• Title/Summary/Keyword: Computing Platform

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Crowdfunding Research in the Information Systems Discipline and Beyond: Development and Outlook

  • Sunghan Ryu;Keongtae Kim;Jungpil Hahn
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제31권4호
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    • pp.575-581
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    • 2021
  • In this opinion article, we review the current streams of the information systems (IS) literature on crowdfunding and discuss how the literature has contributed to expanding our understanding of crowdfunding. Reflecting on the review, we propose avenues for future research to expand the existing knowledge on this impactful topic for the benefit of researchers and practitioners.

Aglet을 이용한 웹 기반 병렬컴퓨팅 환경설계 (Design of Web-based Parallel Computing Environment Using Aglet)

  • 김윤호
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.209-216
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    • 2002
  • 웹은 브라우저를 통한 단순한 정보의 전달과 정보의 공유수단으로서가 아니라, 수많은 컴퓨터 자원이 연결되어 있는 병렬 컴퓨팅을 위한 기반구조로서 이용될 수 있는 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 웹을 기반으로 한 병렬컴퓨팅의 접근방법은 기존의 다른 방법들에 비하여 일반 사용자들의 접근에 대한 용이성, 확장성, 비용대비 효과적인 병렬시스템 구축의 용이성, 기존의 네트워크를 활용할 수 있다는 측면에서 많은 장점을 가진다. 자바언어에서의 이동코드(mobile code)의 개념을 가지고 있는 applet은 많은 계산을 필요로 하는 프로그램이 독립된 병렬작업으로 분할되어 웹 상의 여러 노드들로 이동되어 실행이 되어질 수 있는 가능성을 제시하여 주고 있다. 그러나 자바 applet은 보안에 대한 모델상의 제약으로 인하여 제한된 범위 내에서만 실행이 가능하며 클라이언트가 applet을 포함하고 있는 호스트들에 접속을 해야 한다는 점에서 유연성이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 applet의 개념에 자치적으로 작업을 처리할 수 있는 기능을 추가하여 이동형 에이전트라 할 수 있는 Aglet(Agile applet)을 이용하여 웹 기반 병렬 컴퓨팅 환경을 설계하였으며, 웹 기반 병렬컴퓨팅 환경을 구축할 때 필요한 기술과 구조가 분석되었다. 또한 applet 기반의 방식과 비교하여 간단한 시뮬레이션과 분석이 이루어졌다.

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계산 그리드에서 워크플로우 기반의 사용자 환경 설계 및 구현 (Design and Implementation of Workflow-based User Environment on Computational Grid)

  • 황선태;심규호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.165-171
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    • 2005
  • 고속의 컴퓨터, 대용량 저장장치, 초고속 네트워크는 현재 우리가 쉽게 접근할 수 있는 컴퓨팅 인프라이다. 하지만 분자 시뮬레이션과 같은 자연과학 및 응용과학 분야에의 시뮬레이션에서는 여전히 더 많은 컴퓨팅 파워, 더 커다란 저장장치를 필요로 한다. 이러한 요구는 그리드 컴퓨팅(1)이라는 차세대 분산 컴퓨팅 환경을 우리에게 제시하였다. 하지만 현재까지 제안된 그리드 컴퓨팅 기술은 통신 인터페이스와 프로토콜 등의 글로버스 툴킷(2, 3)과 같은 미들웨어 수준에 대한 연구만이 중심이 되고 있다. 이러한 환경은 응용 플랫폼에 대한 연구의 부족과 어플리케이션의 부족을 가져왔으며, 그 결과 사용자는 그리드 컴퓨팅 기술에 대한 이용을 미비하게 만들었다. 따라서 본 연구에서는 분자 시뮬레이션 그리드 (MGrid: Molecular Simulation Grid System) 에서 적용을 목적으로 고효율(High Throughput)의 시뮬레이션 실험을 위한 사용자 환경(User Environment)을 정의하고, 사용자에게 친근한 추상화된 작업 모델을 제안함으로써 보다 효율적이고 안정적인 그리드 자원 이용을 가능하게 한다.(4, 5)

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모바일 클라우드 서비스의 보안위협 대응 방안 연구 (The study on a threat countermeasure of mobile cloud services)

  • 장은영;김형종;박춘식;김주영;이재일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.177-186
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    • 2011
  • 스마트 폰의 보급이 확장되면서 데스크톱의 성능과 모바일 특성이 적용된 다양한 모바일 서비스가 증가하고 있다. 모바일 서비스는 모바일 단말의 메모리, 컴퓨팅 파워, 저장 공간 부족과 모바일 단말의 플랫폼에 종속되는 한계를 갖는데 이를 극복할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 적용된 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스가 최근 각광받고 있다. 모바일 클라우드 서비스는 모바일 서비스와 무선네트워크, 클라우드 서비스가 융합된 서비스로 다양하고 확장된 서비스를 제공하지만, 보안 위협요소가 복합적으로 상속되는 위험이 잠재되어 있다. 그러므로 보안위협이 제거된 안전한 서비스를 배포하고 위협 발생 시 적절하게 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 모바일 단말, 무선네트워크, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 위협을 분석하여 모바일 클라우드 서비스의 위협과 위협에 대응하기 위한 방안을 정의하였으며, 위협시나리오를 기반으로 잠재된 위협을 예상하고 대응할 수 있는 방안을 제시하였다.

