• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.6
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• pp.1-10
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• 2014

In this paper, we propose a real-time video playback scheme for the N-Screen service based on Windows Azure. This scheme creates several playback blocks based on the performance of each node by non-uniform splitting of the original video. To reduce transcoding-time, it allocates the playback blocks to a corresponding node by transcoding the playback blocks. Through the simulation, we show that it is more effective to use real-time video playback for the N-screen service than the previous method. The proposed scheme splits an AVI format 300MB source video with non-uniform playback blocks. It allocates the playback blocks to the heterogeneous node of Windows Azure, the commercial cloud system and measures of transcoding-time by transcoding non-uniform playback blocks to mp4 and Flv format. As a result, the proposed scheme improves the performance of the N-screen service based on Windows Azure compared to the previous uniform split strategy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.7-8
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 플랫폼인 Windows Azure를 사용하여 N-스크린 서비스 구현 방법을 제안한다. 이 방법은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Map/Reduce 기법을 사용하여 대용량 동영상 콘텐츠를 분할하고, 인코딩한다. Windows Azure의 Web Role에서는 사용자가 요청한 인코딩 작업을 수신하고, Worker Role에서는 요청받은 인코딩 작업을 처리한다. Windows Azure의 많은 가상머신에 인스턴스를 할당하여 처리함으로써 인코딩 소요시간을 단축할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.425-428
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• 2013

최근 서버 구축 및 유지 비용을 절검하고, 용량이 큰 동영상과 클라이언트의 수가 점차 증가함에 따라 서버의 용량과 성능을 용이하게 향상시킬 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 개발이 증가하고 있다. 이에 본 논문은 Windows Azure 클라우드 컴퓨팅에 기반한 모바일 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 학생이 강사의 비디오, 오디오, 슬라이드 그리고 애노테이션을 실시간으로 받을 수 있으며, 텍스트 형태로 질문을 실시간으로 할 수 있게 해준다. 그리고 강의내용을 저장하여 학생이 나중에 원하는 강의를 경험하게 할 수 있게 해주는 비동기식 기능도 제공한다. 그리고 본 시스템은 클라우드를 이용함으로써, 서비스 제공자가 별도의 서버를 구축할 필요가 없으며 나중에 저장되는 동영상데이터의 크기 및 클라이언트의 수가 증가하더라도 그에 대응한 서버의 확장이 용이하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.206-208
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• 2013

최근 세계 곳곳에서는 재난 발생이 증가하고 있으며, 재난의 규모 또한 커지고 있다. 따라서 이러한 재난을 예방하고 대응하기 위한 중요한 것 중 하나는 재난이 발생하였을 때 그 재난과 관계된 사람들에게 신속하게 전달하는 것이다. 신속한 재난 정보 전달을 통하여 재난에 의한 피해를 방지할 수 있게 된다. 본 논문에서는 윈도우 애저 모바일 서비스를 기반으로 한 재난 알림 어플리케이션을 개발할 때의 장, 단점에 대해서 서술한다. 윈도우 애저 모바일 서비스를 사용한 개발에는 이미 정의되어있는 기능들이 있다는 장점이 있다. 하지만 기능이 이미 정의되어있기 때문에 생기는 문제점 또한 존재한다. 이러한 장, 단점들을 분석하여 앞으로의 재난 알림 어플리케이션의 발전방향을 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.21 no.1
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• pp.38-43
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• 2011

스마트폰은 어플리케이션 마켓의 활성화와 SNS 서비스의 이용이 증가하면서 사람들에게 많은 관심을 받고 있는 휴대기기이다. 스마트폰은 사용자의 기호에 따라 어플리케이션을 설치하여 개인화 할 수 있는 특징을 지녔다. 따라서 스마트폰은 사용자에 따라 다량의 개인 정보를 저장하고 있을 수 있으며, 카메라 모듈, GPS 모듈과 같이 상황 정보를 감지할 수 있는 센서들을 내장하고 있어 신뢰할 수 있는 강한 보안 서비스가 요구된다. 윈도우즈 폰 7은 기존의 윈도우즈 시스템이나 Xbox LIVE, Zune, Windows Azure 등과 연동할 수 있는 특징을 가진 모바일 운영체제이다. 본 논문에서는 모바일 운영체제 중 국내에 아직 잘 알려지지 않은 윈도우즈 폰 7의 보안 체계에 대해 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.202-202
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• 2018

본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.