국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 컴퓨터상에 모의 전장 환경 및 무기 모델을 구축하고 다양한 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행하여 무기체계의 효과도를 분석하는 현실적인 수단으로 이용되고 있다. 그러나, 무기체계의 구조 및 행위가 복잡해짐에 따라 이를 시뮬레이션 모델로 만드는 과정이 어려워지고 있다. 모델 재사용 저장소는 시뮬레이션 모델 구축에 필요한 비용을 절감하기 위해 기존에 개발 및 검증된 모델을 저장하고 있다. 그러나 기존의 재사용 저장소들은 특정 플랫폼 및 환경에서만 운용되어 사용자 층에 제한이 있으며, 보안 및 무중단 서비스를 위한 메커니즘이 미흡하여 무기체계 모델과 같은 보안 및 신뢰성이 필요한 모델을 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 무기체계 모델의 재사용을 장려하기 위한 클라우드 저장소인 W-Cloud (Weapon Cloud)를 구축하여 다양한 플랫폼 및 환경에서 활용될 수 있도록 하였다. 또한, 계층형 정보보호 및 기밀성 보장을 통해 무기 모델의 재사용 과정에서 생길 수 있는 보안상의 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 하였다.
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.
In this paper, we propose a depth-based mesh modeling method to generate virtual environment. The proposed algorithm constructs mesh model from unorganized point cloud obtained from a multi-view camera. We separate the point cloud consisting objects from the background. Then, we apply triangulation to each object and background. Since the objects and the background are modeled independently, it is possible to construct effective virtual environment. The application of proposed modeling method is applicable to entertainment, such as movie and video game and effective virtual environment generation.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
국방부는 지난 2010년, '2012 정보화사업계획'의 일환으로 2014년까지 클라우드 컴퓨팅 기술이 포함된 국방통합정보관리소(메가센터)를 구축하기로 결정하였고, 현재 추진 중에 있다 클라우드 컴퓨팅 환경은 데이터 센터에 많은 IT 자원이 집약된 형태로 효율적인 인프라구조를 위한 기술과 정책을 적용하여 시스템을 설계해야 한다. 즉, 사용자의 요구를 만족 시키기 위해 클라우드 서비스를 효율적으로 제공하여야 하며, 시스템 구축 시 불필요하게 낭비되는 자원이 없게 설계되어야 한다. 그러나 최적 시스템을 구축하기 위해서는 시스템 설계 최초단계에 서비스 성능과 자원 사용의 가용성을 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 국방 클라우드 컴퓨팅 시스템의 서비스 가용성 예측을 위해 CloudAnalyst 시뮬레이터를 이용하여 현재 전 세계에서 가장 많은 사용자를 보유한 소설 네트워크 서비스 중 하나인 Facebook을 클라우드 모델링 및 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 최적의 국방 클라우드 컴퓨팅 설계 모델을 제안한다.
Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
Fahim, Youssef;Rahhali, Hamza;Hanine, Mohamed;Benlahmar, El-Habib;Labriji, El-Houssine;Hanoune, Mostafa;Eddaoui, Ahmed
Journal of Information Processing Systems
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제14권3호
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pp.569-589
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2018
Cloud computing, also known as "country as you go", is used to turn any computer into a dematerialized architecture in which users can access different services. In addition to the daily evolution of stakeholders' number and beneficiaries, the imbalance between the virtual machines of data centers in a cloud environment impacts the performance as it decreases the hardware resources and the software's profitability. Our axis of research is the load balancing between a data center's virtual machines. It is used for reducing the degree of load imbalance between those machines in order to solve the problems caused by this technological evolution and ensure a greater quality of service. Our article focuses on two main phases: the pre-classification of tasks, according to the requested resources; and the classification of tasks into levels ('odd levels' or 'even levels') in ascending order based on the meta-heuristic "Bat-algorithm". The task allocation is based on levels provided by the bat-algorithm and through our mathematical functions, and we will divide our system into a number of virtual machines with nearly equal performance. Otherwise, we suggest different classes of virtual machines, but the condition is that each class should contain machines with similar characteristics compared to the existing binary search scheme.
In the 21st century, medical facility projects are required to operate appropriate digital technologies as the development of technology and the interests of various participants become more complex. In order for architects to successfully lead negotiations among various stakeholder groups, it is necessary to plan for effective communication through appropriate design reflecting their opinions and coordination of conflicts. For this purpose, building information modeling (BIM), which is a method of designing based on knowledge information related to medical facilities in the building database, can respond to change of order promptly and minimizes the occurrence of design errors can do. Recently, BIM technology and cloud computing technology in ICT have been combined and research on cloud BIM has been actively carried out. The use of cloud computing technology in BIM-based healthcare facility projects can effectively support decision making among project participants and has the advantage of sharing and collaborating on various forms of information generated during the design process, regardless of location and time. Therefore, the purpose of this study is to build of system that can support the design of medical facility using cloud computing technology in BIM.
본 논문은 기존의 CCTV가 가진 문제점을 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 IP-CCTV를 사용할 때, 보안문제점에 대하여 논한다. 클라우드 서비스 제공과 관련된 보안 위험을 단순히 위험 현상만 제거하는 실수를 줄이기 위해서는 위험 분석과 조치에 대한 효과적인 수행 방법이 필요하다. 이에 따라, Threat Risk Modeling의 STRIDE 모델을 통하여 위협 분석을 하고, 위협 분석된 내용을 토대로 Analytic Hierarchy Process(AHP) 방법론을 사용하여 위험 우선순위를 측정하였으며, 우선순위에 대한 적절한 해결방법이 무엇인지를 분석하였다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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