IT 기술의 발전으로 시간적, 물리적 제약을 넘은 미래 인터넷 기술에 대한 사용자들의 기대가 커지고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 최근 새로운 개념으로 주목 받고 있는 것이 클라우드 컴퓨팅이다. 그러나 이러한 긍정적인 전망에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅의 도입은 활발히 이루어지고 있지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경의 특성이 프로젝트 수행성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 본 연구는 기술적 도구로써 클라우드 컴퓨팅을 과업과 기술의 적합성 모형에 적용하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인이 프로젝트를 수행할 시에 나타나는 성과에 대하여 실증적인 연구를 하였다. 대학교 및 대학원에서 팀 단위의 프로젝트를 수행할 때, 클라우드 컴퓨팅의 가장 널리 보급된 형태인 GoogleDocs 및 웹하드에 대한 사용경험이 있는 응답자를 대상으로 설문을 수행하였다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 프로젝트를 수행한다는 행위에 중점을 두어, 접근성과 신뢰성을 적합성을 파악하기 위한 1차 요인으로 정의하여 프로젝트의 상호의존성과 개인의 특성이 적합성 및 활용을 통하여 성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 연구결과, 클라우드 컴퓨팅 환경은 팀 단위의 프로젝트 수행에 있어 적합한 도구라는 사실을 규명하였다. 본 연구는 초기단계의 클라우드 컴퓨팅에 있어 개인이 지각하는 적합성 및 성과를 규명함으로써, 협업에서의 클라우드 컴퓨팅의 긍정적인 영향에 대한 근거를 제시한다.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Categorized as one kind of cloud computing, SaaS is computing resource and software sharing model with can be accessed via the internet. Based on virtualization technology, SaaS is expected to improve the efficiency and quality of the IT service level and performance in company. Therefore this research limited cloud services to SaaS especially focused on collaborative application service, and attempts to identify the factors which impact the performance of collaboration and intention to use. This study adopts technological factors of cloud SaaS services and factors of task characteristics to explore the determinants of collaborative performance and intention to use. An experimental study using student subjects with Google Apps provided empirical validation for our proposed model. Based on 337 data collected from respondents, the major findings are following. First, the characteristics of cloud computing services such as collaboration support, service reliability, and ease of use have positive effects on perceived usefulness of collaborative application while accessability, service reliability, and ease to use have positive effects on intention to use. Second, task interdependence has a positive effects on collaborative performance while task ambiguity factor has not. Third, perceived usefulness of collaborative application have positive effects on intention to use.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3219-3237
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2019
The Cloud Computing is growing rapidly in the current IT industry. Cloud computing has become a buzzword in relation to Grid & Utility computing. It provides on demand services to customers and customers will pay for what they get. Various "Cloud Service Provider" such as Microsoft Azure, Google Web Services etc. enables the users to access the cloud in cost effective manner. However, security, privacy and integrity of data is a major concern. In this paper various security challenges have been identified and the survey briefs the comprehensive overview of various security issues in cloud computing. The classification of security issues in cloud computing have been studied. In this paper we have discussed security challenges in cloud computing and also list recommended methods available for addressing them in the literature.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 물리적인 자원과 분리하여 가상화한 다음 이를 사용자에게 동적으로 제공하기 때문에, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높일 수 있고, 사용자의 입장에서 실시간으로 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점들 때문에 세계적으로도 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud, 애플의 iCloud 등과 같이 클라우드 컴퓨팅에 기반한 서비스가 많이 제공되고 있다. 한편, 이처럼 클라우드 컴퓨팅이 활성화되면서 레거시 시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 마이그레이션에 대한 시도들도 증가하고 있다. 레거시 시스템에서 클라우드로 서버를 전환하기 위해서는 Source 서버와 Target 서버 상호간의 아키텍쳐가 호환성이 보장되어야 한다. 그러나 아직까지 이러한 아키텍쳐 간의 호환성을 지원해 주지 못하고 있기 때문에 현장에서는 레거시 시스템과 버추얼 머신간의 전환에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 기반으로 이러한 클라우드 전환을 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 절차를 제시한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.315-320
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2021
Currently, cloud computing is being used as a technology that greatly changes the IT field. For many businesses, many cloud services are available in the form of custom, reliable, and cost-effective web applications. Most cloud service providers provide functions such as IoT, machine learning, AI services, blockchain, AR & VR, mobile services, and containers in addition to basic cloud services that support the scalability of processors, memory, and storage. In this paper, we will look at the most used cloud service providers and compare the services provided by the cloud service providers.
