• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.325-340
• /
• 2022

전 세계적으로 COVID-19의 초유 사태로 온라인 교육은 언택트 시대의 필수 요소로 자리 잡았고 4차 산업혁명시대에 맞는 다양한 콘텐츠와 시스템 변화에 대한 중요성도 증가되고 있는 실정이다. 대학에서도 ICT 기술의 접목과 새로운 시스템 설계, 구현을 위해 노력하는 상황이지만 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 관련 인식과 분위기는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 업무 특성과 규모를 구분하여 "국내 사이버대학교 클라우드 컴퓨팀 시스템 구축"성공 요인의 중요도 분석을 조직 및 개인의 차원을 고려하여 중요도 우선순위를 도출하여 분석하고자한다. 클라우드 컴퓨팅에 관련 지식이 있는 전문가 설문을 통해 선행연구와 모형들 중에서 14개의 중요 요인을 도출하였다. AHP를 이용하여 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공 요인들에 대하여 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 본 연구에서 제시된 성공 요인은 고등교육 기관뿐만 아니라 공공 정보시스템의 민간 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공을 위한 요인 도출에 목적을 두고 체계적인 전략 수립의 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.83-94
• /
• 2015

중복 제거 기술(Deduplication)은 동일한 데이터에 대하여 중복 저장을 방지하는 기법으로 클라이언트(Client)와 클라우드 서버(Cloud Server) 간에 데이터를 저장하고 관리하는데 있어 효율성을 제공한다. 하지만 공개된 환경의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 관리하기 때문에, 클라이언트가 저장한 데이터에 대한 프라이버시 문제가 발생할 뿐만 아니라 데이터의 손실이 발생할 수도 있다. 최근 이러한 문제점들을 해결하기 위해 안전한 중복 제거 기술이 제안되었지만, 여전히 각각의 공격의 안전성에 대한 문제가 발생할 뿐만 아니라 비효율적이다. 본 논문에서는 2013년 Bellare 등이 제안한 기법의 키 서버(Key Server)와 질의-응답 메커니즘(Challenge-Response)을 이용하여 안전하고 효율적인 클라이언트 사이드 중복 제거 기술을 제안한다. 제안 기법은 클라이언트 사이드 중복 제거 기술에서 발생하는 다양한 공격에 대해 안전성을 제공하며, 크기가 큰 데이터를 업로드 하는 환경에서 높은 효율성을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권1호
• /
• pp.287-307
• /
• 2018

There are two targets to schedule parallel jobs in the Cloud: (1) scheduling the jobs as many as possible, and (2) reducing the average execution time of the jobs. Most of previous work mainly focuses on the computing speed of resources without considering other attributes, such as bandwidth, memory and so on. Especially, past work does not consider the supply-demand condition from those attributes. Resources have different attributes, considering those attributes together makes the scheduling problem more difficult. This is the problem that we try to solve in this paper. First of all, we propose a new parallel job scheduling method based on a classification method of resources from different attributes, and then a scheduling method-CPLMT (Cloud parallel scheduling based on the lists of multiple attributes) is proposed for the parallel tasks. The classification method categories resources into different kinds according to the number of resources that satisfy the job from different attributes of the resource, such as the speed of the resource, memory and so on. Different kinds have different priorities in the scheduling. For the job that belongs to the same kinds, we propose CPLMT to schedule those jobs. Comparisons between our method, FIFO (First in first out), ASJS (Adaptive Scoring Job Scheduling), Fair and CMMS (Cloud-Minmin) are executed under different environments. The simulation results show that our proposed CPLMT not only reduces the number of unfinished jobs, but also reduces the average execution time.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.153-179
• /
• 2014

2006년 법령이 개정된 후 공공기관에 전자기록관리시스템이 도입되어 대부분의 기관이 기록관에 디지털 저장소를 구축했다. 이 시스템은 도입과 유지에 많은 비용과 인력이 소요되고, 저장소의 확장성이 떨어지며, 상호운용성의 확보가 어려운 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 전자기록관리시스템에 도입하여 기존 시스템이 지닌 문제를 개선해 더 나은 시스템을 구축할 모델을 제시하였다. 특히 클라우드 컴퓨팅의 장점인 저비용 고효율, 빠른 확장성, 다양한 시스템을 하나로 포용할 수 있는 상호운용성이 공공기관의 전자기록관리시스템 운용에 적용될 때 얻게 될 기대효과를 제시해 향후 클라우드 기술의 도입의 당위성을 제기한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.63-69
• /
• 2018

