본 논문에선 모바일 클라우드 컴퓨팅을 실현하는 기존의 모바일 클라우드 시스템들을 설명한다. 특히 고급 컴퓨팅 응용 서비스를 제공하는 기존의 모바일 클라우드 시스템들을 서술하고 이런 시스템이 고급 컴퓨팅 응용 서비스를 제공하는데 있어 고려하지 않은 문제점과 추가적으로 해결해야 하는 이슈를 제시한다.
세계적으로 ICT(Information & Communication Technology)를 통한 비용절감 및 업무혁신이 이루어지면서 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드) 시장이 급성장하고 있다. 이러한 패러다임에 맞춰 우리나라는 다양한 연구를 통해 공공부문, 국방 분야 등 다양한 분야에 클라우드를 도입시키기 위해 노력하고 있다. 특히 국방 분야에서는 2015년 육·해·공·군 전산소를 통합하여 국방통합데이터센터(DIDC, Defense Integrated Data Center)를 설립하였으며, 센터 내 일부 시스템을 대상으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 국방통합데이터센터 및 추후 도입될 국방 분야의 다양한 클라우드 시스템에서 네트워크 지연, 시스템 자원 고장 등과 같은 시스템 장애가 발생하게 되면 전장의 결과와 직결되기 때문에 국방 부문의 클라우드 시스템에 가용성을 보장하는 것은 중요한 이슈라 할 수 있다. 그러나 국방 클라우드의 모든 시스템을 대상으로 최고 수준의 가용성을 확보하는 것은 비효율적일 수 있으며, 클라우드 시스템 구축으로 얻을 수 있었던 효율성이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 국방 클라우드 시스템의 가용성 확보 수준을 단계별로 분류 및 정의하고, 각 가용성 확보 수준에 따른 Erasure Coding 및 장애 허용 시스템, 재난 복구 시스템 기술 도입 전략을 제안한다.
최근 급증하는 클라우드 도입 정책에 비해 클라우드 취약점 진단 및 관리 기술은 상대적으로 미비하여 오픈소스로 사용되고 있는 클라우드 기술의 신규 취약점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark를 활용한 쿠버네티스 클라우드 취악점 진단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 활용하여 쿠버네티스 클라우드를 구성할 때 작성되는 Object Spec의 데이터 중 취약점을 유발하는 값을 진단 및 분석, 대응이 가능하도록 설계하였다.
클라우드 시스템 개념이 출현한지 10여년이 지났고, 비용의 효율성 및 보안성이 검증 되었음에도 불구하고, 금융 회사에서는 클라우드 시스템 도입을 주저하고 있다. 고객정보 유출과 관련한 금융당국의 강력한 규제가 주된 이유겠지만, 금융기관들의 클라우드 시스템 도입에 대한 방향성과 기준이 부재한 것도 중요한 이유라고 생각한다. 본 연구에서는 금융회사의 클라우드 시스템 도입에 대한 법적 제도적 제약사항을 살펴보고, 금융기관들이 IT시스템을 구축할 때 클라우드 시스템 적용 가능 여부와 클라우드 시스템 구성 형태를 결정하는 의사결정 모델을 제시하고자 한다. 본 연구가 많은 금융기관들의 클라우드 시스템 도입 방향성을 수립하는데 많은 도움이 되기를 희망한다.
클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.
최근 다양한 센서를 활용한 보안 감시 시스템의 수요가 증가하면서 센서 데이터의 효율적인 관리 또한 중요해지고 있다. 본 논문에서는 높은 확장성 대비 낮은 비용이 장점인 클라우드 환경을 적용한 센서 클라우드 시스템을 설계한다. 본 시스템에서는 옥내에 분산되어 있는 센서 네트워크가 침입자를 감지하여 클라우드 게이트웨이를 통해 센서 클라우드로 센서 데이터를 전달한다. 전달된 센서 데이터는 Apache Hadoop 을 기반으로 하는 데이터 서버에 분산 저장된다. 또한 본 시스템은 센서 데이터를 실시간으로 파악하기 위한 시스템 인터페이스를 포함한다.
정보시스템은 메인프레임(Mainframe)에서 클라이언트/서버시스템(C/S System), 인터넷 및 인트라넷 시스템을 지나 최근에는 클라우드 컴퓨팅환경으로 발전하고 있다. 이러한 복잡성과 컴퓨팅 환경의 다변함에 따라 시스템 성능 및 용량 산정에 관한 중요성은 점점 부각되고 있다. 이는 기존의 H/W(하드웨어규모산정지침 등)의 방식이 체계적이지 못하고, 다양한 컴퓨팅 환경의 특징을 반영하지 못하기 때문이며 이는 하드웨어 구축비용의 증가 혹은 감소로 실제 요구되는 정보시스템 자원이 과다 또는 과소 산정되는 경우가 발생할 수 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅은 막대한 서버자원이 필요하기 때문에 보다 체계적이고 정확하게 HW를 산정하는 것은 사업성공 중요한 요소라 할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅의 하드웨어의 용량 산정을 위해서는 우선 IT자원의 성격에 따른 3가지 서비스모델(서비스형소프트웨어, 플랫폼형서비스, 인프라형서비스)에 적합한 용량산정모델을 제시해야 한다. IaaS는 사용자에게 인프라기반의 서비스를 제공하며, PaaS의 경우에는 플랫폼과 OS 등의 개발환경을 제공의 목적이 있기 때문에 HW용량산정을 위해서는 다양한 측면에서의 접근이 요구된다. SaaS는 WEB/WAS의 서비스와 유사한 형태의 서비스 특징을 가지고 있기 때문에 기존 서비스 특징과 클라우드 특징을 도출하기에 적합하다 할 수 있다. 본 연구에서는 SaaS기반의 하드웨어 용량산정에 대한 방법과 기준을 제시하였다. 본 연구결과는 클라우드 컴퓨팅 환경구축 시 HW용량산정에 대한 가이드라인으로 활용 가능하다.
중앙행정기관의 클라우드 전환은 국가정보자원관리원이 자원통합을 추진하면서 시작하였다. 초기에는 HW의 클라우드 서비스를 위해 IaaS 기반으로 추진하였으나, 공통업무의 클라우드 서비스를 위해 SaaS로 확대하고 있다. 공통업무의 대표는 문서생산과 기록관리이다. 문서생산은 클라우드 온나라시스템으로 대표되며 '15년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 '18년 시범 사업을 시작으로 단계적으로 추진하고 있다. 기록관리는 클라우드 RMS (Records Management System)로 대표되며, '16년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 클라우드 온나라시스템 추진상항을 고려하여 추진하고 있다.
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.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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