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, 비기능적 요구사항을 분석하는 과정이 미흡하다. 따라서 유사한 기능을 가지고 있는 클라우드 서비스 중 사용자의 요구사항의 중요도를 분석해서 가장 근접한 서비스의 선택을 지원해줄 수 있는 요구사항 분석 기법이 필요하다. 본 논문은 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 쌍대비교법을 응용하여 클라우드 서비스에 대한 사용자의 요구사항을 분석하고 각 서비스의 명세에 따른 점수를 계산하여 그 결과에 따라 클라우드 서비스를 선택하는 방법을 제시한다.
클라우드 컴퓨팅은 장소나 장비에 제한 없이 네트워크를 통해 IT자원을 서비스 형태로 제공받을 수 있는 새로운 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 데이터센터에 많은 IT자원이 집약된 형태로 효율적인 인프라구조를 위한 기술과 정책을 적용하여 시스템을 설계해야 한다. 즉, 클라우드 서비스를 효율적으로 제공하여 사용자의 요구를 만족시켜야 하며, 사업자는 불필요하게 낭비되는 자원으로 인한 손해가 없어야 한다. 그러나 최적 시스템을 구축하기 위해서는 서비스를 배포하기 전에 서비스 제공 성능과 자원 사용의 효율성을 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 클라우드 컴퓨팅 시스템 설계과정의 문제를 해결하기 위해 네트워크 환경에서의 클라우드 서비스 모델을 모델링하고 클라우드 서비스의 가용성 최적화를 위해 가용성 평가 지표를 산출하였다. 또한 클라우드 환경이 적용된 CloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드 컴퓨팅 서비스 요구와 데이터센터 성능에 대한 가용성을 최적화하는 방법을 모색하였다.
최근 클라우드에 대한 인식이 널리 확산되면서 세계적으로 클라우드 이용이 점점 더 증가하고 있다. 클라우드는 ICT를 기반으로 하는 다양한 산업에 융 복합이 가능하고, 비용 절감 등 장점이 많아 경기 침체기인 요즘 더욱더 각광받고 있다. 그러나 클라우드 서비스의 잠재력을 더욱 더 발휘하기 위해서는 서비스 제공자와 소비자관점에서 서비스의 보안, 성능, 가용성 등 핵심 이슈들에 대한 명확한 이해가 필요하며 사용자의 주된 관심은 어떻게 안전하고 신뢰할 수 있는 클라우드 서비스를 제공받아 사용할 것인가에 맞추어지게 된다. 이러한 문제점에 대응하기 위하여 한국에서는 클라우드 서비스 인증제도가 시행되고 있으며 일본에서는 ASP-SaaS-Cloud 인증제도가 시행되고 있다. 본 연구에서는 양국의 두 인증제도의 비교분석을 수행하고 두 인증제도간의 차이점에 대하여 기술한다. 궁극적으로는 두 인증제도간의 비교연구 결과를 토대로 한국의 클라우드 서비스 인증제도의 발전방안을 제안하기로 한다.
Since satellite images generally include clouds in the atmosphere, it is essential to detect or mask clouds before satellite image processing. Clouds were detected using physical characteristics of clouds in previous research. Cloud detection methods using deep learning techniques such as CNN or the modified U-Net in image segmentation field have been studied recently. Since image segmentation is the process of assigning a label to every pixel in an image, precise pixel-based dataset is required for cloud detection. Obtaining accurate training datasets is more important than a network configuration in image segmentation for cloud detection. Existing deep learning techniques used different training datasets. And test datasets were extracted from intra-dataset which were acquired by same sensor and procedure as training dataset. Different datasets make it difficult to determine which network shows a better overall performance. To verify the effectiveness of the cloud detection network such as Cloud-Net, two types of networks were trained using the cloud dataset from KOMPSAT-3 images provided by the AIHUB site and the L8-Cloud dataset from Landsat8 images which was publicly opened by a Cloud-Net author. Test data from intra-dataset of KOMPSAT-3 cloud dataset were used for validating the network. The simulation results show that the network trained with KOMPSAT-3 cloud dataset shows good performance on the network trained with L8-Cloud dataset. Because Landsat8 and KOMPSAT-3 satellite images have different GSDs, making it difficult to achieve good results from cross-sensor validation. The network could be superior for intra-dataset, but it could be inferior for cross-sensor data. It is necessary to study techniques that show good results in cross-senor validation dataset in the future.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
4차 산업혁명에서 비롯된 디지털 시대의 본격화와 COVID-19의 영향으로 기업뿐만 아니라 다양한 분야에서 변화가 일어나고 있는 상황이다. 디지털 서비스의 급격한 증가로 인해 클라우드 시장 또한 성장 가속화로 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 중요성이 더욱더 강조되고 있는 실정이다. 이에 관련 산업뿐만 아니라 다양한 분야에서 클라우드는 지속적인 성장과 생존전략을 위한 대표적인 전략 중 하나라고 할 수 있다. 클라우드 관련 연구는 다양하게 진행되고 있지만 연구 동향은 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 R과 LDA 기법을 활용한 외국 학술 데이터 베이스인 SCOPUS를 활용하여 클라우드 컴퓨팅의 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과 클라우드 컴퓨팅 관련 높은 관심으로 수많은 연구가 진행되고 있는 것으로 나타났고, 키워드 분석 결과 클라우드 컴퓨팅이 가장 많이 도출되었다. 클라우드 컴퓨팅 주제 외에도 클라우드, 클라우드와 컴퓨팅, 데이터, 컴퓨팅의 다양한 주요 키워드들이 도출되었다. 본 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅 동향 파악을 위한 실무적인 측면에서 관련 산업 활성화에 밑거름을 제공할 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.89-94
