커넥티드카는 네트워크에 연결된 자동차가 다른 자동차 및 도로 인프라뿐만 아니라 스마트 디바이스와 통신하고 여러 소스로부터 실시간 데이터를 수집하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. 커넥티드카의 등장으로 인해서 자동차와 클라우드 서비스의 결합이 빠르게 진행되고 있으나 자동차 데이터 중 실시간 처리가 필수인 데이터가 많다는 특성이 있다. 그러므로 멀리 떨어진 중앙 집중식 서버에서 컴퓨팅을 하는 클라우드 컴퓨팅보다 최근 이슈가 되고 있는 디바이스와 가까운 가장자리에 위치한 서버에서 컴퓨팅을 하는 엣지 컴퓨팅이 커넥티드카의 실시간성을 보장하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 엣지 컴퓨팅과는 달리, 이동성이 있는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 실시간 처리를 저해하는 요소를 찾아 원인을 분석하고 평가해 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, MEC 환경을 구축한 후 오픈 소스 시뮬레이터인 Edge Cloudsim 에 적용시켜 시뮬레이션을 한다. 실험 결과 MEC 환경에서 실시간 처리를 저해하는 원인은 모바일 디바이스의 태스크가 오프로딩 되거나 응답을 받기 전 WLAN 의 범위를 벗어났을 때 Task Failure가 발생하기 때문임이 증명되었다.
클라우드 컴퓨팅을 구성하는 자원은 이질적인 자원으로 구성되므로 다양한 요구사항의 작업을 이질적인 자원에 할당하는 것은 중요한 문제이다. 이는 다수의 판단 기준하에 다수의 선택 문제로 정의할 수 있는데 본 연구에서는 AHP (Analytic hierarchy process) 기법을 통해 이 문제를 해결하고자 한다. 본 연구에서는 작업의 특성을 고려한 우선순위기반 스케줄링 기법을 제안하는데 1단계에서는 작업의 중요도에 의해 우선순위를 부여하고 2단계에서는 응답시간, 시스템 이용율, 그리고 비용을 판단기준으로 하여 AHP알고리즘에 의해 최적의 자원에 작업을 할당한다. 제안하는 알고리즘의 분석과 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 제시하고자 한다.
접근제어 목적은 컴퓨팅 자원을 불법적인 사용자로부터 유출, 수정, 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 원천적으로 차단하고 보호하는데 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경이 가상화 기술을 활용한 자원공유 서비스로 확장됨에 따라 동적이고 안전한 클라우드 기반 서비스를 제공하기 위해서는 새로운 보안 모델과 접근제어 기법이 요구되어진다. 본 가상화 관리 융합접근제어 모델은 역할기반 접근제어 기법에 동적 권한 배정 기능을 적용하여 유연한 사용자 권한 부여 기능을 제공하였다. 또한 보안등급과 규칙에 의거한 접근제어 기법을 적용함으로써 공유개념의 가상머신 시스템에서 권한충돌 문제 해결과 물리적 자원의 안전성을 보장토록 하였다. 본 모델은 안전하고 효율적인 클라우드 기반의 가상화 관리 시스템을 구축하는데 도움이 될 것이며 향후 다단계 특성을 반영한 메카니즘으로 확장될 필요성이 있다.
국방 정보화의 기조인 네트워크 중심의 디지털 정예강군 실현을 위해 공통 서비스 환경인 클라우드 컴퓨팅 기반 환경 구축 및 전장 정보의 실시간 공유, 서비스 기반 정보 시스템 제공은 필수적이다. 이를 위해서는 국방 특성에 맞는 클라우드 구조 확립이 필요하며, 본 논문에서는 실시간 의사결정 정보 지원을 위한 국방 특성을 살펴보고 클라우드 구성을 설계한다.
본 연구는 디지털 융복합 부문의 하나로 고전문학과 정보기술의 적용방법을 제시하였다. 이를 위하여 고전문학을 위한 클라우드 디지털 아카이브 프레임워크를 제안하였다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 최근의 기술 트랜드중의 하나이며, 정보기술 분야의 중요한 키워드가 되었다. 이를 고전문학의 하나인 판소리 아카이브 모형을 연계하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 서비스가 지원될 수 있도록 기능 프레임워크를 제시하였다. 또한 각 특성에 따른 메타데이터 모델과 데이터 구조를 설정하였으며, 판소리 아카이브 지원을 위한 서비스 프레임워크를 추가하였다. 이러한 구조는 고전문학 자료의 평가, 보존, 접근의 프로세스를 가지며, 아카이브에서는 디지털 아카이브, 메타데이터를 통한 연계모형으로 구성되었다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 도래로, IT 지원조직의 구조에 새로운 도전이 발생하게 되었다. 특히 플랫폼 클라우드 컴퓨팅에서 필요한 자원 할당 시에는 각 분야 전문가가 개입하지 않고, 서버, 네트워크, 스토리지등이 자동으로 분배되고, 관련 소프트웨어와 이들 구성 요소 상호간의 토폴로지가 자동으로 구성한다. 이에 따라 사설 플랫폼 클라우드 도입 시, 기존 IT 조직의 역할, 구성원 간 협력 방식의 변화, 이에 따른 조직 내 갈등 등에 대한 연구가 필요하나, 아직까지 이에 대한 연구가 없다. 이에 본 논문은 현재의 IT조직이 플랫폼 클라우드 지원조직으로 변신하는데 있어서 부(negative)의 영향을 주는 장애요인의 규명에 대한 연구를 하고자 한다. 이 결과를 통해, 현재의 IT조직의 특성과 플랫폼 클라우드 운영을 위한 조직의 요구사항을 반영하여, 새로운 조직의 형태와 스킬 셋을 정의함으로써, IT조직의 원활한 변신을 돕고자 한다.
클라우드 컴퓨팅에서 서비스 제공자들은 다양한 어플리케이션들 중에서 재사용 특징과 공통성을 고려하여 개발하고 배포하며 서비스 사용자들은 어플리케이션을 구축하기 위해 서비스를 찾고 재사용한다. 그러므로 재사용성은 클라우드 서비스의 중요한 본질적인 특성이다. 서비스의 재사용성이 높으면, 투자대비 높은 수익을 올릴 수 있다. 클라우드 서비스는 기존의 소프트웨어 재사용성을 위한 품질모델은 전통적인 프로그래밍 패러다임에 나타나지 않는 특성을 가지고 있기 때문에 서비스 평가에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 재사용성을 평가하기 위해 품질속성과 메트릭이 포함된 평가모델을 제시한다. 사례연구에서는 평가모델을 적용한 사례를 보여준다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 N-스크린 서비스를 위한 동영상 콘텐츠의 분산 인코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 Hadoop에 기반하여 인코딩 작업을 여러 가상머신에서 분산 실행하는데 각 가상머신의 작업량을 가상머신의 성능에 따라 다르게 할당한다. 성능에 따른 차등할당으로 가상머신의 유휴(idle)시간을 최소화하여 총인코딩시간을 단축시키고, 자원 활용도를 높일 수도 있다. 실험을 통하여 제안한 인코딩 기법이 균등분할 방식보다 짧은 시간에 인코딩을 완료함을 보인다. N-스크린 서비스는 같은 동영상을 다양한 디바이스 특성에 맞추어 여러 가지 해상도로 스트리밍 해야 하기 때문에 인코딩 소요시간을 단축함으로써 서비스의 성능 향상을 기대할 수 있다.
최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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