• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.13-24
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• 2006

최근 상황인식 기술은 유비쿼터스 환경에서 중요한 이슈로 떠 오르고 있으며, 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 상황정보를 획득/가공하여 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low level)의 Event driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High level) 상황정보로 변환하는 상황인식 모델링과 시스템을 제안한다. 또한 변환된 High level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디선지 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 오피스 환경에서 발표 도우미 서비스를 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.344-349
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• 1999

기관의 전산환경이 급격히 인터넷에 연결된 클라이언트/서버 시스템으로 변화됨에 따라 이러한 시스템의 활용도를 측정할 수 있는 분석기의 개발이 더욱 중요해지고 있다. 대부분의 현재 사용 중인 성능측정도구는 중앙집중식 서버 모델이나 네트워크 서버 모델과 같은 오래된 모델에 기반한 것이다. 본 논문에서 우리는 시스와쳐라고 불리우는 새로운 측정도구에 대해 설명한다. 시스와쳐는 최근의 컴퓨팅 패러다임에 기반한 도구로서, 본 논문에서는 새로운 환경에서 분석되어야 할 대상 및 시스와쳐로 분석하는 방법을 설계개념과 함께 소개한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.555-566
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• 2012

The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.127-134
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• 2009

최근 선진국 뿐 아니라 우리나라에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 모델에 대해 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 의미하는 말로, 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳이라면 언제 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있는 환경을 말한다. 본 연구에서는 사용자의 감성을 인식하기 위해서 얼굴 표정, 온도, 습도, 날씨, 조명등을 사용하여 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하였고, 감성추론 엔진은 Jena(예나)를 사용한다. 본 연구에서 제시한 상황인식 서비스인프라(Context-Awareness Service Infra)의 구조는 기능에 따라 여러 개의 모듈로 나뉜다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.27-32
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• 2018

4차 산업혁명시대 핵심인 IoT(사물인터넷) 기술이 발전하면서 다양한 적용 분야가 생겨나고 있으며, 그에 따른 서비스를 이용하는 사용자 수도 대폭 증가하고 있다. 주변 환경에 흩어져 있는 수많은 IoT 디바이스들에 의해 생성되는 실시간 센싱 데이터들을 실시간 클라우드 컴퓨팅 환경에 전송하여 저장하는 것은 시간 및 저장 공간에 대한 효율성이 적합하지 않다. 따라서 이러한 문제들을 해결하기 위해서 응답시간을 최소화 하면서 처리 시간이 효율적으로 관리가 될 수 있도록 하는 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 그러나 포그 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 보안 요구사항이 아직 정립되지 않고 있다. 클라우드 끝단에 있는 센서노드들은 컴퓨팅 파워가 높지 않기 때문에 보안 모듈을 적용하기가 어렵고, 보안 모듈 적용 시에 경량화된 프로토콜 적용을 통하여 보안과 효율성을 수립하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 포그 컴퓨팅에 대한 보안 모델 제시와 포그 컴퓨팅에 최적화된 보안 요구사항을 제시하여 안전한 포그 컴퓨팅 발전에 기여한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.239-250
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• 2013

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.21-26
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• 2008

It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권9호
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• pp.189-196
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• 2020

최근 클라우드 환경에서는 고성능 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit) 장치를 가상머신에게 적용한 GPU 클라우드 컴퓨팅 기술이 많이 사용되고 있다. 클라우드 환경에서 가상머신에게 할당된 GPU 장치는 대규모 병렬 처리를 통해 CPU보다 더 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 이로 인해 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅 서비스들을 클라우드 환경에서 운용할 때 많은 이점을 얻을 수 있다. 클라우드 환경에서 GPU 장치는 가상머신의 성능 향상에 많은 도움을 주지만 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 작동하는 가상머신 스케줄러에서는 GPU 장치의 사용 시간이 고려되지 않아 다른 가상머신들의 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU를 할당할 때 많이 사용되는 직접 통로기반 GPU 가상화 환경에서 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행하는 가상머신으로 인한 다른 가상머신들의 성능 저하 현상을 검증하고 분석하며, 이를 해결하기 위한 가상머신의 GPGPU 작업 관리 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.162-169
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• 2022

동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A^* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A^* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.