• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.29-36
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.804-807
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• 2012

클라우드 서비스는 모든 자원을 서비스 제공자가 제공하고 다수의 사용자가 공유하기 때문에 서비스 제공자가 사용자의 정보를 더욱 안전하게 보호해야만 한다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 서비스의 보안을 강화하기 위해 NoSQL 기반의 비정상 탐지 시스템을 제안한다. 다양한 보안장비에서 발생시키는 보안 로그와 클라우드 노드에서 발생시키는 데이터는 대량의 데이터가 형식이 모두 다른 비정형 데이터이기 때문에 기존의 통합보안 관리 시스템에서 사용하는 관계형 데이터베이스를 사용하여서는 실시간 처리가 어렵다. 제안하는 시스템은 분산처리 환경에서 실시간 처리 및 확장성을 제공하기 때문에 클라우드 환경에서 새롭게 대두되는 보안 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.927-928
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• 2016

과거의 다양한 기기에 대한 데이터의 공유 방법은 USB와 같은 물리적인 방법을 이용하여 디지털 데이터를 공유하였다. 그러나 통신 기술의 급속한 발전과 사용자의 다양한 멀티미디어 기기들의 사용으로 자신이 보유한 디지털 데이터를 여러 기기에 공유할 필요성이 요구되고 있고, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 다양한 디지털 자원의 서비스를 제공함으로서 PC 환경에서의 자원 공유의 한계를 극복할 수 있다. 따라서 모바일 기기가 클라우드 컴퓨팅으로 인해 많은 효과를 얻을 수 있으므로, 본 논문은 사용자 환경 중심의 클라이드 서비스를 이용한 모바일 폰의 동기화 기법을 제안한다. 따라서 클라우드 서비스를 모바일 기기와 접목한 동기화 기법을 적용함으로써 지정된 디렉토리의 자동 파일 동기화를 구현하고 두 기종간의 동기화시 소모되는 대역폭을 최소한으로 낮출 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1545-1559
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• 2023

In the cloud environment, microservices are implemented through Kubernetes, and these services can be expanded or reduced through the autoscaling function under Kubernetes, depending on the service request or resource usage. However, the increase in the number of nodes or distributed microservices in Kubernetes and the unpredictable autoscaling function make it very difficult for system administrators to conduct operations. Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) supports resource management for cloud services through AI and has attracted attention as a solution to these problems. For example, after the AI model learns the metric or log data collected in the microservice units, failures can be inferred by predicting the resources in future data. However, it is difficult to construct data sets for generating learning models because many microservices used for autoscaling generate different metrics or logs in the same timestamp. In this study, we propose a cloud data refining module and structure that collects metric or log data in a microservice environment implemented by Kubernetes; and arranges it into computing resources corresponding to each service so that AI models can learn and analogize service-specific failures. We obtained Kubernetes-based AIOps learning data through this module, and after learning the built dataset through the AI model, we verified the prediction result through the differences between the obtained and actual data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.28-28
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• 2022

본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.121-129
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• 2010

최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 추천시스템을 이용한 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 제공되는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 평가하고 평가된 서비스들을 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 실험을 통해 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.49-58
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• 2019

In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.871-874
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• 2011

The fast emerging of network technology and the high demand of computing resources have prompted many organizations to outsource their storage and computing needs. Cloud based storage services such as Microsoft's Azure and Amazon's S3 allow customers to store and retrieve any amount of data, at anytime from anywhere via internet. The scalable and dynamic of the cloud storage services help their customer to reduce IT administration and maintenance costs. No doubt, cloud based storage services brought a lot of benefits to its customer by significantly reducing cost through optimization increased operating and economic efficiencies. However without appropriate security and privacy solution in place, it could become major issues to the organization. As data get produced, transferred and stored at off premise and multi tenant cloud based storage, it becomes vulnerable to unauthorized disclosure and unauthorized modification. An attacker able to change or modify data while data inflight or when data is stored on disk, so it is very important to secure data during its entire life-cycle. The traditional cryptography primitives for the purpose of data security protection cannot be directly adopted due to user's lose control of data under off premises cloud server. Secondly cloud based storage is not just a third party data warehouse, the data stored in cloud are frequently update by the users and lastly cloud computing is running in a simultaneous, cooperated and distributed manner. In our proposed mechanism we protect the integrity, authentication and confidentiality of cloud based data with the encrypt- then-upload concept. We modified and applied proxy re-encryption protocol in our proposed scheme. The whole process does not reveal the clear data to any third party including the cloud provider at any stage, this helps to make sure only the authorized user who own corresponding token able to access the data as well as preventing data from being shared without any permission from data owner. Besides, preventing the cloud storage providers from unauthorized access and making illegal authorization to access the data, our scheme also protect the data integrity by using hash function.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.595-602
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• 2014

이미 잘 알려져 있는 클라우드 컴퓨팅은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 최적화하여 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있어 다양한 분산컴퓨팅 분야에 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 통해 실제적인 구현 및 서비스가 가능하며 여러 가상화 기술과 제품들이 개발, 출시되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기반으로 교육 실습 환경을 구축하고, 각 실습환경의 성능을 분석하였다. 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상화 실습 환경은 최적화된 자원을 제공할 수 있으며, 실습 제공자는 자원 관리의 편리성, 결과에 대한 손쉬운 관리, 실습환경의 성능 및 상태 등의 수월하게 관리하고 파악 할 수 있다. 또한, 다양한 실습환경을 구축하는데 있어 요구되는 시스템 환경을 유연성 있고 신속하게 제공할 수 있어 시스템의 활용성 또한 높아지게 된다. 나아가 가상화 실습환경의 성능 분석을 통하여 구동될 수 있는 교육 어플리케이션의 성능을 미리 평가하고 가늠할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.143-150
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• 2019

클라우드 컴퓨팅은 운영자들로 하여금 하드웨어 구매와 유지 부담을 경감시키므로 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)을 위한 적절한 해결책이 되었다. P2P 기반 해결책은 고유의 규모조정성, 자체 복구기능, 자연적인 부하 분산 능력 등 여러 장점을 가지고 있다. 상이한 두 패러다임 P2P와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점들을 병합하며 MMOG를 위한 하이브리드 구조가 이 논문에서 제시된다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 조절은 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 구조 실현에 필수적이다. 동시에 실행되는 사용자 수가 증가할 때 하이브리드 구조는 사용자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. MMOG에서는 서버의 시간 외에도 대역폭 비용이 요구형 자원의 임차시 주요 지출 요인이 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 구조는 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 플레이어들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.