• 대기
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• 제30권1호
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• pp.59-73
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• 2020

The characteristics of solar resources in South Korea were analyzed by comparing the solar irradiance derived from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) with in-situ ground observation data (Pyranometer). Satellite-derived solar irradiance and in-situ observation showed general coincidence with correlation coefficient higher than 0.9, but the satellite observations tended to overestimate the radiation amount compared to the ground observations. Analysis of hourly and monthly irradiance showed that relatively large discrepancies between the satellite and ground observations exist after sunrise and during July~August period which were mainly attributed to uncertainties in the satellite retrieval such as large atmospheric optical thickness and cloud amount. But differences between the two observations did not show distinct diurnal or seasonal cycles. Analysis of regional characteristics of solar irradiance showed that differences between satellite and in-situ observations are relatively large in metrocity such as Seoul and coastal regions due to air pollution and sea salt aerosols which act to increase the uncertainty in the satellite retrieval. It was concluded that the satellite irradiance data can be used for assessment and prediction of solar energy resources overcoming the limitation of ground observations, although it still has various sources of uncertainty.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.592-601
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• 2015

Multitenancy has gained growing importance with the development and evolution of cloud computing technology. In a multitenant environment, multiple tenants with different demands can share a variety of computing resources (e.g., CPU, memory, storage, network, and data) within a single system, while each tenant remains logically isolated. This useful multitenancy concept offers highly efficient, and cost-effective systems without wasting computing resources to enterprises requiring similar environments for data processing and management. In this paper, we propose a novel approach supporting multitenancy features for Apache Hadoop, a large scale distributed system commonly used for processing big data. We first analyze the Hadoop framework focusing on "yet another resource negotiator (YARN)", which is responsible for managing resources, application runtime, and access control in the latest version of Hadoop. We then define the problems for supporting multitenancy and formally derive the requirements to solve these problems. Based on these requirements, we design the details of multitenant Hadoop. We also present experimental results to validate the data access control and to evaluate the performance enhancement of multitenant Hadoop.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1874-1885
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• 2018

The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.961-971
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• 2019

공유 자원 간섭으로 인해 가상머신 간의 격리가 위반되고 은닉 채널 구현이 가능해서 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 간의 격리는 중요 보안 요소이다. 본 논문에서는 Hyper-V 하이퍼바이저의 구조를 분석하여 가상머신 간의 은닉 채널을 구현한다. Hyper-V는 가상머신 간의 상호 배제를 위해 mutex(mutual exclusion) 기법을 사용한다. Mutex로 인해 가상머신 간의 간섭이 발생하고 은닉 채널 구현이 가능함을 밝힌다. 구조가 복잡한 Hyper-V에 적용가능한 mutex 자원 탐색 방안을 고안하여 은닉 채널을 다수 구현하였다. Mutex 기반 은닉 채널은 하드웨어 의존적이지 않으며, 은닉 채널이 탐지되거나 방어되는 경우 다수의 은닉 채널 중에서 다른 은닉 채널을 이용하면 방어 기법 회피가 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.19-27
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 서비스 환경에서 인증 및 접근 제어와 같은 여러 보안 이슈가 발생하고 있다. 특히, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 자원에 접속을 할 경우, 통합적으로 관리 및 제어가 가능한 인증 및 접근제어 모델이 필요하다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상황인식 기술과 통합인증 기술, 접근제어 기술, OSGi 서비스 플랫폼 기술을 접목하여, 상황인식 기반의 통합 인증(SSO) 및 접근제어 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템을 설계 및 구현함으로써, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상황에 따른 다양한 Multi Fact기반의 통합인증을 통하여 유연하고, 편리한 보안 시스템을 검증하였다. 이를 통하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 상황에 따라, 유연하고, 안전한 무중단 보안 서비스를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.791-802
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• 2017

최근 CPU 시장은 단일 코어의 속도 상승에서 코어의 수를 늘려가는 방향으로 변하고 있다. 이러한 상황에서 매니코어 프로세서의 자원을 최대한 사용할 수 있는 병렬 프로그래밍에 관한 관심이 높아지고 있다. 이 논문에서는 병렬 프로그래밍에 적합한 Haskell을 이용하여 매니코어 환경에 적합한 병렬 프로그래밍 모델을 확인하고자 한다. 이를 위해 이 논문에서는 Eval 모나드와 Cloud Haskell을 이용하여 표절 검사 병렬 프로그램과 K-평균 병렬 프로그램을 개발하였다. 그리고 개발된 프로그램을 대상으로 32코어 환경, 120코어 환경에서 성능을 측정하였다. 측정 결과 적은 코어 수에서는 Eval 모나드가 유리한 것으로 나타났다. 하지만 코어 수가 늘어남에 따라 Cloud Haskell이 실행 시간 기준으로 37%, 확장성 기준으로 134% 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.693-696
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• 2013

정보보호시스템(Information protection system)기반의 IT 환경 구축이 보편화되면서 공공기관 및 기업체에서는 정보시스템 자원의 활용과 통합을 위한 하나의 필수적인 환경으로 인식하기 시작하였고, 클라우드 시스템(Cloud System), 클라우드 보안(Cloud Security), 빅데이터(Big Data), 빅데이터 보안(Big Data Security), 산업보안(Industry Security)등이 이슈화 되고 있다. 이러한 영향으로 인해 정보보호시스템(Information protection system) 구축에 따른 내외부적인 보안 위협요소 분석과 대응방안 수립하고자 한다. 본 논문에서는 정보보호시스템(Information protection system) 도입에 따른 여러 가지 보안 위협요소를 알아보고 특히 산업보안적인 측면과 내외부 보안위협요소에 관한 측면을 조명하여 대응방안 수립에 관한 기반 지식을 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경의 보편화, 모바일 기기의 증가, 다양한 웹 기반 서비스의 등장으로 대용량의 저장 공간이 요구되고 있다. 특히, 구글 드라이브, 네이버 ndrive, 다음 클라우드 등 웹 기반의 저장형 서비스의 이용이 보편화되면서 많은 저장 공간이 요구되고 있다. 따라서, 스토리지 분야도 네트워크를 통하여 가상화된 스토리지 자원을 사용자의 요구에 따라 제공이 가능하고, 대규모 확장이 쉽고, 특정 지리적 위치에 구애받지 않는 클라우드 스토리지 기술이 각광받도 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 인프라 구축을 위하여 공개 소프트웨어 기술인 하둡, 스위프트, GlusterFS의 특징에 대해 알아본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2952-2971
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• 2016

Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.