에 대해 분석하고, 이를 통해 각 도구의 장단점과 적용 상황에 따른 고려사항을 파악함으로써, 클라우드 네이티브 전환 로드맵 수립에 도움을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.224-226
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• 2021

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)가 확산됨에 따라 화상회의, 온라인 게임, 스트리밍 등과 같은 다양한 온라인 서비스들의 트래픽이 크게 증가하면서 원활한 서비스 제공을 위한 서버 자원 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 서버 자원을 전문적으로 관리해주는 클라우드 서비스의 수요도 증가하는 추세이다. 하지만 대다수의 국내 기업들은 성능의 불확실성, 보안, 정서적 이질감 등을 이유로 클라우드 서비스 도입에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 서비스의 성능의 불확실성을 해소하기 위해 클라우드 시장 BIG3 기업(아마존, 마이크로소프트, 구글)의 클라우드 서비스의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.321-323
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• 2016

The current cloud system is not compatible as low interoperability between cloud systems because they build up cloud environments with their own way. For example, users who are using Google's cloud system, it will not be able to use the cloud system of MS (Microsoft). To solve these problems, CSB (Cloud Service Broker) technology appeared, but solves interoperability problems between cloud systems require circumstances to develop and still much research. In this study, in the CSB, which has appeared as a service intermediary technology of heterogeneous distributed cloud environment (Cloud Service Broker) technology, to study authentication system, which is a fundamental problem to be solved of the interoperability of the cloud user.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.1
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• pp.51-58
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• 2021

Microservices are not only developed independently, but can also be run and deployed independently, ensuring more flexible scaling and efficient collaboration in a cloud computing environment. This impact has led to a surge in migrating to microservices-oriented application environments in recent years. In order to introduce microservices, the problem of identifying microservice units in a single application built with a single architecture must first be solved. In this paper, we propose an algorithm-based approach to identify microservices from legacy systems. A graph is generated using the meta-information of the legacy code, and a microservice candidate is extracted by applying a clustering algorithm. Modularization quality is evaluated using metrics for the extracted microservice candidates. In addition, in order to validate the proposed method, candidate services are derived using codes of open software that are widely used for benchmarking, and the level of modularity is evaluated using metrics. It can be identified as a smaller unit of microservice, and as a result, the module quality has improved.