본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 트랜스 코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 하나의 인트로 블록과 재생 블록을 생성한다. 그리고 최초 서비스 요청이 오면 인트로 블록을 전송한 후 재생 블록들을 실시간으로 트랜스 코딩하여 전송한다. 이때 각 블록의 재생시간 내에 트랜스 코딩을 완료하기 위해 각 노드의 성능에 따라 재생 블록을 분할하여 할당한다. 또한, 기존 동영상 재생 기법은 실시간 재생 서비스를 위해 모든 포맷과 화질로 동영상을 변환하였다. 하지만 본 논문에서 제안한 기법은 클라이언트의 디바이스와 플랫폼에 적합한 화질의 포맷으로 동영상을 변환함으로써 기존 동영상 재생 기법에 비해 스토리지 사용량을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생 기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생에 효과적임을 보인다. 또한, 제안한 동영상 트랜스 코딩 기법이 기존 방법에 비해 스토리지 사용량이 적음을 보인다.
클라우드 컴퓨팅이 주목을 받으며 대규모 스토리지 서버에 대한 필요성이 증대됐고, 그에 따라 소비전력 절감이 중요한 연구 주제로 부상하고 있다. 그러나 산업계에서 운영 중인 대규모 데이터 센터를 실험용으로 구축하는데 물리적 한계가 있기 때문에, 많은 선행 연구가 제안한 에너지 절감 기법들의 효과를 입증하는데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라, 본 연구는 산업계에서 운영 중인 오픈소스 기반의 OCP Cold Storage를 소규모 테스트 베드로 구축하고, 이를 활용한 스토리지 서버의 정확한 소비 전력 측정 방안을 제고하였다. 또한, 제안한 테스트베드는 클라우드 응용 플랫폼과의 결합을 통해 쉽게 확장 가능하기 때문에, 저전력 스토리지 서버의 정책 개발 및 성능 평가에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
기술 발전에 따른 착용형 단말의 기능들은 더 다양하고 복잡해지고 있다. 복잡한 기능 때문에 일반 사용자들도 기능을 사용하기 힘든 경우가 있다. 본 논문에서는 사용자에게 편리하고 간단한 인터페이스 방식을 제공하자는데 목적을 두고 있다. 음성 인식의 경우 사용자 입장에서 직관적이고 사용하기 편리할 뿐만 아니라 다양한 명령어를 입력할 수 있다. 하지만 음성 인식을 착용형 단말에서 사용할 경우 컴퓨팅 파워라든지 소모전력 등 하드웨어적인 제약이 있다. 또한 착용형 단말은 언제 사용자가 음성으로 명령을 내릴지 그 시점을 알 수가 없다. 따라서 명령을 입력 받기 위해서는 음성 인식이 항상 동작하여야 한다. 하지만 소모전력 문제 때문에 이와 같은 방법을 사용하기에는 무리가 있다. 음성 인식이 가지고 있는 문제점을 보완하기 위해 제스처 인식을 사용한다. 본 논문에서는 음성과 제스처를 혼합한 멀티 모달 인터페이스로 사용자에게 어떻게 편리한 인터페이스를 제공할 것인지에 대해 설명하고 있다.
기존의 데스크 탑 기반의 컴퓨팅 환경이 스마트폰 등을 사용하는 모바일 컴퓨팅과 공통적인 기능과 빅 데이터를 네트워크를 통하여 제공하는 클라우드 컴퓨팅으로 변화되었다. 이러한 변화로 소프트웨어 개발과 운영 환경이 이기종 (Heterogeneous) 분산 환경으로 변화되었으며, 이는 동적 서비스의 조합이나 변경이 요구되는 상황이 된 것이다. 그런데 현재까지 이러한 환경 하에서 서비스들의 조합이나 변경을 동적으로 지원해주는 기법에 대한 연구가 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 어플리케이션에서의 서비스들을 동적으로 커스터마이제이션(Customization)하기 위한 기법을 제안한다. 특히 서비스의 공유 및 재사용성을 높이기 위해 온톨로지 기술을 적용한 서비스 커스터마이제이션 기법을 제안한다. 제안한 기법을 회의 공지 어플리케이션에 사례 연구로 적용하였고, 적용 결과 사용자의 필요에 따라 이메일 서비스, SMS 문자 서비스, 트위터 서비스 등의 여러 다양한 서비스로의 커스터마이제이션이 용이하게 적용될 수 있었다.
스마트TV의 보급이 확대되면서 스마트TV의 여유연산능력을 활용한 그리드 컴퓨팅시스템에 대한 수요가 증가할 것으로 예측하고 있다. 그러나 스마트TV는 PC와 달리 다양한 플랫폼이 존재하고, 또한 사용자들의 스마트 TV사용 패턴이 기존 PC 사용 패턴과 크게 다르기 때문에 PC기반의 그리드 시스템을 적용하기에는 어려움이 있다. 즉, 유휴 상태에서 동작하던 기존 그리드 에이전트가 스마트TV 환경에서는 동작할 기회를 보장 받을 수 없는 상황이 된 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 스마트TV에 적합한 자바스크립트 기반의 그리드 시스템 및 콘텐츠 시청 중에 남는 CPU자원을 활용하는 에이전트 스케줄링 정책을 제안하고 구현하였다. 그리고 기존 그리드 방식과 제안하는 방식을 비교 실험하여, 그 결과 기존의 그리드가 0.09%, 제안하는 방식은 평균 1.78%의 자원을 제공함을 보였다.