에지 컴퓨팅 기반 객체탐지 서비스를 위한 이미지/동영상 데이터 처리 기법에 관한 연구 (A Study on the Image/Video Data Processing Methods for Edge Computing-Based Object Detection Service)

  • 장신원;홍용근
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권11호
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    • pp.319-328
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    • 2023
  • 에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.

바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처 (Bio-Sensing Convergence Big Data Computing Architecture)

  • 고명숙;이태규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권2호
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    • pp.43-50
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    • 2018
  • 생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

도로 주행환경 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 구축 정보기술 인프라 개발 (Development of Information Technology Infrastructures through Construction of Big Data Platform for Road Driving Environment Analysis)

  • 정인택;정규수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.669-678
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    • 2018
  • 본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.

동적 분산병렬 하둡시스템 및 분산추론기에 응용한 서버가상화 빅데이터 플랫폼 (An elastic distributed parallel Hadoop system for bigdata platform and distributed inference engines)

  • 송동호;신지애;인연진;이완곤;이강세
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권5호
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    • pp.1129-1139
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    • 2015
  • 시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

SaaS 기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 VM의 Host OS와 Guest OS의 네트워크 성능 측정 방법 개선 (A Study on the Improvement of the Network Performance Measurement of Virtual Machine between Host OS and Guest OS for a Mobile Personalized Software Platform based on SaaS)

  • 우수정;온진호;최정란;최완;이문근
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.85-98
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    • 2009
  • 최근 들어 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼에 관한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 사용자의 OS를 만족시키기 위해 최적화된 가상머신이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 Host OS에서 내부, 외부 네트워크 간에 빠르고 안정적인 서비스를 지원 함으로서 사용자의 작업환경 이동성을 보장해야 한다. 이를 위해 가상머신은 다양한 관점에서의 성능 측정이 필요하다. 하지만 기존 연구에서 가상머신의 성능 측정은 Host 컴퓨터에 설치된 VM에 Guest OS를 설치하여 이를 하나의 컴퓨터로 간주하고, 외부의 클라이언트에서 네트워크 성능을 측정한다. 이는 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 가상머신 성능 측정에 적합하지 않다. 본 논문은 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 최적화된 가상머신을 선정하기 위해서 네트워크 성능 측정 방법과 측정된 결과 분석을 통한 최적화된 가상머신을 제안한다.

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국내·외 도커 컨테이너 기반 연구 동향 비교 분석 (A Comparative Analysis of Domestic and Foreign Docker Container-Based Research Trends)

  • 배선영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.742-753
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 급성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅은 세계적인 IT 트렌드 변화의 중심이 되었으며 클라우드 컴퓨팅을 위한 가상화 기술은 컨테이너 기반의 오픈소스 플랫폼인 도커가 대세를 이루고 있다. 이에 본 논문에서는 2013년 3월부터 2022년 7월까지 게재된 연구를 중심으로 도커 컨테이너 기반의 연구 동향을 비교·분석하였다. 연구 결과, 첫째, 연도별 논문 게재수는 국내·외 모두 꾸준히 증가하고 있었다. 둘째, 연구 키워드에서, 국내, Docker, Docker Containers, Containers, 국외, Cloud Computing, Containers, Edge Computing 순이었다. 셋째, 연구 분야 동향 추정을 위한 발행기관별 빈도수는 국내, The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Journal of Korean Association of Computer and Accounting 두 논문지에서 활용도가 가장 높았고, 국외, IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Access, Computer 순으로 활용도가 높았다. 넷째, 연구방법에서 국내, 실험 78편(26.3%), 조사 32편(10.8%), 국외, 실험 128편(43.1%), 조사 59편(19.9%)이였고 구현방법에서는 전체의 206편(69.4%)이 실험이고, 91편(30.6%)이 조사이다. 그중 실험에서 국내, System 25편(8.4%), Algorithm 24편(8.1%), Performance Measurement and Improvement 16편(5.4%), 국외, Algorithm 37편(12.5%), Performance Measurement and Improvement 17편(9.1%), Framework 26편(8.8%) 순이었다. 이를 통해 연구방법, 연구주제, 연구분야, 기술개발 등 도커 컨테이너 기반 클라우드 컴퓨팅의 연구 방향을 이끌어 갈 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대한다.