• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.658-663
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• 2014

OpenStack과 같이 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 관리 플랫폼 (Cloud Management Platform) 의 빠른 구현으로 인하여, 오픈 소스를 이용한 개인 및 기관의 클라우드 구축 시도가 지속적으로 증가되는 추세이다. 이러한 클라우드 운영자들에게, 구축한 클라우드 컴퓨팅 시스템의 동작 검증은 필수적이다. 본 논문은 클라우드 시스템 구축 검증하기 위한 오픈 소스 기반의 클라우드 테스트 도구를 디자인하며 구현한다. 특히, 제안된 테스트 도구는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Tempest를 활용하며, Tempest의 테스트 케이스를 통해서 OpenStack기반의 클라우드를 검증한다. 제안된 소프트웨어는 국내에서 처음으로 개발되는 클라우드 시스템 구축 테스트 도구의 프로토타입이며, 앞으로 클라우드 기술 개발 및 사용자 확대에 기여할 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.339-350
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• 2017

In recent, cloud computing paradigm and open source as a huge trend in the Information Communication Technology (ICT) are widely applied, being closely interrelated to each other in the various applications. The integrated services by both technologies is generally regarded as one of a prospective web-based business models impacting the concerned industries. In spite of progressing those technologies, there are a few application cases in the geo-based application domains. The purpose of this study is to develop a cloud-based service system for satellite image processing based on the pure and full open source. On the OpenStack, cloud computing open source, virtual servers for system management by open source stack and image processing functionalities provided by OTB have been built or constructed. In this stage, practical image processing functions for KOMPSAT within this service system are thresholding segmentation, pan-sharpening with multi-resolution image sets, change detection with paired image sets. This is the first case in which a government-supporting space science institution provides cloud-based services for satellite image processing functionalities based on pure open source stack. It is expected that this implemented system can expand with further image processing algorithms using public and open data sets.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.141-152
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• 2013

2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-9
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• 2015

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.485-490
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• 2016

모든 사물이 지능화되고 인터넷과 연결되는 IoT의 시대가 열리고 있다. IoT 생태계 구축과 활성화를 위해서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼의 한 요소로서 오픈 소스 하드웨어와 대표적인 상용 클라우드 서비스인 AWS를 기반으로 하는 개방형 IoT 플랫폼을 개발하고 테스트베드를 구축하여 그 기능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1146-1154
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• 2010

오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.

• 정보화정책
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• 제26권3호
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• pp.90-106
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• 2019

클라우드 서비스 시장은 온프레미스 환경에서 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 전환에 힘입어 급속도로 성장하고 있고, 국내 클라우드 소프트웨어 시장 또한 전 세계적인 흐름에 따라 2022년까지 연평균 약 15%로 성장할 것으로 예상한다. 국내에서는 정부 주도하에 오픈소스 소프트웨어를 활용한 개방형 클라우드 플랫폼을 제공하고 있으며, 2019년까지 개방형 클라우드 플랫폼의 안정성 및 기능을 강화하고, 이종 클라우드 인프라 기반으로 운영되고 응용 소프트웨어의 전체 라이프사이클 관리 기능을 제공하는 세계적 수준의 개방형 클라우드 플랫폼 기반 및 개발자 지원환경을 제공하고자 한다. 이에 따라 본 연구에서는 개방형 클라우드 플랫폼 생태계를 활성화하기 위해 컨테이너 자동편성 플랫폼의 접목을 제시하고, 이를 통해 개방형 클라우드 플랫폼에서의 CaaS 활용 방안을 제시한다. 최종적으로 사용자에게 Application Runtime 및 Container Runtime을 제공함으로써 두 개의 플랫폼이 서로 상생할 수 있는 생태계의 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.505-511
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• 2013

근래 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 분산컴퓨팅 환경에서 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 최적화하여 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있어 각광받는 새로운 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 가상화 환경을 구성함으로써 실제적인 구현 및 서비스가 가능해진다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅을 연구하고 대학교 내에서 컴퓨터를 이용한 실습을 수행할 시 요구되는 시스템 환경을 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 기반의 환경을 통해 구현하고자 한다. 클라우드 컴퓨팅을 통한 가상화 기반의 실습 환경은 최적화된 자원을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실습 자원 관리의 편리성, 실습 결과에 대한 손쉬운 관리 등의 효율성을 가져올 수 있다. 이로 인해 실습환경 설정에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 교수 입장에서는 실습결과물들을 쉽게 관리 할 수 있게 된다. 또한 다양한 실습환경의 요구사항들을 유연성 있게 적용함으로써 시스템에 대한 활용성 또한 높아지게 된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.193-202
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• 2023

최근 대규모 데이터 세트로 학습된 거대 언어 모델들의 뛰어난 성능이 공개되면서 큰 화제가 되고 있다. 하지만 거대 언어 모델을 학습하고 활용하기 위해서는 초대용량의 컴퓨팅 및 메모리 자원이 필요하므로, 대부분의 연구는 빅테크 기업들을 중심으로 폐쇄적인 환경에서 진행되고 있었다. 하지만, Meta의 거대 언어 모델 LLaMA가 공개되면서 거대 언어 모델 연구들은 기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 오픈 소스화되었고, 관련 생태계가 급격히 확장되어 가고 있다. 이러한 배경하에 사전 학습된 거대 언어 모델을 추가 학습시켜 특정 작업에 특화되거나 가벼우면서도 성능이 뛰어난 모델들이 활발히 공유되고 있다. 한편, 사전 학습된 거대 언어 모델의 학습데이터는 영어가 큰 비중을 차지하기 때문에 한국어의 성능이 비교적 떨어지며, 이러한 한계를 극복하기 위해 한국어 데이터로 추가 학습을 시키는 한국어 특화 언어 모델 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 거대 언어 모델의 생태계 동향을 파악하고 영어 및 한국어 특화 거대 언어 모델에 관한 연구를 소개하며, 거대 언어 모델의 활용 방안과 한계점을 파악한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.169-171
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• 2013

Cloud computing provides access to big volumes of data and computational resources through various services. Cloud computing also supports to process these volumes of data using set of computers. Cloud computing can satisfy resource requirements through virtualization technology. Eucalyptus is an open source cloud computing environment helps the users to setup their own private cloud based on virtualization. In this paper, monitoring of virtual machines is explained with the eucalyptus cloud setup.