CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
The information system of corporations are facing a new environment expressed by miniaturization, decentralization and Open System. It is therefore of utmost importance for corporations to adapt flexibly th such new environment by providing for corresponding changes to their existing information systems. The objectives of this study are to identify this new environment faced by today′s information system and develop effective methods for data resource management under this new environment. In this study, it is assumed that the new environment faced by information systems can be specified as Distributed Computing Environment, and in order to achieve such system, presents Client/server architecture as its representative computing structure, This study defines Client/server architecture as a computing architecture which specialize the fuctionality of the client system and the server system in order to have an application distribute and perform cooperative processing at the best platform. Furthermore, from among the five structures utilized in Client/server architecture for distribution and cooperative processing of application between server and client this study presents two different data management methods under the Client/server environment; one is "Remote Data Management Method" which uses file server or database server and. the other is "Distributed Data Management Method" using distributed database management system. The result of this study leads to the conclusion that in the client/server environment although distributed application is assumed, the data could become centralized (in the case of file server or database server) or decentralized (in the case of distributed database system) and the data management method through a distributed database system where complete responsibility and powers with respect to control of data used by the user are given not only is it more adaptable to modern flexible corporate environment, but in terms of system operation, it presents a more efficient data management alternative compared to existing data management methods in terms of cutting costs.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 모바일 협업 서비스를 위한 컴팩트 분산객체그룹 프레임워크(Compact Dostributed Object Group Frorework : CDOGF)에 대해 기술한다. CDOGF는 논리적인 영역에 따라 각 센서 및 기기의 네트워크 연결과 다수의 모바일 컴퓨팅 장치의 관리, 모바일 협업응용 서비스의 수행하는 객체들의 그룹화를 지원한다. 이를 위해, CDOGF의 구성요소의 세부적인 기능을 메소드와 이를 이용하기 위한 인터페이스를 설계하였다. 그리고 각 구성요소간의 상호작용을 센서와 응용, CDOGF와 응용, CDOGF 내부 구성요소간, CDOEF와 DOGF등 네 가지 형태로 구분하여 기술하였다. 또한 기존 모바일 협업을 위한 기술들의 분석하여 모바일 협업 환경을 정의하였다. 본 환경에서 모바일 협업 응용 서비스의 구현과 위에서 언급한 네 가지 상호연동을 위해 TMO 스킴과 분산 미들웨어인 TMOSM를 사용하였다. 끝으로 u-병원 응용을 본 환경에서 수행하도록 하였다. u-병원 응용은 유비쿼터스 환경을 갖춘 병실로부터 병실의 환경정보와 환자의 건강정보를 모바일 장치인 PDA를 통해 수집한다. 또한 환자관리 업무를 위한 정보 서비스를 제공한다.
인터넷이 보편화되고 확산됨에 따라 클라우드 서비스가 급속히 확산되고 있다. SLA란 서비스 제공자와 고객 간의 협약으로 서비스 제공자가 서비스 품질을 보증하기 위한 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 SLA는 IT 서비스 제공자 입장에서 서비스 품질에 대한 고객만족도를 높이고 경쟁 사업자와의 차별화가 필요하므로 SLA를 통한 QoS 보장은 매우 중요한 요소이다. 그러나 클라우드 환경에서 SLA에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물고 있다. 본 논문에서는 클라우드 서비스를 위한 SLA 관리 지표를 정의하고, 이를 이용하여 QoS 보장을 위한 SLA 관리시스템을 구현하였다. 제안하는 SLA 관리시스템은 오픈소스를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 모니터링 기반의 Migration 정책을 사용하여 Cluster Node들의 부하 분산이 할당된 가상머신들의 가용성, 응답시간, 처리율에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 기존 클라우드 환경과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 기업 내 사무업무 프로세스를 자동화하고 보다 효율적인 작업 환경 구축을 위하여 실시간 그룹 협업 지원 기술과 ICN 기반의 워크플로우 모델링 도구를 설계하고 구현한다. 모델링 도구는 그룹 단위의 실시간 협업 지원을 가능하게 하는 워크플로우 비즈니스 프로세스를 정의하므로 "그룹 ICN 에디터"라 부른다. 본 논문에서는 그룹 ICN 에디터가 여러 사용자가 동시에 작업이 가능하게 하기 위해 Flexible rJAMM을 이용하여 에디터를 구현한다. 에디터를 통하여 정의된 워크플로우 비즈니스 프로세스 모델들의 집합은 데이터베이스에 저장이 되고, WfMC에서 표준화한 워크플로우 프로세스 정의 언어(WPDL)로 변환되게 된다.로 변환되게 된다.
본 논문은 기술교육 및 공학교육에서 정보통신기술을 가르칠 때 적용 가능한 피지컬 컴퓨팅 학습모델을 제안한다. 이 모델은 피지컬 컴퓨팅에 기반을 두고 정보의 생성과 정보의 전송을 하나의 프레임 안에서 다루는 것으로 학생들에게 정보와 통신에 대한 종합적인 이해와 실습을 제공한다. 본 연구에서 제안한 학습모델은 클라이언트-서버 구조에 기반을 둔 학습모델과 웹에 기반을 둔 학습모델로 나누어진다. 실제 구현된 학습모델에서 정보의 획득과 제어는 아두이노의 스케치를 통해 이루어지며 정보의 통신은 최근 교육용 플랫폼으로 잘 알려진 라즈베리파이의 파이썬소켓을 이용하여 수행된다. 제안한 학습 모델은 학생들에게 전 세계적인 정보 제어와 통신을 가능하게 해주는 사물 인터넷의 개념을 가르치는 데 사용될 수 있다.
