기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용하여 컴퓨터 실습실에 적용 가능한 가상 컴퓨팅 랩 서비스 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한, 서버 팜에 있는 노드들의 전력 소모를 줄이기 위한 전원 스케줄러를 제안하였으며, 이 스케줄러 탑재 시 기존시스템에 비하여 전력 소모량을 대폭 줄일 수 있는 실험 결과를 제시하였다.
This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
최근 공공기관 및 국내 외 기업을 중심으로 정보인프라의 유지보수 비용 및 보안 문제를 해결하고자 SBC(Server Based Computing) 환경을 도입하고 있다. SBC 환경은 최근 이의 유사 확장 개념인 클라우드 컴퓨팅 환경과 함께, 차세대 인터넷 비즈니스의 핵심 분야로 부각되고 있어 그 활용 가능성 및 효과성이 새롭게 떠오르고 있다. 본 연구는 이러한 SBC 환경의 학교 교육 현장도입 가능성과 그 효과성 여부를 알아보고자 하였다. 이를 위해 경북, 충남, 충북에 위치한 3개의 시범학교를 선정하고 SBC 환경을 구축 운영하였으며, 이의 효과성 검증으로 수업관찰, 인터뷰 및 교사와 학생의 만족도 분석을 실시하였다. 그 결과, SBC 도입 시 고려하여야 하는 사항들을 살펴볼 수 있었으며, 교사 및 학생의 만족도는 5점 척도를 기준으로 각각 3.45와 3.2로 나타났다. 따라서 본 연구는 향후 학교 컴퓨터실을 구축함에 있어서 SBC 도입 여부의 방향을 설정할 때 참고할 수 있는 유용한 자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
클라우드 컴퓨팅 환경은 다수의 가상서버 처리요청으로 인해 필요 자원을 충분히 제공하지 못한 경우, 특정 서버에 부하가 걸리는 문제가 발생할 수 있다. 이주관리자는 물리서버 내에 존재하는 가상서버들의 이주 효율성 향상을 위해 각 물리서버의 자원 정보를 모니터링 시스템으로부터 전달받고, 시뮬레이션 결과 값을 토대로 이주 목적지 물리서버를 결정한다. 하지만 모든 물리서버의 미래 자원 사용량을 예측하여 시뮬레이션 과정을 거쳐 이주 목적지 물리서버를 결정하는 것은 소수의 서버 네트워크 컴퓨팅 환경보다 거대하고 복잡한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 퍼지로직 기반 이주 결정 모델(FPLM)을 제안하고 DEVS 형식론을 적용하여 이주 발생 횟수 및 성능을 비교 측정하였다. FPLM은 이주 발생 횟수 및 이주 목적지 결정 오버헤드를 감소시킴으로써 이주 발생으로 인한 물리서버 자원 사용 효율성을 증가시킨다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 기업의 IT 인프라에 대한 유지보수 부담을 경감시키고, 기업의 IT 기술 혁신을 통한 비용절감을 이룰 수 있는 경제적 기대가 높은 분야이다. 특히, 안드로이드 기반의 클라우드 컴퓨팅 모니터링 시스템은 성숙기에 접어든 IT 인프라 환경에서 꼭 필요한 운영 솔루션이다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경의 사용자 관리 측면에서 실시간 서버 상황을 체크하며 이상 유무 발생시 안드로이드 폰을 통해 실상황을 전송하고 이에 관리자가 원격지에서도 서버의 상황을 진단 및 처리가 가능한 기술을 적용한 시스템을 개발하고자 한다.
기관의 전산환경이 급격히 인터넷에 연결된 클라이언트/서버 시스템으로 변화됨에 따라 이러한 시스템의 활용도를 측정할 수 있는 분석기의 개발이 더욱 중요해지고 있다. 대부분의 현재 사용 중인 성능측정도구는 중앙집중식 서버 모델이나 네트워크 서버 모델과 같은 오래된 모델에 기반한 것이다. 본 논문에서 우리는 시스와쳐라고 불리우는 새로운 측정도구에 대해 설명한다. 시스와쳐는 최근의 컴퓨팅 패러다임에 기반한 도구로서, 본 논문에서는 새로운 환경에서 분석되어야 할 대상 및 시스와쳐로 분석하는 방법을 설계개념과 함께 소개한다.
This paper proposes an integrated lighting enabler system (ILES) based on standard machine-to-machine (M2M) platforms. This system provides common services of end-to-and M2M communication for smart lighting system. It is divided into two sub-systems, namely end-device system and server system. On the server side, the M2M platform OpenMTC is used to receive data from the sensors and send response for activating actuators. At the end-device system, a programmable smart lighting device is connected to the actuators and sensors for communicating their data to the server. Some experiments have been done to prove the system concept. The experiment results show that the proposed integrated lighting enabler system is effective to reduce the power consumption by 25.22% (in average). The proving of significance effect in reducing power consumption is measured by the Wilcoxon method.
서버리스 컴퓨팅 패러다임의 등장과 함께 클라우드 기술이 발전함에 따라, 서버 관리를 위한 백엔드 인프라의 구조가 온프레미스부터 최신 컨테이너 기반 서버리스 컴퓨팅까지 다변화되고 있다. 그럼에도 불구하고, 서버 관리를 위한 접속방식은 전통적인 SSH 프로토콜에 여전히 의존하고 있으며, 보안성 및 확장성 측면에서의 한계점으로 인해, 사용자의 서버 인프라 관리 편의성 및 업무 생산성을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹쉘을 프록시 기반의 서버 관리 프레임워크에 적용하여 실용성과 보안성을 갖춘 서버 관리체계 설계에 활용하고자 한다. 흔히 해커들이 서버의 취약점을 이용하여 임의 명령을 실행하기 위해 웹쉘을 사용하지만, 본 논문에서는 서버 관리 측면에서의 웹쉘 기술의 활용성에 대해 고찰하고, 웹쉘 기술을 사용한 접속 프록시 기반 서버 관리 프레임워크를 새롭게 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 구현을 통하여 제안한 프레임워크가 추가적인 오버헤드 없이 표준적인 서버 접속 프로토콜로 사용되어온 SSH의 단점을 보완하고, 현대의 다양화된 컴퓨팅 환경에서도 대규모의 인프라를 효율적으로 운영할 수 있음을 보인다.
Mobility and cloud platform have become the dominant paradigm to develop web services dealing with huge and diverse digital contents for scientific solution or engineering application. These two trends are technically combined into mobile cloud computing environment taking beneficial points from each. The intention of this study is to design and implement a mobile cloud application for remotely sensed image fusion for the further practical geo-based mobile services. In this implementation, the system architecture consists of two parts: mobile web client and cloud application server. Mobile web client is for user interface regarding image fusion application processing and image visualization and for mobile web service of data listing and browsing. Cloud application server works on OpenStack, open source cloud platform. In this part, three server instances are generated as web server instance, tiling server instance, and fusion server instance. With metadata browsing of the processing data, image fusion by Bayesian approach is performed using functions within Orfeo Toolbox (OTB), open source remote sensing library. In addition, similarity of fused images with respect to input image set is estimated by histogram distance metrics. This result can be used as the reference criterion for user parameter choice on Bayesian image fusion. It is thought that the implementation strategy for mobile cloud application based on full open sources provides good points for a mobile service supporting specific remote sensing functions, besides image fusion schemes, by user demands to expand remote sensing application fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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