계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.
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 컴퓨팅 환경에서, 모든 IT 자원은 가상화된 자원(Virtualized Resource)의 형태로 클라우드 서비스 사용자에게 제공되고 사용자는 자신이 점유한 시간만큼만 자원 사용 비용을 클라우드 서비스 제공자에게 지불하면 된다. 서비스 제공자는 서비스 사용자가 처리하고자 하는 어플리케이션의 특성을 고려하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 가상 자원 가격 정책을 제공한다. 따라서 서비스 사용자는 서비스 제공자의 제안 가격 정책을 기반으로 어플리케이션의 처리 예상 시간 및 지불 비용을 고려하여 효율적인 자원 요청 계획을 수립해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 브로커링 시스템(Cloud Brokering System)을 통해 자원 할당 정책을 수행하여 연동된 다중 사용자에게 비용 효율적인 자원을 제공하는 구조 및 프로세스를 소개한다.
최근 비즈니스 프로세스가 주목을 받으며 기업에서는 비즈니스 프로세스의 개선을 중요하게 생각하기 시작했다. 기업은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 BPR(Business Process Re-engineering)등의 혁신 프로그램을 도입했지만 그 효과나 성공률이 상당히 미흡했다. 성공적인 프로세스의 혁신을 위해서는 프로세스 모델의 개편과 함께 자원 및 자원의 관리 방식의 개편도 필수적이다. 그렇지만 지금까지의 프로세스 혁신은 프로세스 모델 중심으로만 이루어졌으며 자원 및 자원의 관리 방식의 개편에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 최근 실제 발생한 비즈니스 프로세스 인스턴스를 기록한 프로세스 로그를 기반으로 효율적인 자원할당 및 통제방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 사회 연결망을 응용하여 각 자원간의 연결을 고려하여 비즈니스 프로세스의 업무에 적합한 자원을 판단할 수 있는 방법을 제시하였다.
인공지능의 추론 작업은 대규모 연산 자원을 필요로 하는 학습 작업과는 다르게 단일 서버에서 다수의 작업을 동시 실행하는 것이 가능하며, 실행 시간이 상대적으로 빠르다는 특성으로 인해 작업 실행을 위해 컴퓨팅 자원을 점유하고 빠르게 작업을 완료한 후 자원을 반환하기 때문에 다수의 추론 작업을 동시에 운용하는데 용이하다. 하지만, 단일 서버의 컴퓨팅 자원은 제한적이다. 이로 인해 컴퓨팅 자원의 허용 범위 내에서 작업을 운용해야 하며, 허용 범위를 초과하는 규모의 추론 작업이 동시에 실행되면 자원 부족으로 인한 경쟁이 발생한다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 다수의 추론 작업이 동시에 실행될 때 GPU 메모리 부족으로 인한 작업 실패 문제를 실험을 통해 확인한다. 또한, 다수의 추론 작업 사이에서 발생하는 GPU 자원 경쟁과 실행을 실패하는 추론 작업의 GPU 메모리 낭비로 인한 자원 활용률 저하 문제를 분석한다.
본 연구는 유전자은행을 통한 유전자원활용을 극대화하기 위한 맥락에서 유전자은행의 유전자원이용에 대한 만족과 지속적 이용의 정도차이를 판별할 수 있는 요인, 즉 유전자원이용자(=연구자)가 유전자원에 부여하는 유용성 속성을 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 기존문헌 고찰을 통해 연구자들이 유전자원에 부여하는 유용성 속성을 연구 활동에의 부합성, 유용특성정보, 활용가치, 연구 활동의 촉진성, 신규성으로 도출하고, 미생물유전자원을 이용하는 연구자들을 대상으로 유전자원이용정도가 높은 집단과 낮은 집단(유전자원이용에 대한 만족과 지속적 이용에 기초하여 분류)을 판별할 수 있는 유용성 속성의 파악을 위해 판별분석을 수행하였다. 분석결과, 5개의 유용성 속성 중에서 유전자원의 활용가치와 연구 활동에의 부합성이 판별력이 가장 높은 것으로 나타났다. 유용특성정보와 연구 활동의 촉진성은 판별력이 그리 높지 않았으며, 신규성은 판별력이 없는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 유전자원의 활용촉진을 위한 정책적 시사점을 제공하였으며, 본 연구의 한계점과 이를 극복하기 위한 향후 연구방향도 제시하였다.
