• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.314-317
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• 2004

네트워크 및 소프트웨어 하부구조의 진보에 의해 이형의 컴퓨팅 자원 집합으로 구성된 환경에서 그리드 컴퓨팅 기술은 확산되고 있다. 그리드 컴퓨팅은 광대역으로 연결되어진 분산 컴퓨터들의 조정에 의한 사용을 요구한다. 그리드 컴퓨팅을 위한 다양한 시스템과 그리드 응용 서비스의 증가에 따라 그리드 운영환경은 네트워크 분리 및 노드 결함 등에 의해 높은 결함율을 가질 수 있다. 결함 검출은 그리드 응용 시스템의 강건성을 위해 시스템 설계 및 구현시의 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 낮은 네트워크 트래픽 환경에서 높은 신뢰성 정공을 위한 OGSA(Open Grid Service Architecture) 기반의 자원 결함 검출 서비스를 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.319-325
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• 2016

최근 발생한 클라우드 컴퓨팅 관련 보안사고는 한 기업의 보안사고 범위를 넘어 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 전체 고객에게 보안사고 범위가 확대되고 있다. 이를 위해 클라우드 데이터센터의 전반적인 통합 보안을 위한 관제기술이 요구된다. 본 연구는 기존 관제기술을 이해하고 클라우드 데이터센터 관제를 위하여 추가 및 통합되는 보안요소를 연구하고자 한다. IaaS 클라우드 환경의 이해를 돕고자 CloudStack으로 IaaS 클라우드 환경을 구축하였다. CloudStack의 구조와 NIST에서 제시한 IaaS 클라우드 모델을 접목하여 본 연구에서 제안한 SW-IaaS 클라우드 구조를 제시하였다. SW-IaaS 클라우드의 구성 요소인 Cloud Manager, Cluster Manager, Computer Manager의 각 계층에서 고려해야할 보안 프레임워크를 도출하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.61-69
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들은 모든 노드들의 수명을 균등하게 유지하여, 센서 네트워크의 수명을 최대로 연장하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 임계값 기반의 클러스터 헤드 교체 전략을 보인다. 이라우팅 프로토콜은 센서 노드가 클러스터 헤드의 역할을 수행하지 않으면서 최대한 오랜 시간 동안 네트워크에 참여하기 위해 필요한 에너지의 양을 임계값으로 정의하고, 한 번 클러스터 헤드로 선출된 노드는 이 값에 도달할 때 까지 클러스터 헤드의 역할을 유지하여 빈번한 헤드 교체를 방지하도록 함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율은 물론 네트워크의 균형이 최대한 유지되도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 대표적 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH와 네트워크의 균형 및 에너지 소모 정도를 비교하여 본 논문이 제시하는 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권10호
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• pp.1-9
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• 2003

컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1146-1154
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• 2010

오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.570-578
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• 2021

Recently, in the field of engineering and scientific and technical calculations, problems of mathematical modeling, real-time problems, there has been a tendency towards rejection of sequential solutions for single-processor computers. Almost all modern application packages created in the above areas are focused on a parallel or distributed computing environment. This is primarily due to the ever-increasing requirements for the reliability of the results obtained and the accuracy of calculations, and hence the multiply increasing volumes of processed data [2,17,41]. In addition, new methods and algorithms for solving problems appear, the implementation of which on single-processor systems would be simply impossible due to increased requirements for the performance of the computing system. The ubiquity of various types of parallel systems also plays a positive role in this process. Simultaneously with the growing demand for parallel programs and the proliferation of multiprocessor, multicore and cluster technologies, the development of parallel programs is becoming more and more urgent, since program users want to make the most of the capabilities of their modern computing equipment[14,39]. The high complexity of the development of parallel programs, which often does not allow the efficient use of the capabilities of high-performance computers, is a generally accepted fact[23,31].

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.369-374
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.

• 융합보안논문지
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• 제16권7호
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• pp.21-29
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• 2016

현재 우리사회는 네트워크를 통하여 실시간으로 교류되는 다양한 정보 환경에 노출되어 있다. 특히 정부의 의료정책은 대국민의료서비스 질을 향상시키기 위해 원격진료의 시행을 서두르고 있다. 이러한 원격진료의 시행은 향후 지역에 상관없이 맞춤형 환자 진료를 위한 빅 데이터 기반의 진료 정보 구축도 함께 요구하고 있다. 본 논문은 빅 데이터 기반의 권역별 의료클러스터 구축과 이에 대한 서비스 가용성을 해치는 공격이 발생할 경우 해당 공격을 탐지하고 적절한 대응이 가능한 방어 및 보안 협력모델을 제안하고 있다. 이를 위하여 동일 병원정보시스템으로 전국에 고루 분포된 지방의료원을 권역별 가상 의료클러스터 본부로 하는 네트워크 구성을 제안하였다. 아울러 의료클러스터에 발생할 수 있는 IP Spoofing 공격과 이에 따른 DDoS 공격에 실시간으로 대응 가능한 상호협력 보안 모델을 설계하여 단일 체계, 단일 보안정책이 가지는 한계성도 극복할 수 있도록 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.811-820
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• 2017

음원 서비스의 주요 기능 중 하나인 내용 기반 검색을 위해 음원의 지문을 채취하여 데이타베이스에 저장하고 색인하여 검색에 활용하는 기법이 널리 사용되고 있다. 그런데 지속적으로 추가되는 신규 음원의 지문이 기존의 데이타베이스에 계속 삽입되면 공간 효율 및 음원 검색 성능의 저하가 점차 초래되는 문제점이 있다. 따라서 시스템 운용 비용의 증가를 가져오는 주기적인 데이터 베이스 재구성 없이 효율적인 음원 데이타베이스의 확장을 지원하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 샤잠의 지문 채취 알고리즘을 기반으로 클러스터 컴퓨팅 환경에서 맵리듀스 및 NoSQL 데이타베이스를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 내용 기반 음원 검색 시스템의 설계를 제시하고 실제 음원 데이터를 이용한 다양한 실험을 통해 그 성능을 평가한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.195-200
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• 2002

ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.