• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2013

Various computing systems are used in naval ships. Since each system has a single purpose and its applications are tightly coupled with the physical machine, applications cannot share physical resources with each other. It is hard to utilize resources efficiently in conventional naval shipboard computing environment. In this paper, we present an integration architecture for virtualized naval shipboard computing systems based on open architecture. Our proposed architecture integrates individual computing resources into one single integrated hardware pool so that the OS and applications are encapsulated as a VM. We consider the issue of varying needs of all applications in a naval ship that have different purposes, priorities and requirements. We also present parallel VM migration algorithm that improves the process time of resource reallocation of given architecture. The evaluation results with the prototype system show that our algorithm performs better than conventional resource reallocation algorithm in process time.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.111-117
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• 2011

본 논문에서는 클라이언트 가상화 기술을 이용하여 로컬 컴퓨팅 환경의 성능 저하를 최소화 하고 가상화된 사용자 영역에서 사용자가 필요한 기능을 사용할 수 있도록 효율적으로 제공하며, 로컬 컴퓨팅 환경의 중요정보 보호와 성능의 안정성 및 지속성을 유지하였다. 또한 로컬 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 악성코드와 같은 공격으로부터 가상화된 영역을 보호하기 위한 방법을 제안함으로서 가상화된 영역에 있는 데이터들의 암호화를 통하여 가상화된 사용자 영역의 보안을 극대화시켰다. 가상화를 통해 로컬 컴퓨팅 자원을 그대로 사용하면서 효율적으로 로컬 컴퓨팅 시스템으로부터 하나의 사용자 컴퓨팅 리소스를 분리시키는 것과 같은 효과를 얻을 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.439-448
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• 2017

대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.13-19
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• 2019

SDN은 통신에서의 트래픽 문제를 해결하기 위해 가장 활발하게 연구되고 있는 주제 중 하나이다. SDN은 진보된 API를 통해 네트워크 자원을 가상화하여 하나의 물리적 네트워크에서 다중 네트워크를 구현한다. Network Function Virtualized(NFV)는 네트워크 기능을 소프트웨어 인스턴트, 가상화 기술을 사용하는 하드웨어에서 VNF으로 배포한다. 이러한 기능은 IP, 라우터등을 가상화하여 네트워크 관리를 쉽게하고 성능을 향상시킨다. 본 논문은 가상화된 산업 네트워크에서 SDN 배포를 통해 SDN의 분산 컨트롤러 효과를 제공하고 트래픽을 제어하는 방식을 제안하였다. SDN 배포는 제안된 기법을 사용시 트래픽 관리를 보다 효율적으로 할 수 있으리라 기대한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.177-187
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• 2020

Virtualization with hypervisors is one of emerging topics in multicore processors for space. Hypervisors are software layers to make several independent virtualized environments on one processor. Since all hardware resources are virtualized and distributed only by hypervisors, overall performance of processors can be improved by fully utilizing the resources. However at the same time, there are overheads for virtualizing and distributing hardware resources. Satellites are one of hard real time systems, and performance degradation with overheads should be analyzed thoroughly. Previous research on the overheads focused on single core systems. Even the overheads were analyzed in multicore systems, SMP environment was not fully included. This paper builds SMP environment with XtratuM, one of hypervisors for space missions, and analyzes performance degradation with overheads. Two boards of GR712RC with 2 LEON3FT CPUs and GR740 with 4 LEON4 CPUs are used in experiments. On each board, SMP benchmark functions are executed on SMP environment with XtratuM and on that without XtratuM respectively. Results are analyzed to find timing characteristics including overheads. Finally, applicability of the XtratuM to flight software in SMP is also reviewed.

• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.449-462
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• 2014

빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.235-243
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• 2016

모바일 및 사물인터넷 기술의 발전, 대용량 빅데이터 처리, 그리고 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 기존 데이터센터는 클라우드 데이터센터로 변모하고 있다. 클라우드 데이터센터는 ICT 자원들을 가상화하여 운영함으로써 에너지 및 시설 자원을 효율적으로 관리하고 사용자들의 서비스 요구에 빠르게 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 이에 따라 클라우드 데이터센터 네트워크는 가상화된 ICT 자원을 효율적으로 제공할 수 있도록 구성되어야 한다. 본 논문은 클라우드 데이터센터에 적합한 네트워크 구조 및 네트워킹 기술을 분석하고 이를 효과적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.242-245
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• 2011

Cloud Computing is a fast developing domain in computer system architecture which enables dynamically scalable and virtualized resources to its users. Spot Cloud is the next evolutionary step in this field which allows the cloud computing resources to be treated as a market commodity. Cloud computing vendors will now be able to put their un used computational resources for sale using the singular access platform provided by Spot Cloud. Meanwhile customers will be able to buy/sell these resources according to their requirements. This paper analyzes the idea of Spot Cloud and the anticipated impact it will have on Cloud Computing globally. The paper also presents the risks and inherent barriers associated with this idea and how they might hinder the development of Spot Cloud to its full potential.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1712-1732
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• 2011

Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.