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2023
Cloud-based technology is used in different organizations around the world for various purposes. Using this technology, the service providers provide the service mainly SaaS, PaaS and while the cloud service consumer consumes the services by paying for the service they used or accessed by the principle of "pay per use". The customer of the services can get any services being at different places or locations using different machines or electronic devices. Under the conditions of being well organized and having all necessary infrastructures, the services can be accessed suitably. The identified problem in this study is that cloud providers control and monitor the system or tools by ignoring the calculation and consideration of various faults made from the cloud provider side during service delivery. There are currently problems with ignoring the consumer or client during the monitoring and mentoring system for cloud services consumed at the customer or client level by SLA provisions. The new framework was developed to address the above-mentioned problems. The framework was developed as a unified modeling language. Eight basic components are used to develop the framework. For this research, the researcher developed a prototype by using a selected cloud tool to simulate and java programming language to write a code as well as MySQL to store data during SLA. The researcher used different criteria to validate the developed framework i.e. to validate SLA that is concerned with a cloud service provider, validate what happened when the request from the client-side is less than what is specified in SLA and above what is specified in SLA as well as implementing the monitoring mechanism using the developed Monitoring component. The researcher observed that with the 1st and 3rd criteria the service level agreement was violated and this indicated that if the Service level agreement is monitored or managed only by cloud service prover, there is a violation of LSA. Therefore, the researcher recommended that the service level agreement be managed by both cloud service providers and service consumers in the cloud computing environment.
그 동안 한국 공공기관에서 클라우드 컴퓨팅 도입은 그다지 활발하지는 않았다. 그 이유중의 한 가지는 한국은 클라우드 컴퓨팅 도입 이전 이미 세계최고 수준의 전자정부를 구축하였고, 정부에서는 클라우드 컴퓨팅을 주관하는 전담 컨트롤 타워와 이를 추진할 수 있게 하는 법령 제도 등이 없었기 때문이라고 할 수 있다. 그러나 이러한 상황은 2015년 9월 클라우드 법이 시행되어 매우 변화될 것으로 전망된다. 미국의 공공기관 클라우드 도입은 FedRAMP(Federal Risk Assessment and Management Program)에서 주도적으로 추진하고 있는데, 이는 미국의 Cloud First 정책과 연계된다. 미국 연방기관의 클라우드 서비스 도입과 관련하여 미국의회조사국(Congressional Research Service; 이하 CRS)에서는 2015년 1월 연방정부의 클라우드 도입과 관련된 보고서를 출간하였고, 이는 한국의 공공기관 클라우드 도입 정책에 좋은 지침이 될 것으로 판단된다. 본고에서는 (1) 한국의 클라우드 법의 중요한 사안을 분석하고 (2) 최근 미국 연방정부의 클라우드 서비스 도입 현황을 분석하며, (3) 시스템 개발 수명주기(SDLC) 기반의 도입 활성화 전략 프레임워크에 대하여 제안하였다.
하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.
건축, 토목, 의료, 컴퓨터 그래픽스 분야 등 다양한 분야에서 이용되는 3D point cloud는 최근 레이저 스캐너의 발달로 인해 그 용량이 점점 커지게 되었다. 컴퓨터 메모리의 용량을 넘어서서 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 없는 대용량 3D point cloud를 가시화하고 편집하기 위해 여러 전처리 및 가시화 방법들이 소개되었고 본 논문에서 비교한 QSplat의 경우 3D 모델의 형상 확인과 용량 감소를 목적으로 원본 좌표를 손실 압축하여 저장하였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 3D point cloud를 정육면체 격자로 분할하고 center sampling을 통해 가상점 집합을 생성하며 가시화 과정에서 격자에 저장된 point 집합 취득을 통한 빠른 렌더링이 가능하다. 홍익대학교 인근 지역을 측정한 약 1억 2천만 개 point의 대용량 3D point cloud를 QSplat과 다단계 정육면체 격자 기반 방법으로 비교한 결과 전처리 과정에서는 QSplat이, 가시화 과정에서는 다단계 정육면체 격자 기반 방법이 빠른 속도를 보여주었다. 또한 다단계 정육면체 격자 기반 방법은 point의 원본 좌표를 저장하기에 추후 가시화 외에 편집, segmentation 등의 작업을 고려하여 고안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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