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

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.19-26
• /
• 2023

Critical information infrastructure designations for cloud service providers continue to spread around the world as energy, financial services, health, telecommunications, and transportation sectors move to the cloud. In addition, in the case of Ukraine, the removal of restrictions on the use of cloud for national critical facilities and the rapid transition of critical data to the cloud enabled the country to effectively respond to cyberattacks targeting Russian infrastructure. In Korea, the ISMS-P is operated to implement a systematic and comprehensive information protection management system and to improve the level of information protection and personal information protection management in organizations. Control items considering the cloud environment have been modified and added to the audit of companies. However, due to the different technical levels of clouds between domestic and global, it is not easy to obtain information on the findings of cloud providers such as Microsoft for the training of domestic certification auditors on hyperscale scale. Therefore, this paper analyzes findings in hyperscale clouds and suggests ways to improve cloud-specific control items by considering the compatibility of hyperscale environments with ISO/IEC 27001 and SOC(System and Organization Control) security international standards.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.376-379
• /
• 2016

최근 대규모 사용자를 대상으로 하는 응용 서비스에서 생체인증의 도입이 증가함에 따라, 생체인증을 수행하는 기반 시스템이 요구하는 연산 자원과 저장 능력이 높아지고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 이러한 요구사항에 대하여 시스템의 정량적 확대만을 고려하고 있어 많은 컴퓨팅 비용과 에너지 소모를 야기한다. 따라서 본 연구에서는 대규모 사용자를 대상으로 하는 인증 시스템에서 매칭작업에 대한 연산량 최소화와 에너지 사용면에서의 효율성을 위하여 클라우드 기반의 통합인증 시스템을 설계하고 이를 효율적으로 운용하는 방법을 제시한다. 연구의 결과는 인증 서비스의 운용비용 감소와 탄소배출 감소를 이루어 생체인증 관련 산업발전에 기여할 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.41 no.10
• /
• pp.1233-1235
• /
• 2016

It is desirable to place virtual machines for minimizing the number of operational servers in order to save energy in high-density cloud computing environment. However, the compacted servers can incur heat islands. This paper firstly finds out the relationship between the server utilization by the virtual machine placement and the energy consumption of servers and heat from servers. Then, this paper proposes a virtual machine placement algorithm to save energy consumed and avoid heat islands.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.137-141
• /
• 2015

Mobile cloud computing uses cloud service to solve the resource constraint problem of mobile devices. Offloading means that a task executed on the mobile device commits to cloud and many studies related to the energy consumption have been researched. In this paper, we designed a response time model considering sensing data synchronization to estimate the efficiency of the offloading scheme in terms of the response time. The proposed model considers synchronization of required sensing data to improve the accuracy of response time estimation when cloud processes the task requested from a mobile device. We found that the response time is effected by new sensing data generation rate and synchronization period through simulation results.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.23 no.6
• /
• pp.392-396
• /
• 2017

Although mobile device-related technologies have developed rapidly, many problems arising from resource constraints have not been solved. Computation offloading that uses resources of cloud servers over the Internet was proposed to overcome physical limitations, and many studies have been conducted in terms of energy saving. However, completing tasks within their deadlines is more important than saving energy in real-time applications. In this paper, we proposed an offloading decision scheme considering the scheduling latency in the cloud to support real-time applications. The proposed scheme can improve the reliability of real-time tasks by comparing the estimated laxity of offloading a task with the estimated laxity of executing a task in a mobile device and selecting a more effective way to satisfy the task's deadline.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
• /
• v.30 no.11
• /
• pp.32-37
• /
• 2012

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.58-61
• /
• 2013

본 논문은 UCC(User Created Contents)라는 새로운 유형의 방송의 일종이 대두됨에 따라 모바일 기기를 주로 사용하는 UCC의 특성을 분석하여 UCC 서비스를 이용하는 모바일 기기의 인코딩과 업로딩에 따르는 에너지 소비를 계산하고 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 방식을 제안한다. 또한 제안한 방식의 에너지 효율을 시뮬레이션을 통해 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.52-53
• /
• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.523-525
• /
• 2020

본 논문에서는 공장에너지관리를 위한 에너지관리시스템 개발에 대한 연구를 다루고 있다. 특히, 설비 교체나 고성능 또는 고가의 입출력 장비를 활용하는 것이 아닌, 공장에너지 사용량 모니터링에 대한 네트워크 구축을 통해 공장관리자에게 에너지를 효율적으로 사용하고 있는지를 알려주고, 이를 활용하여 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 서비스를 제공하고자 한다. 본 시스템은 서버를 구축하기 위한 별도 공간을 보유하고 있지 않은 중소형 공장을 대상으로 하기 위해 클라우드 서비스를 적용하여 제공한다.