• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.9-15
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• 2017

ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다. 또한, 스토리지 자체의 성능 평가를 위하여 스토리지 매체와 네트워크 본딩의 성능 테스트를 수행한다. 스토리지 매체별로 실질적인 속도 차이는 크지만 수행된 스토리지 매체 테스트에서는 크게 성능 차이를 보이지 않았다. 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 가속화를 통한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 KOREN 망을 이용한 국내 및 해외 사이트를 연결하여 Abyss Storage의 내부 및 외부 네트워크의 실질적인 성능 테스트를 수행하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2018

기관 또는 조직은 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 이들과 관련된 서로 다른 시스템에서 다양한 대량의 데이터들이 생성되고 있다. 이와 같이 비즈니스 환경에서 서로 다른 시스템에서 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위한 가장 기본적인 접근 방법 중 하나는 DataLake와 같이 데이터를 정확하게 설명하고 전체 비즈니스에 대한 가장 중요한 데이터를 나타낼 수 있는 단일 도메인 모델을 만드는 것이다. DataLake의 장점을 구현하기 위해서는 다양하게 요구되어진 기능들을 어떤 구조로, 어떻게 작동 할 것인지에 대한 DataLake의 구성 요소들을 정의하는 게 중요하며, DataLake의 구성 요소들에 의해서 데이터 흐름에 따른 라이프 사이클을 갖게 된다. 또한 데이터 획득 시점에서 DataLake로 유입되는 동안 메타 데이터는 데이터 추적 가능성, 데이터 계보 및 라이프 사이클 전반의 데이터 민감도에 기반 한 보안 측면과 함께 캡처 및 관리되어야 하며, 이러한 이유로 Abyss Storage Cluster 기반의 DataLake Framework를 설계하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.57-63
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• 2018

조직과 기업의 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 다양한 대량의 데이터들이 생성되는 비즈니스 환경의 변화와 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법으로 DataLake와 같이 단일 도메인 모델이 필요한 상황이다. 특히, 자원의 유한성과 공유 경제에 의한 물리적인 분할된 멀티 사이트의 데이터를 논리적인 단일 도메인 모델을 만드는 것은 컴퓨팅 자원의 효율적 운영 측면에서 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점을 기반으로 다양한 응용 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터 라이프 사이클을 관리하기 위한 Abyss Storage 기반 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념 (connected data architecture-concept)과 기능들을 정의하고, Connected Data Architecture 개념을 위한 인터페이스 설계 및 인터페이스(Interface) #2와 #3의 유효성 검증을 수행한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.30-36
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• 2018

DataLake 프레임워크와 같은 단일 도메인 모델은 비즈니스 시스템의 규모 확장과 대량의 다양한 데이터들이 생성되는 빅데이터 환경, 그리고 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성 및 활용도를 높일 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 특히, 논리적인 단일 도메인 모델은 컴퓨팅 리소스의 유한함과 공유 경제에 의한 물리적으로 분할된 멀티 사이트의 데이터 처리를 위한 네트워크, 스토리지, 그리고 컴퓨팅 자원의 효율적 운영이 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점들을 기반으로 다양한 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터의 라이프 사이클을 관리하기 위한 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념과 기능들의 확장을 통한 다양한 응용 영역에 활용 가능한 CDA 기반 AI 서비스의 초안 설계 및 시나리오를 제안하고자 한다.