최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.
마이데이터는 개인데이터 활용 체계의 새로운 패러다임으로, 데이터 주체가 자신의 데이터를 어떻게 사용하고 어디에 제공할 것인지 결정할 수 있다. 데이터 주체의 동의 하에 서비스 제공자는 여러 서비스에 걸쳐 흩어져있는 고객의 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 고객 맞춤화된 서비스를 제공한다. 기존의 마이데이터 서비스 모델들에서, 데이터 주체는 데이터 스토리지에 저장된 자신의 개인 정보를 서비스 제공자 또는 제3자의 데이터 프로세서에게 판매할 수 있다. 하지만 개인정보가 한 번 제3자의 프로세서에게 판매되어 그들의 프로세서에 의해 처리될 경우 그 순간부터 데이터를 추적하고 통제할 수 없다는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존 마이데이터 운영 모델들의 문제점들을 개선하여 데이터 주체에게 더 높은 통제권을 부여하는 클라우드 모델을 제시한다. 동시에, 클라우드 모델과 같이 데이터 스토리지, 컨트롤러, 프로세서가 모두 한 곳에 모여있는 경우 클라우드가 침해될 시 모든 데이터가 한 번에 침해될 수 있다는 점을 고려하여, 이러한 위험을 줄일 수 있도록 클라우드-디바이스 간 협력적 암호화와 클라우드 컴포넌트들 간 격리 기술을 적용한 클라우드 모델 아키텍쳐를 함께 제시한다.
클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
소프트웨어 시장은 모바일 시장 확장으로 다품종의 다변화된 서비스 요구를 갖고 있다. 이를 위해 도메인 시장의 정형화된 아키텍처 자산을 기반으로 설계 도메인으로 확장하여 다양한 앱을 생산하고자 한다. 아키텍처 설계 정보는 클라우드를 기반으로 자산을 등록하고 관리할 수 있는 방법을 연구 중이다. 그리고 이와 같은 자산 관리 소프트웨어 시스템은 효율성을 평가하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 선행된 자산관리 시스템을 클라우드 기반으로 서비스하기 위해 아키텍처 자산의 효율성을 평가하기 위한 평가모델을 제안하고자 한다. 아키텍처 자산의 효율성을 평가하기 위해 아키텍처 자산의 도메인 특성 값을 반영하기 위한 방법을 사용 하였다. 효율성 평가는 SQuaRE Series의 ISO/IEC 25010 표준을 기반으로 클라우드 기반의 자산데이터의 효율성을 평가하기 위한 평가모델 부 특성을 구성하였다. 아키텍처 자산은 복합자산으로 구성되어 설계되었을 때 설계 도메인의 특성에 따라 평가 항목의 가중치를 부여한 부 특성의 필수적 평가요소와 선택적 평가요소를 적용하도록 하여 평가모델의 설계 유연성을 제공하도록 하였다.
u-fitness 기반 운동관리와 관련된 민감한 신체 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있기 때문에 클라우드 서비스의 활용에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 그러나 클라우드 서버는 자신의 서버에 저장된 정보에 불법적으로 접근할 수 있으며, 누가 그 정보의 소유자인지를 알아낼 수 있고, 스토리지에 저장된 정보 간의 연관성을 불법적으로 추론할 수 있다. 또한 클라우드 서버는 저장된 정보에 대해 수정, 삭제 같은 소유자의 정당한 연산 요청에 대해 불이행할 수 있으며, 자체의 오작동으로 인해 정보를 분실하거나 손상시킬 수 있다. 따라서 우리는 클라우드 서버를 전적으로 신뢰할 수 없기 때문에 클라우드 서버를 사용하기 위해서는 위와 같은 문제들을 해결해야 한다. 우리는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 u-Fitness 기반 운동관리를 위한 소유자의 프라이버시를 보장하는 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안한 구조가 실제 환경에서 적용 가능함을 보안 분석과 성능 분석을 통해 보인다.
