본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
웹 전자상거래 이용이 증가함에 따라 기존의 2단계 방식의 클라이언트-서버 구조를 갖는 시스템은 네트워크 병목 현상이나 시스템 성능 저하, 시스템 확장문제 및 서버의 시스템 부하등의 문제가 유발되었다. 이와 같은 문제는 전자상거래와 같은 대규모의 클라이언트를 요구하는 환경에서 가장 큰 취약점으로 지적되고 있다. 또한 네트워크상의 가상기업, 가상시장 등 각 기업의 전자 상거래 구축을 위한 다양한 플랫폼이 개발됨에 따라 이들의 독자적인 플랫폼들간의 지불, 보안등의 상호 호환성을 해결하기 위해 CORBA IIOP(Internet Inter ORB Protocol)를 사용하는 추세에 있다. 이에 본 논문에서는 웹 기반 전자상거래를 CORBA를 이용하여 3계층 방식의 데이터베이스 접근방법으로 구현하였다. 이는 웹을 통해 고객이 주문한 상품은 CORBA 에이젼트의 서버 구현객체 호출을 통해 데이터베이스에 저장되면, 전자우편을 통하여 관리자에게 통보하여 주는 기능 가지고 있다.
네트워크 거리 (Network distance : 일반적으로 ping이나 traceroute 등으로 측정 가능한 round trip time 등 네트워크 상에서 패킷 전송 시간) 추정 기법은 인터넷상의 많은 응용프로그램들에서 유용하게 사용된다. 예를 들면 다수의 서버를 인터넷상에 설치하고자 하는 경우 사용자들 간의 네트워크 거리를 알고 있다면 서버와 사용자간의 왕복 전송 시간 (Round Trip Time)등을 최소화할 수 있도록 서버를 분산하여 설치하는 구성을 도출해 낼 수 있을 것이다. Peer to Peer 응용 프로그램들에서도 이 네트워크 거리 정보는 매우 유용하다. 기존에 존재하는 추정 기법들은 대부분 유클리드 공간 좌표 기반 기법들로서 유클리드 좌표 상의 거리가 실제 네트워크 거리와 유사하도록 유클리드 공간 좌표를 지정한다. 그러나 이런 방법들의 문제점은 인터넷 상의 네트워크 거리가 삼각 부등식을 만족하지 않는 경우가 존재하는 등 유클리드 공간의 기본적인 가정을 만족하지 못한다는데 있다. 이런 문제점 때문에 새로운 모델이 필요하고, 이 논문에서는 가상 토폴로지(Virtual Topology) 모델과 지역 조정 항 (Local Adjustment Term) 모델을 제시하고, 기본적인 성능 분석을 시도하였다.
본 논문에서는 Active-Active 방식의 웹서버 이중화 방법에 관해 연구하였다. Rsync과 crontab을 이용하여 웹서버간에 주기적인 복사가 이루어지도록 하여 동일한 상태를 유지시켰다. 로드밸런싱서버가 웹서버를 교대로 실행하여 부하를 분산하고, 빠른 서비스가 제공되도록 하였다. 또한 임의의 웹서버에 장애가 발생하더라도 또 다른 웹서버에 의해 서비스가 계속 유지되도록 하였다.
Xen, KVM 등과 같은 하이퍼바이저를 이용한 가상 머신 생성 기술이 클라우드 인프라 구성에 주로 사용되고 있다. 이 기술은 기존의 운영 방식에 비해 자원을 할당하고 관리하는 측면에서는 효율적이다. 그러나, 이 기술은 가상머신 생성시에 높은 자원의 사용량이 요구되고 할당된 자원을 사용하지 않는 경우에는 또 다른 자원의 낭비를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법이 컨테이너 기반의 Docker이다. 본 논문은 가상 머신 방식과 컨테이너 방식을 비교하여 웹 서버 구축 기술로 Docker와 같은 컨테이너 방식이 효율적임을 보여준다. 특히, 웹 서버나 프로그램 개발 환경과 같이 데이터를 데이터베이스나 스토리지 등에 저장하는 경우에는 유용한 것으로 분석되었다. 앞으로의 클라우드 환경에서 Docker와 같은 컨테이너 방식이 자원의 효율성과 관리의 편의성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
시스템 가상화 기술은 현재까지 대형 서버 시스템의 관리의 편의성과 유지 비용의 최소화를 위해 널리 사용되어 오고 있다. 임베디드 환경에서도 가상화를 통해 유지, 관리의 편의성과 시스템의 신뢰성 확보 및 보안성 강화 등의 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 가상화를 위한 도전 과제들과 구체적인 문제점들을 분석한다.
최근 폭발적으로 증가하는 대량의 정보를 효율적으로 관리하기 위해서 서버에 개별적으로 연결되던 저장장치를 고속의 전용 네트워크에 직접 연결하고 이를 여러 서버가 공유하는 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 SAN 운영체제들은 여러 저장장치를 하나의 커다란 저장장치로 보이게 하는 저장장치 가상화를 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소 블록을 실제 디스크의 물리블록으로 매핑시키는 매핑 관리자를 통해 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 효율적인 논리볼륨 관리자를 위해 매핑 관리자와 자유공간 관리자의 기능 향상에 대한 방법을 찾고 이를 반영한 매핑 관리자와 자유공간 관리자를 설계하고 구현한다. 더불어 이 논문의 매핑 관리기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 디스크를 추가할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다.
본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.
이 논문에서는 망 분리 가입자의 부가 서비스 제공을 위한 방법을 제공한다. 본 서비스 제공방법은, 서버가 인증키를 생성하는 단계, 서버의 인증키를 포함한 실행파일을 이동식 저장매체에 저장하는 단계, 클라이언트의 이동식 저장매체에 저장된 실행파일을 실행시키는 단계 및 클라이언트의 실행파일 실행결과로 가상 머시인을 제공하는 단계를 포함한다. 이동하여 업무를 수행하는 경우, 가상 가입자 부가 서비스가 출장자에게 제공 될 수 있다.
VDI 기반 가상 세스크탑 사용자에게 높은 만족도를 제공하기 위해서는 높은 CPU 속도 및 충분한 메모리와 저장공간, 네트워크 대역폭 등의 고성는 디바이스를 제공할 필요가 있다. 하지만 VDI 구축은 많은 비용이 소모되므로 서비스 사용자 수를 고려하여 해당 인프라 규모를 신중하게 결정할 필요가 있다. 특히 클라우드 기반 VDI 서비스에서는 각 서버에서 구동하는 가상 데스크탑의 수가 증가함에 따라 하이퍼바이저의 관리에 대한 연산이 증가하여 서버의 가용성이 감소된다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 클라우드 DaaS 시스템을 기반으로 VDI 산업 표준 성능 테스트 도구인 LoginVSI를 사용하여, 서비스 규모별 최적의 VDI 솔루션을 찾아내고 구축하기 위한 성능 측청 방법을 제시하고 결과를 분석 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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