• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.203-204
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• 2013

분산되어 있는 컴퓨팅 자원을 가상화시킨 이후 접근하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷의 발전과 대규모의 데이터센터를 지니는 IT 기업의 등장으로 그 모습을 드러내게 되었다. 복잡도가 높은 다중 클라우드 환경에서 클라우드 브로커(CSB)는 클라우드 사용자(CSC)와 클라우드 제공자(CSP)를 중개하여 최적의 가상 머신(VM) 배치를 할 수 있도록 한다. CSB의 과제는 가장 좋은 성능을 보이며 동시에 가장 경제적인 VM들을 다른 CSP들로부터 제공받아 CSC가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 초기 VM 배치를 위해 CSC에서 요구하는 자원의 양을 예측하는 기법들을 소개하고, 관련된 미래 기술의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.107-110
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• 2021

글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.61-63
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• 2015

본 연구는 모선-자선 구조와 관제센터 지역의 특정 소형어선(선박)에게 클라우드 기반으로 항해에 필요한 전자해도, AIS, RADAR 정보를 제공한다. 현존하는 상용 통신망(3G, 4G 및 RF 네트워크)을 이용하여 시스템을 구축하였고, 실선 테스트를 통하여 본 연구를 통해 개발된 시스템이 정상 동작함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 모바일 단말에 최적화원 VM(Virtual Machine)인 경량화된 PVI(Private Virtual Instance)를 프로비저닝하여 가상단발상의 Rich 앱에 고성능 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크를 제공하고 모바일 클라우드 서비스를 위한 개방형 개발 환경 및 서비스 환경을 제공하는 새로운 모바일 클라우드 모델을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.53-56
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• 2008

최근 분산시스템은 사용자들에게 데이터센터의 컴퓨팅 자원 및 서비스를 온라인 상에서 효율적으로 제공하는 개념의 클라우드 컴퓨팅으로 진화하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅에서 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 시스템 자원의 공유로 인하여 발생하는 잠재적 위험성을 중앙집중화 된 형태의 데이터센터를 구축하여 줄이고, 거대한 데이터 세트를 분산 처리할 수 있게 하는 서비스 플랫폼이다. 본 논문에서는 대표적인 클라우드 컴퓨팅 미들웨어인 하둡에서 데이터 복제 시 사용하는 1:1 전송 방식을 1:N 방식으로 수정하여 성능을 개선하는 메커니즘을 제안하였다. 제안한 1:N 데이터 복제 방식은 기존의 방식에 비하여 데이터 전송 시간을 현저히 개선하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.512-518
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• 2013

분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.756-758
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• 2012

클라우드 서비스가 발전됨에 따라 자원공유를 위한 가상머신의 활용도 점차 증진되고 있다. 그러나 이러한 가상머신의 활용으로 인하여 가상 영역에 따른 보안위협이 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문은 가상 영역에 따른 보안위협으로부터 보다 안전하고 유동적인 대처를 하기 위한 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 물리관제센터와 가상관제센터의 연동을 통하여 상호간의 현황을 알 수 있음으로써 가상머신 모니터링, 플랫폼 간 공격연관성 분석 등이 용이하며 자원고갈공격이나 DDoS 공격과 같은 위협으로부터 안전하다. 제안하는 시스템은 향후 클라우드 서비스 운용시 물리영역과 가상영역을 총괄적으로 관리하는 통합관제센터 활용에 적합할 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.7-14
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• 2016

최근 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 언제 어디서나 스마트 폰이나 컴퓨터로 접속하여 업무를 처리할 수 있다. 또한 IT 인프라를 구축하기 위한 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서 클라우드 컴퓨팅은 발전하였다. 클라우드 컴퓨팅의 수요가 급격하게 늘어남에 따라, 데이터센터의 환경을 유지하기 위해 소비되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 소비전력을 측정할 수 있어야 한다. 비록 전력측정기를 이용하여 소비전력을 측정하는 것은 정확한 소비전력을 얻을 수 있지만, 추가비용이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기에 의존하지 않고 소비전력을 예측하는 방안을 제시한다. 제시한 방안의 정확성을 입증하기 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 CPU와 Hard disk 테스트를 실시하였다. 테스트가 진행되는 동안, 제안한 방안과 전력측정기에 의해 예측 값과 실제 값을 얻고. 오차율을 계산하였다. 그 결과 CPU 테스트에서 예측 값과 실제 값의 차이는 약 4.22%이고, Hard disk 테스트에서는 약 8.51%을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.39-48
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• 2013

정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.