최근 스마트 기기와 모바일 어플리케이션에 대한 관심이 급증함에 따라 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스 발전에 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 서비스가 다양한 분야로 확산되기 위해서는 많은 문제들이 해결되어야 하는데, 그중 하나로 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능을 들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능 분석에 활용될 수 있는 모바일 TPC-C를 구현하였다. 모바일 TPC-C는 기존 TPC-C 벤치마크를 안드로이드 기반 모바일 기기 상에서 실행될 수 있도록 변환하였으며, 하둡 기반 클라우드 서버와 데이터 교환이 가능하도록 구현되었다. 본 논문에서는 모바일 TPC-C를 사용하여 모바일 환경에서 클라우드 서버로 요청될 수 있는 트랜잭션들의 성능을 측정하였고, 이를 데스크톱과 비교하여 성능 측정에 영향을 줄 수 있는 인자들을 분석하였다.
컴퓨터와 네트워크 기술의 향상은 예전에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능한 일을 분산 처리할 수 있는 환경적 기반을 제공한다. 분산 컴퓨팅 환경을 제공하기 위해서는 우선 분산 런타임 시스템이 구축되어야 하는데 기존의 전통적인 분산 런타임 시스템들은 대부분이 정적인 마스터 노드와 작업 노드들로 구성되는 구조를 갖기 때문에 분산처리 작업량의 변동에 따라 시스템을 유연하게 동적으로 재구성할 수 없다는 단점을 갖는다. 이에 본 논문에서는 P2P 환경에서의 분산 런타임 시스템인 작업 할당 관리자의 모델을 제시하고 구현하여 유연하고 동적인 시스템 구축이 가능하도록 하였다. 즉, P2P 표준 프로토콜인 JXTA 플랫폼 상에서 협업 환경을 위해 개발자들 간에 작업 프로그램의 전달과 관리, 그리고 원격 컴파일과 실행 작업들을 수행할 수 있도록 하였다 이 방식은 유연하고 동적인 시스템 구축이 가능하기 때문에 작업의 분산처리를 위해 필요한 유휴 자원들을 필요한 시점에 즉시 확보하여 활용할 수 있다는 장점을 가진다. 이와 더불어 인터넷 정보검색을 위해 방대한 데이터를 수집하는 크롤러를 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 분산 처리시킴으로써 본 시스템의 유용성과 분산처리 성능을 보여 줄 수 있도록 하였다.
Ullah, Mohammad Hasmat;Park, Sung-Soon;Nob, Jaechun;Kim, Gyeong Hun
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.109-119
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2015
The interaction between wireless sensors such as Internet of Things (IoT) and Cloud is a new paradigm of communication virtualization to overcome resource and efficiency restriction. Cloud computing provides unlimited platform, resources, services and also covers almost every area of computing. On the other hand, Wireless Sensor Networks (WSN) has gained attention for their potential supports and attractive solutions such as IoT, environment monitoring, healthcare, military, critical infrastructure monitoring, home and industrial automation, transportation, business, etc. Besides, our virtual groups and social networks are in main role of information sharing. However, this sensor network lacks resource, storage capacity and computational power along with extensibility, fault-tolerance, reliability and openness. These data are not available to community groups or cloud environment for general purpose research or utilization yet. If we reduce the gap between real and virtual world by adding this WSN driven data to cloud environment and virtual communities, then it can gain a remarkable attention from all over, along with giving us the benefit in various sectors. We have proposed a Pub/Sub-based sensor virtualization framework Cloud environment. This integration provides resource, service, and storage with sensor driven data to the community. We have virtualized physical sensors as virtual sensors on cloud computing, while this middleware and virtual sensors are provisioned automatically to end users whenever they required. Our architecture provides service to end users without being concerned about its implementation details. Furthermore, we have proposed an efficient content-based event matching algorithm to analyze subscriptions and to publish proper contents in a cost-effective manner. We have evaluated our algorithm which shows better performance while comparing to that of previously proposed algorithms.
본 연구팀에서는 YARN 기반의 하둡 플랫폼에서 대규모의 태스크들로 구성된 Many-Task Computing(MTC) 응용들을 효율적으로 지원할 수 있는 신규 프레임워크로서 MOHA(Mtc On HAdoop)를 연구/개발해왔다. MTC 응용들은 수십만 개에서 수백만 개 이상의 대규모 태스크들로 구성되고 각 응용별로 자원의 사용 패턴이 다를 수 있기 때문에, 전체적인 시스템 성능 향상을 위해 MOHA-TaskExecutor(MTC 응용 태스크를 실행하는 주체)의 Adaptive Parallel Computability 기술 연구를 수행하였다. 이는 한 번에 하나의 태스크를 실행하던 기존의 처리 모델을 고도화하여 하나의 TaskExecutor가 동시에 여러 개의 태스크들을 실행함으로써 YARN Container의 병렬 컴퓨팅 능력을 극대화하기 위함이다. 이를 위해 각각의 TaskExecutor들이 "독립적이고, 동적으로" 동시에 실행시키는 MTC 응용 태스크들을 조정할 수 있도록 하였으며, 최적의 동시 실행 태스크 숫자를 찾기 위해서 Hill-Climbing 알고리즘을 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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