• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.80-92
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 다양한 유형의 클라우드 서비스가 등장하고 있으며, 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합하여 이들의 단점을 상쇄시킨 배치 모델인 하이브리드 클라우드가 최근 각광 받고 있다. 하지만 서로 다른 클라우드의 결합에 대한 복잡성 문제와 관련 솔루션 부족에 의해 기업이나 조직의 하이브리드 클라우드 도입과 클라우드 전략 확보가 늦춰지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 결합 복잡성 문제 해결을 위한 클라우드 결합기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 클라우드 결합 기법은 스크립트 기반으로 클라우드 결합을 해결하며, 하이브리드 클라우드 기능을 실현하는 결합 스크립트와 이를 생성, 실행하는 프로세스, 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 스크립트 생성 모델로 구성되어 있다. 제시된 결합 기법을 이용하면 다양한 클라우드 서비스를 결합하여 사용자의 요구에 맞는 스크립트를 빠르게 생성할 수 있으며, 이를 통해 하이브리드 클라우드의 도입과 클라우드 전략 확보를 촉진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.283-288
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• 2015

하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.31-35
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반 컴퓨팅 기술이다. 인터넷을 중심으로 서비스를 주고받는 형태이다. 비용이 절약되고, 쉬운 사용이 가능하기 때문에 많은 기업들이 이용하고 있는 추세이다. 클라우드의 형태로는 public cloud, private cloud, hybrid cloud가 있다. 서비스 모델에는 SaaS, PaaS, IaaS가 있다. 클라우드 컴퓨팅은 쉬운 사용이 가능한 만큼 보안 취약점을 가지고 있다. 특히 가상화와 정보집중화에 따른 취약점이 있다. 이를 극복하기 위해서는 새로운 보안 기술이 개발되어야한다. 또 다른 극복 방법은 보안 책임을 분명히 해야하고, 정책을 통일화 해야 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.41-50
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• 2021

Cloud computing is one of the most expanding technologies nowadays; it offers many benefits that make it more cost-effective and more reliable in the business. This paper highlights the various benefits of cloud computing and discusses different cryptography algorithms being used to secure communications in cloud computing environments. Moreover, this thesis aims to propose some improvements to enhance the security and safety of cloud computing technologies.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.31-36
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 자원을 편리하고 효율적으로 사용하기 위해 만들어진 시스템이다. 본 논문에서는 PKI와 ID_PW 그리고 지리정보 조합을 이용한 2-factor 인증방법을 제안한다. 제안한 방법은 하이브리드 클라우드 환경에 적합하며 자원과 데이터를 보다 안전하게 관리할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.121-135
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• 2011

본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스 투자 및 경제적 효과에 관련된 기술의 연구현황 및 사례들을 바탕으로 경제성 분석 모형을 제공한다. 플라우드 컴퓨팅 서비스가 기업에 가져올 수 있는 비용절감 만을 편익으로 계상함으로써 투자안들의 편익 및 비용을 보수적이며 효율적으로 파악할 수 있다. 기존 정보시스템을 대체할 논클라우드, 클라우드 방식의 투자안을 정태적인 NPV 분석방식 그리고 불확실성 및 전략적 옵션을 반영한 동태적인 실물옵션 분석 방식을 활용하여 비교하였다. 정태적인 NPV방식의 경제성 분석은 기업이 가진 전략적인 옵션의 가치를 제대로 평가하지 못하는 단점을 지적하고 있으며 실물옵션에 기반한 경제성 분석은 시장변수들과 기업이 전략적인 옵션이 클라우드 투자안들의 경제성에 미치는 영향을 함께 분석할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.57-67
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• 2021

Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1259-1269
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• 2012

Cloud computing has rapidly become a new infrastructure for organizations to reduce their capital cost in IT investment and to develop planetary-scale distributed applications. One of the fundamental challenges in geographically distributed clouds is to provide efficient algorithms for supporting inter-cloud data management and dissemination. In this paper, we propose a geographic group quorum system (GGQS)-based hybrid algorithm for improving the interoperability of inter-cloud in time-critical event dissemination service, such as computing policy updating, message sharing, event notification and so forth. The proposed algorithm first organizes these distributed clouds into a geographic group quorum overlay to support a constant event dissemination latency. Then it uses a hybrid protocol that combines geographic group-based broad-cast with quorum-based multicast. Our numerical results show that the GGQS-based hybrid algorithm improves the efficiency as compared with Chord-based, Plume an GQS-based algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1597-1608
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• 2016

Recently, a number of solutions were proposed to address the challenges and issues of vehicular networks. Vehicular Cloud Computing (VCC) is one of the solutions. The vehicular cloud computing is a new hybrid technology that has a remarkable impact on traffic management and road safety by instantly using vehicular resources. In this paper, we study an important vehicular cloud service, content-based delivery, that allows future vehicular cloud applications to store, share and search data totally within the cloud. We design a VCC-based system architecture for efficient sharing of vehicular contents, and propose a Hierarchical Hybrid Content Delivery scheme using Bloom Filter (H2CDBF) for efficient vehicular content delivery in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). The performance of the proposed H2CDBF is evaluated through an analytical model, and is compared to the proactive content discovery scheme, Bloom-Filter Routing (BFR).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.290-296
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• 2022

Big Data is a data analysis technology empowered by late advances in innovations and engineering. In any case, big data involves a colossal responsibility of equipment and handling assets, making reception expenses of big data innovation restrictive to little and medium estimated organizations. Cloud computing offers the guarantee of big data execution to little and medium measured organizations. Big Data preparing is performed through a programming worldview known as MapReduce. Normally, execution of the MapReduce worldview requires organized joined stockpiling and equal preparing. The computing needs of MapReduce writing computer programs are frequently past what little and medium measured business can submit. Cloud computing is on-request network admittance to computing assets, given by an external element. Normal arrangement models for cloud computing incorporate platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), framework as a service (IaaS), and equipment as a service (HaaS).