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.
최근 인공지능, 빅데이터, IOT 등 IT 기술에 대한 서비스 활용도가 높아짐에 따라 방대한 데이터와 이를 처리하는 IT 인프라 자원의 효율적인 관리를 위해 클라우드 컴퓨팅을 도입하여 인프라 비용을 효율화하면서 안정적이고 신뢰성 있는 정보서비스 제공을 위한 노력이 계속되고 있다. 본 논문은 전체 1,750여개의 클라우드 시스템을 운영중인 기업의 클라우드 시스템에서 전국 360개 지점 426개 시스템을 대상으로 클라우드 도입 전과 도입후의 운영결과를 시스템 장애 관점에서 비교분석 하였으며, 분석 결과 장애건수, 장애유형, 서비스 중단 시간 등을 종합할 때 클라우드 도입이 서비스 연속성을 확보하는데 유의미한 결과를 얻었다. 이 결과를 통해 클라우드 도입으로 서비스 연속성 확보를 기대하는 기업에게 의미 있는 시사점을 제공 할 것으로 기대한다.
클라우드 환경에서 복잡한 가상 환경을 관리할 필요 없이 애플리케이션 본연의 작업에 집중하기를 원하는 사용자의 요구는 서버리스 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 모델을 탄생시켰다. 서버리스 컴퓨팅 모델에서 사용자는 서버에서의 자원 할당이나 기타 서버 관리를 서비스 제공자에게 위임하고, 자신은 애플리케이션 코드 개발에만 집중하여 클라우드 서비스를 사용하는 것이 가능해졌다. 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스 사용자의 부담을 감소시킴으로써 클라우드 컴퓨팅의 활용도를 한 단계 업그레이드시켰으며, 향후 클라우드 컴퓨팅의 기반 모델로 자리 잡을 것으로 예상된다. 서버리스 플랫폼은 사용자를 대신하여 클라우드 가상 환경에 대한 관리를 담당하며, 애플리케이션을 구성하는 서버리스 함수를 클라우드 환경에서 실행시키는 역할을 담당한다. 사용하는 자원에 비례하여 사용자 과금이 이루어지는 서버리스 컴퓨팅의 특징을 고려 할 때 서버리스 플랫폼의 효율성은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 성능에 영향을 미치는 다양한 요소를 판별하고, 관련된 최신 연구 동향을 분석하고자 한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 향후 서버리스 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 연구 방향을 논의한다.
클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 최근의 어플리케이션 개발자들은 외부 자원을 적극적으로 활용하고 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅의 기술 분류 중 서비스로서의 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 개념은 SOA, 매쉬업 등의 기술들과 결합하여 정보 자원 관리 패러다임을 변화시키고 있다. 개발자들은 웹에 공개된 API를 통해 고품질의 기능을 다양하게 제공받을 수 있는 기회를 갖게 되었다. 하지만 외부 컴퓨팅 자원은 서비스 제공자에 의해 통제된다. 관리적 측면을 고려할 때 외부 자원을 활용하는 어플리케이션의 이러한 문제는 관련된 컴포넌트의 불확실성을 증가시킨다. 클라우드 환경에서 외부 자원과 관련된 컴포넌트는 해당 기능을 제공하는 서비스 제공자에 의존함으로써 어플리케이션 유지보수성에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구는 웹 어플리케이션 아키텍처가 외부 자원을 안정적으로 활용함으로써 유지보수성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 이를 위해 기존의 N-계층 아키텍처에 외부 자원 계층을 추가한 N+1-계층 아키텍처를 제안한다. 그리고 외부 자원 계층의 추가가 웹어플리케이션 유지보수 복잡성의 감소와 유연성 및 변경가능성 등 유지보수성 향상에 미치는 영향을 분석한다.
강수의 물리과정에 입각한 호우모형이 전일권(1994)에 의하여 개발되었다. 본 논문에서 이를 수정하였다. 본는 연구 모형에서 구성한 주요 부분은 포화증기압, 구름두께, 운정기압에 관한 것이다. 기존 모형과 달리 본 연구 모형의 입력자료로써 위성에 의해 측정된 운정기온과 알베도를 사용하였다. 본 연구에서 기존의 포화증기압 방정식보다 현실에 가까운 방정식을 획득하였으며 기존 방정식의 단점을 해결하였다. 또한 운정기온과 운정기압 추정에 사용된 매개변수가 소거되었으며 계산시간도 단축되었다. 본 연구 모형을 전주지점의 호우사상에 적용하여 검증한 결과 모형의 출력인 총강우량과 강우 패턴이 실측치에 잘 부합되었다.
