노력 (인력)과 일정이 추정된 경우, 인력을 일정 시간대별로 효율적으로 배분하기는 매우 어렵다. 지금까지 Putnam의 Rayleigh 분포모델이 널리 적용되고 있다 이 분포는 프로젝트 전반부에서 인력이 집중적으로 투입되는 형태를 표현하고 있다. 그러나 실제 수행된 프로젝트의 대부분이 중반부나 후반부시점에서 인력이 집중적으로 투입되는 현상을 나타내 Rayleigh 분포를 적용할 수 없다. 따라서 본 논문은 인력을 효율적으로 배분하기 위한 모델을 제안한다. 먼저, 소프트웨어 개발 분야에서 제시하고 있는 전형적인 형태와 실제 수행 프로젝트들의 인력 프로파일 형태를 고찰하였다. 다음으로, 효율적인 인력 배분을 위해 인력 프로파일에 대한 윤곽을 그려 모델을 유도하는 방법을 제안하였다. 제안된 모델은 기존의 Rayleigh와 Gamma 모델보다 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 모델을 적용할 경우 소프트웨어 개발계획단계에서 개발기간에 대한 투입될 인력을 적절히 배분하여 프로젝트를 성공적으로 관리할 수 있을 것이다.
이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
대용량 볼륨 데이터로부터 연속적인 고화질 영상을 생성하는 것은 공학이나 자연과학 분야에서 중요한 연구주제이다. 최신 가시화 기법을 이용해 고해상도데이터의 시각적 영상 정보를 효과적으로 보여줌으로써 데이터에 내재된 유용한 정보의 분석을 돕는 소프트웨어의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 관측, 예측을 통해 구축된 지구환경 데이터를 효과적으로 분석, 표출하기 위해 클라이언트-서버기반의멀티플랫폼가시화시스템을설계했다.클러스터로구성된가시화서버는병렬/분산 처리를 통해 데이터를 클라이언트에게 전달하고, 클라이언트는 다양한 플랫폼에서 구동되도록 개발되었다. 개발된 클라이언트는 멀티 터치, 센서를 통해 직관적인 구동이 가능하고, 영상기반조명 기법의 적용으로 사실적인 렌더링을 지원한다.
DevOps는 소프트웨어 개발과 운영의 합성어로 소프트웨어 생명주기 동안 사용되는 다양한 환경과 도구들이 존재한다. DevOps는 서비스를 제공함에 있어 빠르고 안전한 전개가 핵심이다. 이를 위해 Java, C/C++, Python, PHP, Ruby, Node.js, goLang 의 7가지 개발 언어와 전자정부프레임워크, Spring, Struts, DJango, Laravel, Rails, Express의 7가지 프레임워크 서비스를 사전에 제공하는 웹 기반의 통합 IDE를 제안한다. 통합 IDE는 플랫폼 내에서 웹 기반의 에디터를 통해 직접 개발이 가능하며, 리눅스 컨테이너를 이용하여 원 클릭으로 운영환경 이관이 가능하도록 구현하였다. 제안한 플랫폼은 개발 소스에 대해 컴파일 시간, 배포 시간, 배포된 앱의 처리량에 대한 성능 평가가 이루어졌으며, 상용 수준의 클라우드 서비스를 제공할 수 있는 성능을 보여준다.
A smartphone is a mobile phone that offers more advanced computing ability and connectivity than a contemporary basic feature phone. Unlike feature phone, a smartphone allows the user to install and run more advanced applications based on a specific platform. Smartphones run complete operating system software providing a platform for application developers. A smartphone will become the default computing method for many point activities in the not-too-distant future, such as e-mail, online shopping, gaming, and even video entertainment. For smartphone that contains sensitive information and access the Internet, security is a major issue. In the 1980s, security issues were hardly noticed; however, security is a major issue for users today, which includes smart phones. Because security is much more difficult to address once deployment and implementation are underway, it should be considered from the beginning. Recently our government recognized the importance of smartphone security and published several safety tips for using the smartphone. However, theses tips are user-oriented measures. Maintaining the security of a smartphone involves the active participation of the user. Although it is a important users understand and take full advantage of the facilities afforded by smarphone, it is more important developers distribute the secure smartphone application through the market. In this paper we describe some scenarios in which user is invaded his/her privacy by smartphone stolen, lost, misplaced or infected with virus. Then we suggest the security considerations for securing smartphone applications in respect with developers. We also suggest the methods applying domestic encryption algorithms such as SEED, HIGHT and ARIA in developing secure applications. This suggested security considerations may be used by developers as well as users (especially organizations) interested in enhancing security to related security incidents for current and future use of smartphones.
