• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.769-772
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• 2012

가상화 환경은 한 대의 서버에 여러 개의 가상 머신을 생성하여 독립적인 운영체제를 실행시킨다. 이러한 서버는 가상 머신에 서버의 자원을 할당하여 작업을 처리하고, 작업의 증가로 인해 가상 머신의 자원이 부족하게 되면 서버의 자원을 재할당 한다. 그러나 서버 자원의 확장이 어려운 경우 과부하 상태가 되어 가상 머신의 자원 부족을 해결할 수 없다. 또한 가상 머신을 다른 서버에 재배치 시킴으로써 서버의 과부하 문제를 해결하고자 하였으나, 서버 선정 과정이 단순하여 유휴자원을 확보하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가상 머신을 재배치시키는 기법을 제안한다. 또한 기존 재배치 알고리즘과 제안한 알고리즘에 대한 성능평가를 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.1
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• pp.87-98
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• 2001

ATM-LAN 스위칭 망에서 논리적인 브로드캐스트 도메인 서비스를 제공하는 가상랜을 정의하는 방법으로 LANE(LAN Emulation)을 사용할 수 있다. 이 때 LE 구성서버는 각 클라이언트에게 가상랜을 할당하고 관리한다. 본 논문에서는 서버 내에 정의된 정책과 구성 데이타베이스를 기반으로 하여 가상랜을 결정하는 기능을 설계하고 구현하였다. 또한 운영자가 쉽게 가상랜의 추가, 변경, 삭제 등의 기능을 수행할 수 있는 관리 모듈도 구현하였다. 이로서, LANE에서의 ELAN(Emulated LAN)을 가상랜으로 간주할 때 부족했던 동적인 가상랜을 지원할 수 있게 하였고, 운영자로 하여금 효율적오르 가상랜을 구성하고 관리할 수 있게 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.5-7
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• 2014

일반적인 가상화 플랫폼에서는 가상화 소프트웨어가 소프트웨어적으로 에뮬레이션하여 제공하는 가상 I/O 장치들을 가상 플랫폼에서 사용한다. 소프트웨어 에뮬레이션 기반 I/O 장치들을 사용하는 가상 플랫폼들은 성능이 떨어지고 고사양의 응용 프로그램을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 극복하기 위해 PCI 기반 하드웨어 장치들을 가상 플랫폼에 직접 할당하여 고품질의 가상 플랫폼을 제공하는 기술을 설계 및 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.541-542
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• 2021

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 고성능 컴퓨팅을 지원하기 위해 사용자에게 GPU(Graphic Processing Unit)가 할당된 가상머신을 제공하여 사용자가 고성능 응용을 실행할 수 있도록 지원한다. 일반적인 컴퓨팅 환경에서 한 명의 사용자가 GPU를 독점해서 사용하기 때문에 자원 경쟁으로 인한 문제가 상대적으로 적게 발생하지만 독립적인 여러 사용자가 컴퓨팅 자원을 공유하는 클라우드 환경에서는 자원 경쟁으로 인해 서로 성능 영향을 미치는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 여러 개의 가상머신이 단일 GPU를 공유하는 RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU 가상화 환경에서 다수의 가상머신이 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행할 때 GPU 메모리 입력 경쟁으로 인해 발생하는 커널 함수의 실행 지연 문제를 분석한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.6
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• pp.562-571
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• 2007

Various researches had been devoted in purpose of improving memory management in terms of performance, efficiency, ease of use, and safety. One of these approaches is a region-based memory management. Each allocation site selects a specific region, after that allocated objects are placed in this region. Memory is reclaimed by destroying the region, freeing all the objects allocated therein. In this paper, we propose reusing of local regions to reduce heap memory usage in memory-limited environments. The basic idea of this proposal is reusing of upper local regions where objects that are allocated to these regions are not accessed until the current method is finished. We believe our method of reusing local regions is able to overcome memory constraints in memory-limited environments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.256-259
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• 2018

다수의 사용자가 자원을 공유하는 클라우드 센터에서는 자원 사용량 예측이 힘들기 때문에 지속적으로 가상머신의 자원 부족과 특정 물리 서버에 가상머신들이 집중되는 것을 방지하고자 클라우드 센터를 구성하는 다수의 물리 서버 사이에서 가상머신을 이주시키는 마이그레이션 작업을 수행한다. 가상머신 마이그레이션은 가상머신에게 할당된 자원의 규모에 따라 물리 서버에 가상머신을 균등하게 배치시킬 수 있지만 가상머신의 특정 자원에 따른 자원 집중 현상은 방지할 수 없다. 본 논문에서는 가상머신 마이그레이션 작업 시 자원 집중 현상을 방지하기 위한 기반 정보를 생성하는 가상머신 유형분류 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가상머신 유형분류 기법은 물리 서버에서 실행 중인 가상머신의 자원 사용 정보를 기반으로 CPU, 메모리 유형으로 분류하여 가상머신 마이그레이션을 수행할 때 사용할 수 있는 기반 정보를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 기법은 실험을 통해 무시할 수 있는 수준의 오버헤드를 발생시키는 것을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.112-114
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• 2014

클라우드(cloud)를 이용한 응용 실행에서 클라우드 서비스 브로커 (cloud service broker, CSB)는 효과적인 자원 사용 및 서비스 수준 협약(service level agreement, SLA) 보장 등의 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 CSB 를 통한 응용 실행에서의 가상 머신 (virtual machine, VM) 할당 기법들을 소개하며 BestFit (BF), WorstFit (WF), Modified BestFit (MBF), Modified WorstFit (MWF), Reserved Instance-aware Modified BestFit (M-MBF) 의 평균 VM 사용률을 비교한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.197-200
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.6 no.3
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• pp.71-86
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• 1996

In this paper we propose an explicit rate allocation algorithm for ATM(Asynchronous Transfer Mode) Networks using the available bit rate(ABR) class of service and study the performance of this algorithm. We examine the behavior of ABR traffic with the suggested algorithm, and demonstrate that the algorithm is fair and maintains network efficiency with low cell loss rate. The simulation results show substantial improvements in fairness and efficiency over the existing algorithms.