• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.849-852
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• 2013

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 기반으로 하드웨어, 소프트웨어 등의 가상화된 컴퓨팅 자원을 제공하는 기술로 제공되는 서비스의 수준에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 세 가지 유형으로 분류된다. 최근에는 기업이나 조직에서 이들 유형 중 SaaS 도입에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 SaaS를 이용하면 기업이나 조직 간의 협업 시스템을 구축하기가 쉬워 업무 효율을 증진시킬 수 있기 때문이다. 하지만 SaaS는 서비스 제공자가 접근 권한을 가지고 있기 때문에 문서에 포함된 정보가 노출될 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 VPC(Virtual Private Cloud)를 기반으로 하는 SaaS 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 VPC 내부에서 SaaS를 운영하기 때문에 서비스 제공자의 개입을 최소화할 수 있으며, 독자적인 인증 관리 시스템과 모니터링 기능을 두어 SaaS에 대한 모든 접근을 관리할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.259-261
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑이나 테이블 컴퓨터, 노트북, 벽걸이 컴퓨터, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관되는 패러다임을 뜻한다. 가용성과 사용상의 편의에 대한 요구의 증가로 최근들어 빠른 속도로 발전하는 모습을 보이고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 제공하는 서비스의 유형에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)로 나뉜다. 이 중 IaaS는 인프라를 서비스로 제공하는 모델이다. 이를 구현한 오픈소스 클라우드 플랫폼으로 오픈스택과 클라우드 스택이 대표적이다. 시트릭스는 자사가 개발중인 클라우드 플랫폼인 클라우드스택을 아파치 라이센스로 전환하겠다고 발표했다. 이전까지 같은 종류의 클라우드 플랫폼인 오픈스택의 회원사로 참여하고 있던 시트릭스가 오픈스택 그룹에서 탈퇴하고 클라우드스택을 지원한다는 발표는 큰 관심을 받았다. 본 논문에서는 여러 오픈소스 클라우드 플랫폼 중 오픈스택과 클라우드스택을 비교해보고, 이를 통해 향후 오픈소스 클라우드 플랫폼의 발전가능성에 대해 고찰해보고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.19-30
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• 2012

The context aware service is the service to provide useful information to the users by recognizing surroundings around people who receive the service via computer based on computing and communication, and by conducting self-decision. But CAS(Context Awareness System) shows the weak point of small-scale context awareness processing capacity due to restricted mobile function under the current mobile environment, memory space, and inference cost increment. In this paper, we propose a mobile cloud context system with using Google App Engine based on PaaS(Platform as a Service) in order to get context service in various mobile devices without any subordination to any specific platform. Inference design method of the proposed system makes use of knowledge-based framework with semantic inference that is presented by SWRL rule and OWL ontology and Jess with rule-based inference engine. As well as, it is intended to shorten the context service reasoning time with mapping the regular reasoning of SWRL to Jess reasoning engine by connecting the values such as Class, Property and Individual which are regular information in the form of SWRL to Jess reasoning engine via JessTab plug-in in order to overcome the demerit of queries reasoning method of SparQL in semantic search which is a previous reasoning method.