구글 클라우드는 사용자가 업로드 및 동기화한 파일과 데이터뿐만 아니라 모든 클라우드 서비스들의 동기화 내역과 사용자의 스마트폰 사용 내역, 위치 정보 등도 포함하기 때문에 사용자 행위 분석 관점에서 디지털 포렌식 조사에 유용하게 사용할 수 있다. 우리는 본 논문을 통해 구글의 Takeout 서비스를 사용하여 수집 가능한 클라우드 데이터의 종류를 확인했고, 사용자 행위 분석에 필요한 데이터를 선별 및 분석하여 디지털 포렌식 연구와 조사에서 유용하게 활용할 수 있는 도구를 개발했다. 구글 클라우드 데이터는 컴퓨팅 기기의 종류와 상관없이 구글 계정을 통해 동기화 되기 때문에 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 사용한 구글 서비스 데이터를 해당 기기가 없어도 구글 계정을 통해 수집할 수 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 모바일 기기의 정보보호 기술의 발전으로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있는 상황에서 디지털 포렌식 연구 및 조사에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 최근 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅 시스템 중 구글 앱스를 초등학교 현장에 어떻게 활용할 수 있는지 그 방안에 대해 모색해 보았다. 구글 앱스는 구글의 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 SaaS(Software as a Service)에 해당하는 것으로써 캘린더, 메일, 문서도구, 사진, 사이트 도구, 유튜브, 지도 등의 서비스를 제공하는 것이다. 구글 앱스에서는 구글의 동일한 아이디 하나로 모든 서비스에 로그인이 가능하며 웹상에서 작업한 내용은 모두 웹에 저장되므로 언제 어디서나 네트워크에 연결된 디바이스만 있다면 활용이 가능하다. 그 뿐 아니라, 스마트폰, 태블릿 PC가 확산되고 있고 가격이 낮아짐에 따라 학생들도 활용하게 된 지금, 구글 앱스는 모바일 디바이스에도 서비스를 최적화시켰기에 학생들의 접근성이 더욱 높다. 앞으로 온라인 교육 등도 포함되면 적어도 국내에서는 교육계에 파급력이 상당하리라 생각하며 교육분야에 본격적으로 클라우드 컴퓨팅이 도입되기를 기대한다.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용한만큼 비용을 지불하는 모델을 채용하고 있는 새로운 패러다임이다. 클라이언트들은 개인이 소유하지 않은 자원이라 할지라도 다양한 자원을 사용할 수 있다. 이미 아마존이나 구글, 그리고 마이크로소프트사와 같은 IT 산업 분야의 큰 업체들은 클라우드 컴퓨팅에 대한 많은 응용을 개발하였다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 일관성을 위한 요구조건에 대해 기술한다. 클라우드 컴퓨팅에서 데이터는 중복, 분산, 대규모라는 특징을 가지고 있고, 가용성과 일관성을 동시에 제공하기 어려운 특징이 있다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅이 적용가능한 다양한 응용들을 분류하고, 그 응용들에 대한 일관성 기준의 요구 사항에 대해 기술한다. 이 연구를 통해서, 추후 구체적인 일관성 기준을 만드는 데 기반이 될 것으로 생각된다.
최근 세계적인 경제위기 속에서 국내외의 기업들이 IT 투자를 보류하거나 예산을 대폭 삭감하고 있다. 이에 기업들은 IT 부문에 있어서의 비용 절감을 통한 위기 극복 방안을 모색하고 있으며, 이러한 상황에서 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 위기 극복을 위한 최적의 솔루션으로 빠르게 부상하고 있다. 또한 디지털 포렌식 조사과정에서 조사 대상 시스템의 사용자가 클라우드 서비스를 사용했는지 여부는 추가적은 조사 대상의 선정에 매우 중요한 요소이다. Daum Cloud, Google Docs와 같은 클라우드 서비스를 사용하였을 경우, 로그인 정보를 획득하여 원격지의 클라우드 서비스에 접속이 가능한 경우가 있다. 이러한 경우에는 원격지의 증거 데이터를 수집할 수 있는다. 따라서 다양한 클라우드 서비스에서 데이터를 수집하고 분석하는 방안에 대하여 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 서비스별 데이터 수집 및 분석 기법에 대해 연구하여 클라우드 환경을 고려한 디지털 포렌식 프레임워크를 제안한다.
Artificial intelligence has recently been regarded as a key engine of future industry, and cloud computing and big data technologies have begun to receive significant attention. Major global vendors such as IBM, Microsoft, Google, and Amazon have been launching cloud-computing services for artificial intelligence. On the other hand, the situation domestically is now at an early stage. This report describes the industry trends both domestically and internationally regarding cloud computing for artificial intelligence. We also describe to significance of cloud computing ecosystem and data competitiveness for artificial intelligence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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