본 논문에서는 효율적으로 원격 시스템의 자원을 활용하기 위하여 네트워크 상에 있는 시스템을 관리하는 관리 시스템 모델을 제안한다. 각 시스템의 자원 상태를 주기적으로 검사. 기록하고, 이를 바탕으로 사전에 문제점을 예측하고 문제 발생 시 적용하며, 관리 정보를 교환함으로써 효율적인 자원의 재분배를 가능하게 한다. 제시하는 관리 시스템 모델은 단순 망 관리 프로토콜의 개념을 확장한 것으로서, 관리 대상을 시스템 및 네트워크로 확장하여 이를 위한 관리 정보 베이스 객체를 새롭게 규명한다. 뿐만 아니라, 단순한 상태 보고가 아닌, 결함 처리, 이벤트 처리, 오프라인 상태 관리, 과거 기록 교환 등으로 그 기능 영역을 확대하고 이를 위한 종합적인 정보 교환 메시지 형식을 새롭게 정의한다.
디지털 정보자원의 장기보존 및 접근, 공유, 재사용의 필수조건으로 디지털 큐레이션 정책이 수립되어야 한다. 이를 위하여 영국 디지털 큐레이션 센터 및 8개 연구재단의 디지털 큐레이션 정책과 지원 서비스 사례를 통하여 디지털 정보자원의 생명주기 단계에 따른 큐레이션 정책 프레임워크를 개발하였다. 본고에서 제안한 프레임워크는 국가차원이나 개별 조직차원에서 포괄적인 디지털 정보자원의 큐레이션 정책을 수립하기 위한 기본 틀을 제공할 것으로 기대된다.
최근 지구온난화로 인하여 북극의 해빙이 감소하고 있고, 이로 인하여 새로운 북극항로와 자원개발에 관심이 국제적으로 증폭되고 있고, 우리나라의 경우 북극 옵서버 자격을 취득하고 범정부 차원의 북극정책기본계획을 수립하여 북극자원 개발과 북극항로 개척에 노력하고 있다. 아울러 정부기관을 비롯한 대학교, 연구기관 및 관련 산업계에서도 북극해역의 효과적인 활용에 필요한 기초연구와 다양한 개발 프로젝트를 수립하여 추진하고 있고, 이를 위하여 화물선, 어선, 자원 및 환경탐사선 등이 북극해역 항해하고 있으나 북극해역에 대한 이용은 최근에야 부각되었기 때문에 이용자들이 이용할 수 있는 북극해역의 기상과 같은 해양환경정보는 특정 기관에만 의존하고 있는 실정이다. 이 연구는 북극의 항로와 자원개발 등에 관심이 있는 기관들이 필요로 하는 북극해 기상환경정보에 대한 현황과 필요범위 등을 분석하고 이들 정보를 제공하는데 필요한 정책방안을 수립하는 것을 목적으로 하고 있다.
파일 무결성 검사는 시스템 자원의 안정성 여부를 판단할 수 있는 가장 확실한 방법이지만, 감사가 이루어질 때마다 매번 모든 데이터를 검사해야 하며, 관리자의 역량에 않은 부분을 의존하였다. 이는 최대한 빠른 대응을 요하는 침입 복구 시스템에 적합하지 않다. 또한 손상 자원의 복구에 필요한 자원의 상태 정보는 수집 가능하지만, 침입을 차단하기 위해서 침입 행위 주체에 대한 정보는 수집할 수 없다. 위의 두가지 문제를 해결하기 위해 파일 무결성 검사와 시스템 호출 감시 기법을 연동한다. 시스템 호출 강시를 통해서 자원에 대한 침입 행위 주체의 정보를 수집하고 파일 무결성 검사를 하여, 침입 차단 및 복구를 위한 감사 자료를 수집한다. 또한 보다 효과적으로 침입을 탐지하고 복구하기 위하여 여러 침입 탐지 시스템과 연동하여 침입 복구 시스템을 구성할 수 있도록 탐지 메시지를 IDMEF 형식으로 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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