• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.621-624
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• 2014

클라우드 서비스가 다양해지고 그 수가 급격히 증가하면서 클라우드 서비스 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기가 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 사용자와 제공자 사이에서 클라우드 서비스를 중개해주는 클라우드 서비스 브로커라는 개념이 제시되었다. 클라우드 서비스 브로커의 핵심적인 역할은 사용자의 요구사항에 적합한 서비스를 찾아주는 것이다. 그러나 현재 제시된 클라우드 서비스 브로커 대부분은 클라우드 서비스 전문가의 도움으로 사용자의 요구사항을 분석하는 수동적인 과정이 수행되고 있으며, 체계적으로 기능적 요구사항을 분석하는 과정이 미흡하다. 따라서 유사한 기능을 가지고 있는 클라우드 서비스들 중 사용자의 요구사항의 중요도를 분석해서 가장 근접한 서비스의 선택을 지원해 줄 수 있는 요구사항 분석 기법이 필요하다. 본 논문은 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 쌍대비교법을 응용하여 클라우드 서비스에 대한 사용자의 기능적 요구사항을 분석하고 그 결과에 따라 클라우드 서비스를 선택하는 방법을 제시한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.5
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• pp.43-54
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• 2011

컴퓨팅 자원을 빌려 쓰는 시대를 여는 클라우드 컴퓨팅은 북미, 유럽뿐만 아니라 아시아 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 더구나 SW 기술개발의 새로운 방식으로 부상한 공개SW도 클라우드 컴퓨팅의 빠른 확산에 역할을 하며, 여러 분야의 클라우드 요소 기술 발전에도 기여하고 있다. 따라서 본 고에서는 오픈 프로젝트로 진화되고 있는 클라우드 기술을 살펴본다. 먼저, 클라우드 인프라스트럭처 서비스(IaaS: Infrastructure as a Service)를 제공하기 위한 클라우드 컴퓨팅 구조와 구성요소 기술을 분석하고, 관련 공개SW 기술들을 분석한다. 여기서 IaaS 클라우드를 운영, 관리하는 기술을 보다 자세히 분석하고 비교한다. 마지막으로 클라우드 간 호환성 문제를 해결하는 공개SW 기술도 살펴본다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.4
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• pp.161-168
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• 2015

It is difficult to provide proper cloud services for cloud users, because the number of cloud services are increasing and the type of cloud services are diversifying. To overcome this problem, the concept of cloud service broker is presented to mediate cloud services between cloud providers and tenant. The most important role of cloud service broker is to finding cloud services that fulfill requirements of tenant. However, current existing cloud service broker conduct passive requirements analysis process with cloud service expert's assistance. In addition, the systematic functional and non-functional requirement analysis is insufficient. Therefore, we need the new methods for requirement analysis to find nearest service that matches with requirement of tenant. In this paper, we apply pairwise comparison from AHP method to analyze requirement automatically and systematically. It calculates score of service by comparing requirement with service specification, calculating importance rate, and so on.

• Review of KIISC
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• v.22 no.7
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• pp.21-26
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• 2012

가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅 환경에 있어서 주요 기술 가운데 하나이며, 최근 가상화 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅 환경 기반의 가상화 구현에 있어서 중요한 기술로는 하이퍼바이저가 있다. 또한 클라우드에서의 주요 이슈 중에 하나인 정보의 보호와 관련하여, 악의적인 공격을 탐지하고 대처할 수 있는 가상화 시스템의 분석에 대해 연구되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 주요 기술과 대표적인 가상화 플랫폼에 대해 알아보며, 가상화 시스템에서의 네트워크 분석 기법과 관련된 동향을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 있어 정보의 보호 측면에 대해 전반적으로 논의해 보도록 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.5
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• pp.122-132
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• 2013

오늘날 클라우드 서비스가 확산되면서 공용 클라우드 뿐만 아니라 사설 클라우드나 하이브리드 클라우드에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 다양한 규모와 형태의 클라우드 인프라를 손쉽게 구축하고 관리할 수 있는 클라우드 운영체제에 대한 관심은 최근 급증하고 있는 추세이다. 또한 정보통신 인프라에서 네트워크가 차지하는 비중만큼이나, 클라우드 서비스에서 멀티테넌시 네트워크 구성, 다양한 네트워크 하부 기술의 수용, 가상 네트워크 인프라의 동적 프로비저닝 등을 포함하는 클라우드 네트워크 기술에 대한 관심과 기술개발 노력이 더욱 집중되고 있다. 본고에서는 현재 가장 주목받고 있는 공개 소프트웨어 기반의 클라우드 운영체제인 OpenStack의 구조와 클라우드 네트워크 기술에 대한 주요 특징을 정리한다.

• 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 Platform Technology
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• v.9 no.2
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• pp.10-25
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• 2021

Although many studies have been conducted on risk analysis and evaluation in the on-premises environment in information security, studies on effective methodologies of risk analysis and evaluation for cloud computing systems are lacking. In 2015, the Cloud Computing Development Act was enacted, which served as an opportunity to promote the introduction of cloud computing. However, due to the increase in security incidents in the cloud computing system, activation is insufficient. In addition, the cloud computing system is not being actively introduced because of the difficulty in understanding the cloud computing system technology of the person in charge who intends to introduce the cloud computing system. In this regard, this study presented an effective risk analysis and evaluation method by examining the characteristics, concepts, and models of cloud computing systems and analyzing how these characteristics affect risk analysis and evaluation.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.7
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• pp.57-62
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• 2015

모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있다. 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여하는 기술이 필요하다. 또한 모바일 단말의 특성상 모바일 사용자를 대변하는 매개로 표현될 수 있으므로, 모바일 디바이스를 통한 개인화된 서비스와 모바일 서비스에 소셜 기능이 통합되어 실시간 데이터-메시지 스트리밍의 처리와 사용자 데이터에 대한 동기화를 통한 접근성에 향상에 대한 요구가 높아졌다. 이러한 이유로 모바일 클라우드 데이터를 분석하기 위한 방편으로 빅데이터 기술을 활용하는 것이 일반적이다. 본고에서는 최근 모바일 클라우드의 정의와 모바일 클라우드에서의 빅데이터의 특징을 살펴보고, 분석을 위한 전략을 알아본다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.2
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• pp.29-36
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• 2022

클라우드 스토리지는 다양한 리소스에서 인터넷을 통해 데이터를 저장하고 접근하는 형태의 데이터 스토리지를 말한다. 클라우드 스토리지는 서비스 접근성, 용량 조절의 용이성이 높아 꾸준히 사용자가 증가해왔다. 특히 모바일 기기와 연동하여 자동 동기화함으로써 사용자와 관련한 다양한 데이터가 실시간으로 업·다운로드 된다. 이에 따라 클라우드 스토리지에는 디지털 포렌식 관점에서 특정 사실을 증명하거나 사건의 실마리가 되는 중요한 단서가 저장되어 있을 가능성이 크다. 따라서, 본 논문에서는 클라우드 스토리지의 정의와 종류를 살펴보고 디지털 포렌식 관점에서 클라우드 스토리지의 데이터 수집 및 분석 기술에 관한 연구 동향을 분석한다. 또한, 현재 클라우드 스토리지 데이터 수집 기술의 한계를 분석하고 향후 연구 방향에 관해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.58-59
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• 2023

클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.