유비쿼터스-헬스케어의 발전과 함께 사이버 공격에 대처하기 위한 개인의료정보 처리를 위한 CloudHIS의 망 분리를 기반으로 한 보안 강화를 제안한다. 모든 보안 위협으로부터 보호하고 명확한 데이터 보안 정책을 수립하기 위해 CloudHIS용 데스크톱 컴퓨팅 서버를 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적용한다. 하이퍼 바이저 아키텍처를 갖춘 두 대의 PC를 사용하여 물리적 망분리를 적용하고 KVM 스위치를 사용하여 네트워크를 선택할 수 있다. 다른 하나는 두 개의 OS가 있는 하나의 PC를 사용하는 논리적 망분리이지만 네트워크는 가상화를 통해 분할된다. 물리적 망 분리는 인터넷과 업무망 모두에서 액세스 경로를 차단하기 위해 각 네트워크에 대한 PC의 물리적 연결이다. 제안된 시스템은 사용자의 실제 데스크톱 컴퓨터에서 서버 가상화 기술을 통해 인트라넷 또는 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 독립적인 데스크톱이다. 보안 강화를 처리하기 위해 네트워크 분리를 통해 의료병원 정보를 처리하는 클라우드 시스템인 CloudHIS를 구성하여 해킹을 방지하는 적응형 솔루션을 구현할 수 있다.
초고속 인터넷의 광범위한 보급으로 가능해진 클라우드 컴퓨팅 기반 게임 서비스는 클라우드 노드에서 게임을 실행하고 게임의 영상을 원격 사용자의 단말기에 영상 스트림으로 전송함으로써 게임 서비스가 이루어진다. 사용자 입력은 게임에 즉각적으로 전송되고 반영된다. 이러한 서비스가 가능한 이유는 사용자 입력이 반영되고 게임 영상이 사용자에게 전달되는데 걸리는 시간이 최소화되어. 컴퓨터 게임에서 요구되는 반응성을 일반적으로 만족시킬 수 있었기 때문이다. 하지만 이러한 서비스는 고품질 3D 게임을 서비스하는 경우, 서버 구축에 많은 비용이 소요될 수 있다. 클라우드 노드가 탑재하고 있는 일반적인 그래픽 시스템은 동시에 하나의 3D 어플리케이션을 지원하도록 설계되어 있기 때문이다. 하나의 클라우드 노드에서 다수의 3D 게임을 실행하기 위해서는 그 실행에 필요한 실시간 다중 렌더링 기술이 필수적이다. 본 논문은 다수의 컴퓨터 게임을 하나의 클라우드 노드에서 실행시키고 다른 노드에서 각 게임 영상을 획득할 수 있는 이중 서버 구조를 제안한다. 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 알아본다.
BIM 과 ICT 기술이 도입됨에 따라 '클라우드 기반 협업 설계 지원 시스템'에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 이를 지원하기 위한 새로운 사용자 인터페이스가 필요하게 되었다. 사용자 인터페이스를 개발할 때 실제 사용 시나리오를 기반으로 사용 상황을 예상하고 사용자의 요구사항을 반영할 수 있는 시나리오 기반 디자인 기법을 선택하였다. 하지만 기존의 시나리오 기반 디자인 기법은 귀납적인 방식이기 때문에 이를 통해 사용 시나리오를 작성할 경우에는 모든 사용자의 사용 상황에 대한 대응이 현실적으로 어렵다. 이러한 이유로 귀납적 방식이 아닌 체계적으로 시나리오를 작성하고 수정할 수 있는 새로운 시나리오 작성 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 방식을 보완한 다중 시나리오 기반의 디자인 기법을 제안하였고 이를 '클라우드 BIM 기반 협업 설계 지원 시스템'의 사용자 인터페이스 개발 과정에 적용하여 사용성을 검증하였다.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
The rapid increase in the number of patients with chronic diseases is an important public healthcare issue in many countries, which accelerates many studies on a healthcare system that can, whenever and wherever, extract and process patient data. A patient with a chronic disease conducts self-management in an out-of-hospital environment, particularly in an at-home environment, so it is important to provide integrated and personalized healthcare services for effective care. To help provide effective care for chronic disease patients, we propose a service flow and a new cloud-based personalized healthcare system architecture supporting both at-home and at-hospital environments. The system considers the different characteristics of at-hospital and at-home environments, and it provides various chronic disease care services. A prototype implementation and a predicted cost model are provided to show the effectiveness of the system. The proposed personalized healthcare system can support cost-effective disease care in an at-hospital environment and personalized self-management of chronic disease in an at-home environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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