최근 의료 서비스 분야는 사용자의 헬스케어 데이터를 효율적으로 관리하기 위해서 클라우드 서비스를 이용하고 있다. 그러나, 클라우드 환경에서 처리되는 사용자의 헬스케어 데이터의 안정성을 보장하는 연구는 미진한 상태이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 헬스케어 데이터를 효율적으로 암호화하는 부분 랜덤 암호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 병원 의료 서비스에 최적화하도록 사용자가 생성하는 랜덤키(p, q)를 2개 생성하여 공개키와 개인키 생성에 반영한다. 제안 기법에서 사용되는 랜덤 키는 데이터를 전체 암호화하지 않고 일부분만을 암호화하여 사용자의 헬스케어 데이터 처리 효율을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안 기법은 암호화 생성 비용을 평가한 결과 기존 기법에 비해 21.6% 낮추었고, 병원 내 사용자 헬스케어 데이터 처리 시간도 18.5% 향상된 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권8호
• /
• pp.11-20
• /
• 2021

코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계는 대공황 이후 가장 심각한 위기에 당면하였으며, 언택트 시대라는 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 우리나라도 이에 발맞춰 '한국판 뉴딜'을 비롯한 다양한 정책과 법제도를 발표하였지만, 정보의 활용과 정보의 보호 사이에서 갈등하고 있다. 본 논문에서는 공공 클라우드의 정책과 법령 및 기술을 분석하여 한계점을 도출하고, 이를 바탕으로 모든 국민이 평등한 정보 접근권을 보장받으며 신뢰할 수 있는 안전한 환경에서 디지털 서비스를 이용할 수 있도록 '범국가적 차원의 공공 가상머신 구축'을 차세대 국가 성장 동력 확보를 위한 핵심과제로 도입하는 방안을 제안하였다. 이를 통해 모든 국민이 저가·저사양의 단말만으로 다양한 디지털 신기술 서비스를 이용할 수 있도록 하며, 정보보호 전담센터 구축을 통해 급증하는 보안 위협에 대응하고자 한다. 또한, 국내 클라우드 관련 법제도가 보안의 중요성을 간과한 채 정보의 활용만을 강조하고 있다는 점을 지적하고, 법제도가 나아가야 할 올바른 방향을 제시한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.165-193
• /
• 2022

현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내·외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2017

Mobile Cloud Computing has become a promising computing platform. It moves users' data to the centralized large data centers for users' mobile devices to conveniently access. Since the data storage service may not be fully trusted, many public verification algorithms are proposed to check the data integrity. However, these algorithms hardly consider the huge computational burden for the verifiers with resource-constrained mobile devices to execute the verification tasks. We propose an energy-efficient algorithm for assigning verification tasks (EEAVT) to optimize the energy consumption and assign the verification tasks by elastic and customizable ways. The algorithm prioritizes verification tasks according to the expected finish time of the verification, and assigns the number of checked blocks referring to devices' residual energy and available operation time. Theoretical analysis and experiment evaluation show that our algorithm not only shortens the verification finish time, but also decreases energy consumption, thus improving the efficiency and reliability of the verification.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제8권4호
• /
• pp.555-566
• /
• 2012

The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.164-166
• /
• 2015

최근 오픈소스 기반의 사적 및 공적 클라우드 컴퓨팅 서비스(IaaS: Infrastructure as a Service) 의 구축 시도가 급속도로 증가하는 추세에 있다. 그 결과, 해당 서비스를 사용하는 사용자에게 고가용성(High Availability)과 부하분산(Load Balancing)을 제공해야 하는 요구 역시 커져가고 있다. 클라우드 컴퓨팅 솔루션 중 하나인 Openstack은 최근에 LBaaS(Load Balancing as a Service)라는 확장 모듈을 통해 해당 요구를 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 Openstack의 LBaaS를 소개하고, 실제 구현을 통해 해당 서비스의 동작원리를 분석한다.