• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.191-194
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.87-90
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.171-172
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• 2009

가상화 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅은 시스템 내에 존재하는 자원을 분할하여 이용하거나 독립적으로 존재하는 자원을 통합하는 측면에서는 매우 편리하고 용이하다. 또한 컴퓨팅 자원의 활용률을 극대화하는 이점도 존재한다. 하지만 가상화 기술 자체만으로는 사용자의 요청에 동적으로 가상화된 자원, 즉 가상 머신(Virtual Machine)을 생성, 복제, 할당 및 삭제 등의 관리 작업에 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Xen 과 Globus Toolkit 을 기반으로 구축된 환경에서 가상 머신의 관리를 편리하게 처리할 수 있는 가상 머신 매니저를 그리드 서비스로 설계 및 구현하였다. 또한 사용자의 요청을 효율적으로 처리하기 위해 작업과 자원에 대한 실시간 스케줄링 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.123-136
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• 2021

RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU(Graphics Processing Unit) 가상화 기술은 다수의 사용자 가상머신에게 GPU를 공유하기 위한 기술 중 하나이다. 하지만 클라우드 환경에서 일반적인 GPU는 CPU나 메모리와는 다르게 가상머신의 자원 사용량을 제한할 수 있는 자원 격리(Isolation) 기술을 제공하지 않는다. 특히 RPC 기반 가상화 환경에서는 각 가상머신에서 실행되는 GPU 작업은 멀티 프로세스 형태로 수행되기 때문에 자원격리 기술의 부재는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 발생시킨다. 그리고 GPU 메모리 경쟁은 가상머신들의 자원 요구량이 많을수록 성능저하를 가속화하고 가상머신 사이의 균등한 성능을 보장하지 못하기 때문에 공평성이 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 RPC 기반 GPU 가상화 환경에서 사용자 가상머신들의 GPU 메모리 요구량이 가용 GPU 메모리 용량을 초과했을 때 발생하는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제 분석하고 이를 해결하기 위한 GPU 메모리 관리 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 GPU 메모리 관리 기법이 GPGPU 작업의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.26-29
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• 2017

최근 중앙 집중화된 대규모 클라우드 시스템의 증가로 인해 가상화 환경에서 수행되는 성능 최적화 작업에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 자원 분배의 공정성을 위해 가상머신 단위로 컴퓨팅 자원을 격리한 정책 내에서 이루어지고 있어 유연한 자원관리에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 워크로드의 특징을 기반으로 과학적 연산을 수행하는 가상머신과 일반적인 서비스를 수행하는 가상머신을 분류하여 성능 최적화 작업을 수행하는 동적 자원 관리자를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 동적 자원 관리자가 KVM 기본 스케줄링에 비해 49%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.363-367
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• 2010

임베디드 시스템 가상화는 PDA, 스마트 폰과 같은 장비에서 다양한 운영체제 및 응용프로그램이 동작하도록 컴퓨팅 자원에 대한 추상화를 제공한다. 반면 한정된 자원을 여러 가상 머신이 분할하여 사용함으로써 자원량의 제한이 더욱 심화된다. 특히, 메모리의 부족은 프로세스 실행에 반드시 필요한 자원으로 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 본 논문은 메모리의 부족을 해결하기 위해 불필요한 메모리 공간에 대한 압축을 제안한다. 이는 가상화로 인한 메모리 분할과 프로세스의 메모리 상주 등의 이유로 인한임베디드 시스템 가상화 환경에서의 메모리 부족을 해결할 수 있다. 본 논문은 이 메모리 압축 기법을 기술하고, 실제 가상화된 임베디드 시스템에서 경험한 메모리 부족 문제를 보인다. 이를 통해 메모리 절약 기법의 당위성을 증명하고, 향후 가상 머신 모니터에서의 메모리 압축 기법의 구현과 성능 평가의 기초를 다진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.61-64
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• 2013

가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는 VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.352-356
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• 2010

오늘날 가상화 시스템에 대한 관심은 증대되고 있다. 가상화 시스템은 그 자체가 가지고 있는 가능성과 컴퓨팅 시스템 환경에 가져다줄 이득으로 많은 관심을 받고 있다. 환경을 생각한 그린 컴퓨팅 기술, 서버의 유휴 자원에 대한 활용도를 높이기 위한 가상화 서버 시스템의 도입, 서버 가상화를 통한 서버 공간의 활용 등 많은 이득을 취할 수 있다. 본 논문에서는 많은 가상화 시스템에 대하여 활용도를 높이기 위해서 이질적인 가상화 시스템의 자원을 통합적으로 관리할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 서로 다른 가상화 시스템을 통합 프레임워크에서 관리할 있도록 하여 시스템의 이식성을 향상시키고 관리자가 다른 가상화 시스템을 사용하더라도 쉽게 다가갈 수 있도록 하여 관리의 편의성을 증대시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.333-338
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• 2007

시스템 가상머신 환경은 높은 하드웨어 효율성과 높은 보안을 요구하는 시스템에서 그 사용이 점차 늘어나고 있다. 최근 많이 알려진 하이퍼바이저 가상머신 시스템은 높은 아이솔레이션과 보안성을 보장하나 각 게스트 운영체제 별로 운영체제 이미지를 가지기 때문에 하드웨어 효율성이 떨어지는 반면, 컨테이너 기반 가상머신 시스템은 운영체제 이미지의 공유로 인하여 높은 자원 효율성과 확장성을 가진다. 그러나 메모리 자원의 아이솔레이션에 대하여 취약점을 갖는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 가상머신 시스템에서 동적으로 각 가상머신별로 메모리 사용량 증가에 따른 페이지 히트율-곡선(Hit-Ratio-Curve)을 측정하였다. 이 곡선을 관찰해 보면 각 가상머신의 메모리 필요량을 알 수 있으며 이를 기반으로 메모리 자원을 할당하게 될 경우 효과적으로 메모리 자원의 아이솔레이션을 제공할 수 있게 된다. 본 논문에서는 대표적인 컨테이너 기반 가상머신인 리눅스 VServer가 적용되어 있는 리눅스 2.6.17 커널에 직접 구현하였으며, Lmbench 및 리눅스 커널 컴파일 등을 통하여 오버헤드를 측정하였고 $1.6{\sim}7.2%$의 적은 오버헤드로 이를 측정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.189-191
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• 2013

구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.