• 전자통신동향분석
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• 제24권4호
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• pp.55-68
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• 2009

최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 살펴보면 이미 보유하고 있는 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 분산 파일 시스템들을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.21-23
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• 2017

클라우드 컴퓨팅 환경은 하드웨어 및 네트워크 기술의 발전과 서비스 사용자 개인의 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 실시간성, 응답시간 보장, 로드 밸런싱을 위해 점차 분산화 되어가는 추세이다. 이러한 변화에 발맞추어 메시지 브로커 시스템도 분산 클라우드에 맞게 변화될 필요가 있다. 본 논문에서는 분산 클라우드 환경에서 최상위 계층의 클라우드에게 집중되는 트래픽 부하를 하위 계층의 클라우드에 분산시킴과 동시에 지연시간을 줄이고 끊김없는 메시징 서비스를 제공할 수 있는 분산 메시지 브로커 구조를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.239-241
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• 2012

최근 클라우드 서비스 공급자들은 세계적으로 증가하는 고객의 수요에 대응하기 위하여, 다양한 지역에 데이터센터들을 구축하고 시스템의 규모를 확장시키고 있다. 클라우드는 통합된 자원을 이용하기 때문에 부하 분산(load balancing)을 통해서 시스템의 성능 및 안정성을 향상시킬 수 있다. 하지만 지역적으로 분산된 데이터센터들을 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 자원 부하의 분산과 서비스 응답 속도(service response time) 사이의 상관 관계를 고려할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 클라우드 서비스 공급자들은 고정된 최소 서비스 응답 속도를 서비스 수준 협약(SLA: Service-Level Agreements)을 제시하고 있는 현실이다. 이와 같이 SLA에 최소 서비스 응답 속도를 임의로 고정할 경우, 거리차이가 있는 데이터센터(SLA에 명시된 응답 속도 보다 느린 데이터센터)에는 부하가 분산되기 어렵다. 따라서 지역적으로 분산된 데이터센터 환경에서는 응답 속도에 대한 가변 SLA를 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역적으로 분산된 데이터센터를 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가변 응답 속도를 적용하기 위한 방법으로써 서비스 응답 속도와 가격을 고려한 자동화된 SLA 협상 메커니즘을 적용하고 그 유효성을 평가하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해서 SLA 협상을 통한 가변 SLA를 이용하는 방법이 고정된 SLA를 이용하는 방법에 비해서 더 높은 SLA 보장률을 지원하고 클라우드 공급자에게 더 높은 수익을 제공함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.182-184
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• 2012

클라우드 컴퓨팅이 많은 관심을 받고 발전하면서 여러 IT선도업체에서 클라우드 컴퓨팅 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 데이터를 서버에 저장한다. 이러한 이유로 클라우드 환경에서 사용되는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템 보다 많은 데이터를 저장하게 된다. 이에 따라 많은 데이터를 처리하기 위해서 클라우드 환경에서는 분산 파일 시스템 기술을 활용하고 있다. 또한 분산 파일 시스템은 네트워크상의 여러 스토리지 서버에 데이터가 분산되어 저장되기 때문에 데이터의 관리뿐만 아니라 성능, 장애 허용, 보안 등의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 XtreemFS, Ceph, GlusterFS, MooseFS 등의 분산 파일 시스템들을 기능적 측면에서 살펴보고, 각 분산 파일 시스템을 본 논문에서 제안하는 기능적 평가요소 측면에서 비교하고 평가한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.111-118
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• 2010

최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.30-39
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 이미 보유하고 있는 하드웨어, 소프트웨어 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 불특정 다수를 대상으로 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문 에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈 소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 통한 다양한 분산처리 기술을 참고하여 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.32-43
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• 2013

최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.131-134
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• 2013

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.102-105
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• 2013

최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.55-71
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• 2011

최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터를 수많은 서버들에 분산 저장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 GIS 기술의 성장과 더불어 급격히 증가하고 있는 공간 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 대용량 공간데이터의 분산 처리가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 데이터 처리 기법에 대해 살펴보고, 분산 데이터 처리 기법 성능 개선을 위한 최적화 요구사항을 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 분산 데이터 처리 기법의 성능 최적화에 대한 성능평가를 수행한다.