클라우드 컴퓨팅은 가정과 비즈니스 컴퓨팅에 있어 빠르게 확산되고 있다. 이러한 변화에 따라 수년 내에 다양한 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 공급자의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측된다. 하지만 클라우드는 하나의 독립체가 아니고 서로 단절되어 있는 많은 응용 프로그램(SaaS)과 기반시설(IaaS), 상이한 플렛폼 서비스(PaaS)들의 집합으로 볼 수 있다. 클라우드 중개방법(brokering mechanism)은 산재되어 있는 서비스들의 집합을 통합하고 편리하게 유용한 서비스를 다양한 사용자에게 제공할 수 있게 하기 때문에 서로 상이한 클라우드 시장을 하나의 통상적 서비스로 변환시키는데 있어 필수적이다. 따라서 CSBs(클라우드 서비스 중개자들)는 사용자와 CSP(클라우드 서비스 제공자)사이의 거리를 최소화하고 예약과 on-demand 서비스의 비용을 최소화하는 운영전략을 찾을 필요가 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 클라우드 서비스의 비용과 품질을 최적화하기 위해 예약 접근법을 고려한 수리적 모형을 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시대에 접어들면서 분산 컴퓨팅 환경에서의 분산된 자원의 효율적인 검색이 중요하다. P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에서 분산된 정보를 검색하기 위해서는 수많은 Peer를 순회하며 정보를 검색하기 때문에 네트워크의 규모 및 네트워크 상태에 따른 시스템의 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. JXTA(Juxtapose)는 P2P를 실현하기 위하여 셀 폰, PDA, 서버에 연결되어 있는 PC 등 어떤 다양한 디바이스도 커뮤니케이션 및 상호 협력을 위해 네트워크에 연결될 수 있도록 해 주는 P2P 프로토콜의 오픈 셋이라 할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크에서 JXTA를 이용한 효과적인 Peer 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 JXTA의 Peer 탐색 알고리즘은 DHT(Distributed Hashing Tables) 기반의 A Loosely-Consistent DHT 방식을 활용한다. 제안한 Peer 탐색 알고리즘은 WALK_LOOKUP 메시지의 수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄였고, 기존 JXTA-Sim의 Peer 탐색 성공률과 동등한 성능을 보임으로써, 이를 적용하여 향 후 다른 네트워크상에서도 메시지의 수를 줄일 수 있는 최적화 모델을 찾아야 할 것이다.
그리드 컴퓨팅은 단일 컴퓨터로는 해결할 수 없는 대용량의 작업을 처리하기 위해 제안되었다. 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종 자원들을 상호 연결하여 대용량의 작업들을 처리하는 새로운 차세대 컴퓨팅이다. 그런데, 분산된 이기종의 자원들을 모을 때에 많은 어려운 문제들이 발생한다. 특히, 자원들의 신뢰성을 보장하는 것은 가장 심각한 문제 중에 하나이다. 그래서 우리는 그리드 자원의 신뢰성을 측정하여 자원을 할당하는 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델을 제안한다. 우리는 자원의 상태 정보를 기반으로 하여 자원 신뢰성을 측정하고, DEVSJAVA 모델링과 시뮬레이션 환경에서 그리드 시뮬레이션 모델에 그리드 자원 신뢰성 측정 방법을 적용하였다. 그리고, 이 논문은 스케줄링 모델들의 Utilization, Job loss, Throughput 그리고 Average Turn-around Time 같은 파라미터들을 측정하였고, 자원 신뢰성 측정을 이용한 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존의 스케줄링 모델들(랜덤 스케줄링 모델, 라운드 로빈 스케줄링 모델)과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델이 랜덤 스케줄링 모델과 라운드 로빈 스케줄링 모델에 비해 효율적인 자원 할당과 안정적인 작업 처리를 제공한다는 것을 보여준다.
최근 인터넷의 확산과 컴퓨터 네트워크 기술의 발전에 따라 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 불리는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 기반 기술로서 측정 데이터와 서비스를 표준화된 형태로 교환할 수 있는 USN 응용서비스의 데이터 전달에 필요한 XML기반의 센서서비스기술 언어를 설계하였다. 설계된 언어를 바탕으로 불특정 다수의 사용자가 다양한 응용 환경에서 센서 데이터를 표준화된 프로토콜을 사용하여 실제 센서 데이터를 사용할 수 있도록 구현언어와 플랫폼에 영향 받지 않는 웹 서비스 기반의 참조모델을 제안하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신의 할당 기법인 매치메이킹, 라운드 로빈은 노드의 CPU 사용률을 고려하지 않고 CPU, RAM, HDD 등의 하드웨어 사양만으로 가상 머신을 할당한다. 이렇게 노드의 자원 할당 가능 여부만을 고려한 노드 선택 과정은 자원의 균등한 분배 측면에서 효율적이라 할 수 있지만 자원의 사용률 측면에서는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 과거 가상 머신 사용률을 기반으로 노드의 CPU 사용률을 계산해 가장 작은 CPU 사용률을 갖는 노드를 선택하여 가상 머신을 할당하는 기법을 제안한다. 제안한 할당 기법의 효율성을 검증하기 위해 매치메이킹, 라운드로빈 할당 기법과 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과 제안하는 할당 기법을 적용한 노드들이 타 기법을 적용한 노드들보다 전체적인 CPU 사용률에 있어 고른 분포를 보여 제안하는 할당 기법이 노드의 부하 분산에 효율적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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