• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.239-240
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• 2012

When users access to use the computing resources in the cloud, they expect specific quality of service (QoS) which should be guaranteed by the service provider. Meanwhile, the service provider should adopt proper schemes to enhance the resource utilization. In this thesis, we propose the MapChem-Broker which aims to satisfy users' QoS requirements as well as enhance the resource utilization by controlling the provision of VM resources in the cloud. On the experimental cloud testbed, we compare the proposed scheme with an existing one for VM resource provisioning. Results show that the proposed scheme outperforms the existing one.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.53-63
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• 2021

Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.891-900
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• 2015

최근 클라우드 컴퓨팅이 새로운 공격 대상으로 부상하기 시작했으며, 클라우드의 다양한 서비스를 지연 및 방해하기 위한 악의적인 DDoS 공격이 진행되고 있다. 본 논문에서는 허니팟 보안 기술과 클라우드 컴퓨팅의 자원을 이용한 호넷 클라우드를 제안하며, 간략하게 능동 상호동작의 개념과 보안 기능들을 설계한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2294-2314
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• 2011

The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.65-73
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• 2010

구름과 강수특성을 분석하기 위해 대관령에 구름물리관측시스템(Cloud physics Observation System, 이하 CPOS)을 2003년부터 운영해 오고 있다. 주요 관측 기기는 다음과 같다: FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe), OPC (Optical Particle Counter), VS (Visibility Sensor), PARSIVEL disdrometer, MWR (Microwave Radiometer), MRR (Micro Rain Radar). 앞의 4개 장비는 지상구름 (안개)과 강수 특성을, 뒤의 2개 장비는 연직구름의 특성을 실시간으로 관측하고 있다. CPOS 산출물을 검증하기 위해 FSSP는 흡습성 물질 시딩 실험 중 OPC와, MWR의 가강수량은 라디오존데와, PARSIVEL과 MRR은 우량계와 비교 연구가 수행되었다. 그 결과를 보면 대부분이 0.7이상의 좋은 상관도를 보인다. 이와 같이 신뢰도를 확보한 CPOS 관측 자료는 구름과 에어로솔의 간접효과나 기상조절 실험에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. FSSP의 입자 크기 분포를 시정값으로 환산해 보았으며 FSSP 환산 시정값은 visibility sensors (SVS)와 PWD22 (Present Weather Detect 22)의 시정계 값에 비해 1.7~1.9배 과도한 경향을 보였다. 이는 FSSP에 의해 관측되는 입자 크기($2{\sim}47\;{\mu}m$)의 한계 때문으로 사료된다. 향후 다른 입자크기분포를 측정할 수 있는 장비를 도입하여 추가 분석을 추진할 계획이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.17-20
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• 2011

This paper presents an approach for integrating u-Life care applications into the Cloud computing based on virtual resources to support real-time services and to improve quality of service (QoS) requirement. We propose an architecture for virtualization resources scheduling. The proposed is based on the concepts of Cloud computing and Wireless sensor networks. In this paper, we focus on the scheduling u-Life care applications run on the virtual machine (VM) resources in Cloud computing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2021

Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.440-443
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• 2011

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 주목받고 활성화되면서 핵심 기술인 서버 가상화(Server Virutualization)를 이용한 시스템 구성이 인기를 얻고 있다. 이러한 영향으로 운영 중인 시스템에 대한 분석 및 서버 가상화 기술을 이용한 자원의 활용이 크게 각광받고 있다. 본 논문에서는 리눅스 시스템을 기반으로 시스템에 발생되는 부하 확인 방법과 종류, CPU의 자원과 부하와의 관계 분석을 통하여 시스템 유휴자원 활용과 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축을 위한 기반 기술을 제공하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.277-283
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• 2014

최근 다양한 클라우드 서비스가 데스크탑 및 서버 컴퓨터 뿐만 아니라 모바일 장치에 적용되었다. 또한 스마트폰 사용자들이 급속히 증가는 클라우드 서비스, 게임, 은행업무 및 모바일 사무실과 같은 다양한 서비스를 즐기면서 클라우드 환경에서의 IT 자원의 효율적 관리 방안이 요구되었다. 본 논문에서는 모바일 장치들 간에 상호 이용 가능한 물리 장치인 CPU, 메모리 및 저장장치들을 가상화 하고, 가상화 기반의 클라우드 환경에서 물리적 자원의 효율적 사용방법을 제시한다. 제안된 기술은 모바일 단말기의 서비스 활용시에 클라우드 접속을 통한 가상화 기반의 자원 관리가 효율적임을 증명하였고, 또한 처리과정의 실시간성을 보장하였다.