클라우드 컴퓨팅 환경은 웹을 기반으로 한 응용분야의 새로운 트랜드이다. 이는 많은 사용자들이 쉽게 인터넷을 통해 자원을 할당받고 서비스를 지원받을 수 있는 IT 비즈니스 모델이라 할 수 있다. 또한 u-러닝은 인터넷 기반 학습의 효율성을 극대화한 모델이다. 따라서 본 연구는 이를 인터넷 기반 학습에 응용하는 u-러닝 교수 학습 모형의 설계를 제시하고자 한다. 제안된 교수 학습 모형은 u-러닝에 맞도록 준비, 계획, 수집, 학습 진행, 분석 및 평가, 피드백의 7단계로 구성하였다. 이는 클라우드 u-러닝 서버와 클라우드 LMS를 두어 처리 및 관리하도록 하였으며, 학습자의 이동형 기기 모델의 인식을 위하여 이동형 기기 메타데이터를 두도록 하였다.
For a library to be able provide information services and fulfill its function as a knowledge convergence center capable of responding to various information demands, the development of next-generation information systems based on the latest information and communication technology is needed. The development of mobile information services using portable devices such smart phones and tablet PCs and information systems which incorporate the concepts of cloud computing, SaaS (Software as a Service), annotation and Library2.0 is also required. This paper describes a library information system that utilizes collective intelligence and cloud computing. The information system developed for this study adopts the SaaS-based cloud computing service concept to cope with the shift in the mobile service paradigm in libraries and the explosion of electronic data. The strengths of such a conceptual model include the sharing of resources, support of multi-tenants, and the configuration and support of metadata. The user services are provided in the form of software on-demand. To test the performance of the developed system, the efficiency analysis and TTA certification test were conducted. The results of performance tests, It is encouraging that, at least up to 100MB, the job time is approximately linear and with only a moderate overhead of less than one second. The system also passed the level-3 or higher criteria in the certification test, which includes the SaaS maturity, performance and application program functions.
최근 분산시스템은 사용자들에게 데이터센터의 컴퓨팅 자원 및 서비스를 온라인 상에서 효율적으로 제공하는 개념의 클라우드 컴퓨팅으로 진화하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅에서 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 시스템 자원의 공유로 인하여 발생하는 잠재적 위험성을 중앙집중화 된 형태의 데이터센터를 구축하여 줄이고, 거대한 데이터 세트를 분산 처리할 수 있게 하는 서비스 플랫폼이다. 본 논문에서는 대표적인 클라우드 컴퓨팅 미들웨어인 하둡에서 데이터 복제 시 사용하는 1:1 전송 방식을 1:N 방식으로 수정하여 성능을 개선하는 메커니즘을 제안하였다. 제안한 1:N 데이터 복제 방식은 기존의 방식에 비하여 데이터 전송 시간을 현저히 개선하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1712-1732
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2011
Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.
Cloud computing is an up-and-coming paradigm shift transforming computing models from a technology to a utility. However, security concerns related to privacy, confidentiality and trust are among the issues that threaten the wide deployment of cloud computing. With the advancement of ubiquitous mobile-based clients, the ubiquity of the model suggests a higher integration in our day to day life and this leads to a rise in security issues. To strengthen the access control of cloud resources, most organizations are acquiring Identity Management Systems (IDM). This paper presents one of the most popular IDM systems, specifically OAuth, working in the scope of Mobile Cloud Computing which has many weaknesses in its protocol flow. OAuth is a Delegated Authorization protocol, and not an Authentication protocol and this is where the problem lies. This could lead to very poor security decisions around authentication when the basic OAuth flow is adhered to. OAuth provides an access token to a client, so that it can access a protected resource, based on the permission of the resource owner. Many researchers have opted to implement OpenlD alongside OAuth so as to solve this problem. But OpenlD similarly has several security flows. This paper presents scenarios of how insecure implementations of OAuth can be abused maliciously. We incorporate an authentication protocol to verify the identities before authorization is carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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