산업 현장과 공공 기관에서 생성 및 수집되는 데이터의 크기가 빠르게 증가하고 있다. 기존의 데이터 처리 서버는 스케일업 방식으로 성능을 높여 증가하는 데이터를 처리하였다. 그러나 데이터의 생성 속도가 폭증하는 빅데이터 시대에는 기존 방식의 서버로는 데이터 처리에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 스케일 아웃 방식으로 데이터를 분산 처리하는 분산 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그러나 분산 클러스터 컴퓨팅 시스템은 데이터를 분산 처리하기 때문에 네트워크 대역폭을 비효율적으로 사용할 경우 클러스터 전체의 성능을 하락시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 고려하여 하둡 클러스터에서 데이터 전송 시 데이터를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 대역폭과 압축 알고리즘의 특징을 고려하여 최적의 압축 전송 기법을 선정 후 전송한다. 실험 결과는 제안 기법을 사용할 경우 데이터 전송 시간과 크기를 감소시킨 것을 보여준다.
PDA와 같은 무선단말기에서 지도 데이터에 대한 검색 및 접근을 위해 영역단위의 캐쉬와 R-tree 기반의 공간색인이 필요하다. 그러나 서버로부터 낮은 저장용량의 무선단말기에 전송되는 공간객체는 캐쉬된 공간 객체와 중복되는 문제가 있다. 또한 추가되는 데이터를 저장하고, 효율적인 공간 질의를 위한 색인 재구축 비용은 낮은 컴퓨팅 파워를 가진 무선단말기에 부하를 준다. 따라서 낮은 컴퓨팅 파워를 가진 무선단말기의 부하를 분산시키는 방법과 중복객체의 처리기법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 캐슁시 중복 객체에 대한 처리기법을 분류하고, 클리핑기밥을 사용한 공간 객체 저장과 색인 재구성방법을 분석한다. 또한, 무선단말기에 집중된 부하를 분산시키기 위해 색인구성 및 클리핑 작업을 에이전트에서 처리하는 에이전트 기반 캐슁시스템을 제시한다. 그리고, 제시한 시스템을 설계 및 구현하고, 성능을 평가한다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해 서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체 핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 네이밍/트레이딩 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대한 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.
본 연구에서는 클러스터 시스템에 적용되는 새로운 부하할당 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교하여 분석하고자 한다. PWLC 알고리즘은 설정된 가중치 산정주기마다. 시스템의 부하를 감지하여, 각 서버에 가중치를 부여하여 다음 주기에 가중치에 의하여 부하를 분산시키는 알고리즘이다. PWLC 알고리즘과 DWRR 알고리즘을 가중치 산정주기를 변화시키면서 분산과 대기시간 등에 비교하였다. 가중치 산정주기가 너무 짧으면 시스템은 부하를 감지하는데 잉여부하가 소요될 수 있으며, 이와 반대로, 가중치 산정주기가 너무 길면 알고리즘 적용에 의한 부하할당이 비효율적으로 될 수 있다. PWLC 알고리즘이 DWRR 알고리즘보다. 더 효율적임을 알 수 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권3호
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pp.169-177
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2016
To realize high-speed intrusion detection by accommodating many regular expression (regex)-based signatures and growing network link capacities, we propose the Service TimE-Aware Load-balancing (STEAL) algorithm. This work is motivated from the observation that utilization of a many-core network intrusion detection system (NIDS) is influenced by unfair computational distribution among many-core NIDS nodes. To avoid such unfair computational distribution, STEAL is designed to dynamically distribute a large volume of traffic among many-core NIDS nodes based on packet service time, which is represented by the deep packet time in many-core NIDS nodes. From experiments, we show that compared to the commonly used load-balancing algorithm based on arrival rate, STEAL increases the number of received packets (i.e., decreases the number of dropped packets) in many-core NIDS. Specifically, by integrating an open source NIDS (i.e. Bro) with STEAL, we show that even under attack-dominant traffic and with many signatures, STEAL can rapidly improve the performance of many-core NIDS to realize high-speed intrusion detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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