• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.141-153
• /
• 2012

클라우드 컴퓨팅 서비스의 표준화 작업을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 유즈 케이스와 요구사항 연구가 이루어지고 있지만 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법에 대한 연구 자체는 미비하다. 본 논문은 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법을 기존의 통합보안관리시스템과 연계하여 제안한다. CloudStack 2.2.4 테스트베드를 활용하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축한 SWU-IaaS 클라우드 구조를 먼저 제안한다. 이러한 SWU-IaaS 클라우드 운영을 통해 IaaS 클라우드의 계층적인 구조와 구성요소들에 대한 속성 및 기능을 도출한다. 아울러 IaaS 클라우드 서비스를 정상(normal)적인 상태와 비정상(abnormal)적인 상태로 구분하여 각각의 시나리오를 제시한 후 통합보안 관리시스템으로부터 전달되는 보안 이벤트에 대하여 IaaS 클라우드 서비스의 운영 시나리오를 제안한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.9-15
• /
• 2015

클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스의 안정성을 신뢰할 수 있도록 인증제도가 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 인증제도의 신뢰성을 확보하기 위해 기존 IT환경에서 적용되던 위험 분석 방법과 달리 공공 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 서비스 특징을 고려, 새로운 위험분석 방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.33-37
• /
• 2019

본 '클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률'이 시행됨에 따라 이에 맞추어 국내 공공 및 민간기업에서 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 관심이 고조되고 있다. 국내 클라우드 시장 선점을 위해서는 국내 통신사, SI 및 SW업체 등이 시장에 진출하고 있으나 글로벌 기업에 비해 경쟁력이 낮다. 따라서 국내기업은 국내시장에 특화된 SaaS 제품 개발을 하고 글로벌 기업에 앞선 IaaS 시장 선점을 위해 노력해야 할 것이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 개념과 G-클라우드의 클라우드관리시스템(G-CMS) 구축사례를 통해 향후 관련 산업의 발전방향 전망에 대해 알아본다. G-CMS는 이기종 Unix 가상화 시스템을 종합적으로 관리하는 최초의 시스템으로 볼 수 있습니다. 또한 G-CMS는 데이터 센터에서 이기종 가상화 시스템을 관리함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.91-100
• /
• 2015

In this study, we propose an efficient two-phase heuristic policy, called an acceptance tolerance control policy, for Infrastructure as a Service (IaaS) cloud services that considers both the service provider and customer in terms of profit and satisfaction, respectively. Each time an IaaS cloud service is requested, this policy determines whether the service is accepted or rejected by calculating the potential for realizing the two performance objectives. Moreover, it uses acceptance tolerance to identify the possibility for error with the chosen decision while compensating for both future fluctuations in customer demand and error possibilities based on past decisions. We conducted a numerical experiment to verify the performance of the proposed policy using several actual IaaS cloud service specifications and comparing it with other heuristics.

• International Journal of Contents
• /
• 제13권2호
• /
• pp.29-34
• /
• 2017

Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.

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

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제8권4호
• /
• pp.60-71
• /
• 2018

The port BIM technology has many problems such as lack of relevant system, high cost of BIM infrastructure construction, and process difference of existing domestic inter-industry. Since the port facilities as national key industries are managed and operated by public organizations, it is necessary to integrate IT resources and have a system that needs collective construction and joint utilization management. In this paper, we proposed the convergence of cloud computing technology and BIM as a way to reduce the infrastructure cost required for port BIM operation and to provide various BIM services for domestic process. To do this, we collected system requirements based on demand surveys of port staff and designed a BIM browser that provides IFC-based BIM server and customized services to reduce infrastructure cost in cloud computing environment. In terms of infrastructure, we designed cloud-based IaaS to support cost reduction, which is an essential component, and designed SaaS to support customized services in terms of services. We will perform performance verification with focus on whether port BIM servers and browsers have reached a level where they can manage four BIM models with different types and capacities.

• 한국기록관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국기록관리학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.51-54
• /
• 2019

중앙의 클라우드 전환은 국가정보자원관리원이 자원통합을 추진하면서 시작되었다. 초기에는 HW에 대한 클라우드 서비스를 위해 IaaS 기반으로 추진되었으나, 공통업무에 대한 서비스를 위해 SaaS로 전환하고 있다. 공통업무의 대표는 문서생산과 기록관리이다. 문서생산은 클라우드 온나라로 대표되며 '15년부터 '18년까지 중앙에 보급하였고, 자치단체 보급은 '18년 이후 단계적으로 추진할 계획이다. 기록관리는 클라우드 RMS로 대표되며, '16년부터 '18년까지 중앙에 보급하였고, 자치단체 보급은 온나라 추진상항을 고려하여 추진예정이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.1719-1730
• /
• 2013

최근 BIM 기술은 적용 확대가 모색되고 있으나, 관련 제도 미비, BIM 인프라 구축비용, 프로세스 상이 등과 같은 문제로 인해 초기 기대치보다 확산이 지연되고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제 중, BIM 운영을 위해 필요한 인프라 구축 비용 절감과 국내 프로세스에 맞는 다양한 BIM 서비스 제공을 위한 방안으로 클라우드 컴퓨팅 기술과 BIM을 접목하는 것을 제안하고, 이를 위한 수요 조사를 바탕으로, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 인프라 비용 절감(IaaS 구축)을 위한 IFC 기반 BIM 서버와 맞춤형 서비스(SaaS 제공)를 위한 Viewer를 개발하였다. 또한 본 연구에서는 개발된 시스템의 실용화 가능 여부에 관한 성능 테스트를 실시하여, 개발 결과물이 향후 클라우드 기반 BIM 서비스 개발의 요소기술로 활용될 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.27-35
• /
• 2014

오늘날의 의료산업은 첨단 IT에 기반으로 언제, 어디서나 사용 및 접근이 가능한 인간중심의 U-헬스케어 패러다임으로 대변될 수 있다. 또한의료산업은정보통신기술발달을기반으로많은발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템은 의료 IT 정보 시스템들이 통합되는 방향으로 진화해가면서 발전된 IT와 융합한 u-헬스케어 시스템 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 이 논문에서는 분산된 의료정보 시스템을 이용해 자유로운u-헬스케어 서비스를 제공한다. 제안 시스템은 상호 이질적인 개인의료정보 데이터인 PHR을 하나로 통합하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 기반으로 운영관리 한다. 제안 시스템은 PHR을 기존 웹기반으로 통합 운영하는 방법보다 접근시간은 24%, 서비스 처리를 위한 대기시간은 4.3% 향상됨을 실험을 통해 증명하였다.