• International Journal of Contents
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• 제12권3호
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• pp.29-33
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• 2016

Cloud computing makes extensive use of virtual machines that permit for workloads, as well as resource usage, to be isolated from one another, and a hypervisor can be used by a virtual machine to construct cloud computing infrastructure. However, the hypervisor has high resource usage when constructing virtual machines, which results in a waste of allocated resources when not activated. Docker provides a more light-weight method to obtain agile computing resources based on a container technique that handles this problem. In this study, we have chosen this specific tool due to the increasing popularity of MapReduce and cloud container technologies such as Docker. This study aims to automatically configure Twister workloads for container-driven clouds. Basically, this is the first attempt towards automatic configuration of Twister jobs on a container-based cloud platform VM for many workloads.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.6-11
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• 2016

We developed a pilot-job based large-scale distributed computing system to support HTC and MTC, called HTCaaS (High-Throughput Computing as a Service), which helps scientists solve large-scale scientific problems in areas such as pharmaceutical domains, high-energy physics, nuclear physics and bio science. Since most of these problems involve critical data that affect the national economy and activate basic industries, data privacy is a very important issue. In this paper, we implement a privacy enhanced data security mechanism to support HTC and MTC in a large-scale distributed computing system and show how this technique affects performance in our system. With this mechanism, users can securely store data in our system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.658-661
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• 2005

클라이언트/서버 기반 방식의 컨텐츠 전송 시스템은 서버로 작업요청이 많아질 경우에는 서버에 처리부하가 집중되는 병목현상으로 인하여 시스템이 마비 되는 취약점을 가지고 있다. 그러나 인터넷 사용자의 폭발적인 증가와 컨텐츠 품질 향상 요구로 인하여 서버의 증설만으로는 한계에 이르렀다. 그러므로 이러한 문제점들을 개선하기 위해 P2P 기반 컴퓨팅방식을 사용한다. 본 논문에서는 컴퓨팅 자원의 공유를 목적으로 하는 P2P 컴퓨팅 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원을 이용하여 교육 콘텐츠 전송 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 인터넷 전송뿐만 아니라 위성 채널을 통해 콘텐츠를 전송할 수 있도록 시스템을 구현하고, 실시간 강의와 비실시간 강의의 콘텐츠를 모두 전송하도록 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.81-87
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• 2010

본 논문에서는 현재 생물정보학 연구에서 가장 많이 사용하고 있는 BLAST의 문제점을 분석하고 이에 따른 해결책을 제시하기 위하여 그리드 컴퓨팅을 이용한 G-BLAST(Grid Computing을 이용한 Basic Local Alignment Search Tool)를 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 G-BLAST을 이용한 시스템은 이기종 분산 환경에서 수행이 가능한 서열분석 통합 소프트웨어 패키지이며 기존 서열분석 서비스의 취약점인 검색 성능을 개선하여 BLAST 검색 기능을 강화 하였다. 또한, BLAST 결과를 사용자가 관리 및 분석이 용이하도록 데이터베이스 및 유전체 서열분석 서비스 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 G-BLAST시스템의 성능확인을 위하여 병렬컴퓨팅 성능테스트 기법을 도입하여 구현된 시스템을 기존 BLAST와 속도 및 효율부분에서 비교하여 성능개선을 확인하였으며 서열결과 분석에 필요한 자료를 사용자관점에서 제공해주고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.171-178
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• 2013

데스크톱 그리드 컴퓨팅은 이질성과 휘발성을 갖는 데스크톱 자원을 활용하여 대용량의 컴퓨팅 작업을 수행한다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서는 서로 다른 성능을 갖는 데스크톱 자원의 연산 참여와 이탈이 자유롭기 때문에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데스크톱 그리드 컴퓨팅에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 제공하기 위한 방안으로 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 자원 그룹핑 기법을 설계한다. 아울러, 실제 데스크톱 그리드 시스템의 연산 수행 로그 데이터에 기반하여 자원 그룹핑을 수행하고, 데스크톱 자원 그룹에 대한 결함포용으로의 적용 방안을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.214-223
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• 2019

본 연구는 컴퓨팅사고력에 관한 국내 연구동향을 분석하고, 연구방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2015년부터 2018년까지 국내 학술지에 게재된 컴퓨팅사고력 관련논문 138편을 분석하였다. 연구결과, 국내 컴퓨팅사고력에 관한 연구는 2015년 소프트웨어교육이 의무화됨에 따라 꾸준히 증가하는 추세이고, 초등학생과 대학생을 대상으로 조사연구, 개발연구, 실험연구 등의 양적연구가 대부분이었으며, 컴퓨팅사고력 관련 교육과정 및 교육프로그램, 컴퓨팅사고력 관련 변인관계 등에 대한 연구주제가 많았다. 향후 컴퓨팅사고력에 대한 연구에서는 학습자의 컴퓨팅사고력을 촉진하는 변인과 그것들의 관계를 이론적으로 규명하고 이와 관련된 교수학습방법, 수업도구 및 매체 활용, 평가방법 등의 실증적인 연구가 활성화될 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.8-17
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• 2014

슈퍼컴퓨팅 자원들은 주로 MPI와 같은 메시지 교환 인터페이스에 기반한 통신 집적도가 높은 고성능 컴퓨팅(HPC: High Performance Computing) 응용 분야를 지원하는데 활용되어 왔다. 반면에, 대규모 계산처리 컴퓨팅(HTC: High Throughput Computing) 방식의 패러다임은 주로 계산 집적도가 높고(상대적으로 적은 I/O 연산), 독립적인(작업들 간의 통신이 적음) 많은 수의 작업을 처리하는 것을 요구하고 있다. 국내에서도 고에너지 물리, 신약개발, 핵물리와 같은 연구 분야를 중심으로 대규모 컴퓨팅 자원을 요구하는 계산처리에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 HTC 과학 응용들에 대한 효율적인 지원을 국가차원의 슈퍼컴퓨팅 분산 환경에서 제공하기 위해 연구/개발되어진 대규모 계산처리 서비스(HTCaaS: High Throughput Computing as a Service)의 전체 구조 및 구성 요소, 실행 시나리오 및 실제 응용 적용 사례 등에 대해 서술한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1205-1214
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 인공지능(AI)을 데이터 소스와 근접한 환경에서 수행함으로써 IoT/CPS 기기를 클라우드에 통합하는데 발생하는 네트워크 대역폭 소모로 인한 비용 문제와 전송 지연 등의 문제 해결의 방안으로 주목받고 있다. 엣지 컴퓨팅 기기는 실 세계에 위치하여 인공지능 구현 기술을 구동 가능한 수준의 향상된 연산과 네트워크 연결을 제공하므로, 인적/물적 피해를 발생할 수 있는 사이버 테러에 악용되지 않도록 어플리케이션 무결성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 구현 시 활용되는 파이썬(python) 과 같이 변조에 취약한 스크립트 언어로 구현된 엣지 컴퓨팅 어플리케이션을 컨테이너 이미지로 구성 후 전자서명을 하여 무결성을 보호하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 오픈소스 컨테이너 기술에서 제공하는 무결성 보호기술 (Docker Contents Trust)를 기반으로하며, 엣지 컴퓨팅 기기에서 허용된 컨테이너만 구동 가능하도록 컨테이너 서명 정보에 대한 화이트리스트와 Docker Client를 개선하여 적용하는 기법을 제시한다.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.29-34
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• 2017

Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.667-680
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• 2016

하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다.