• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.392-394
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• 2016

모바일 어플리케이션에 활용되는 리소스의 경우 사용되지 않는 데이터가 포함되는 경우가 많이 존재한다. 시스템 환경에 대응하기 위해 여러 가지 형태의 리소스를 구축하고 어플리케이션 실행 시 시스템 환경을 분석하여 구축된 리소스 중 최적화된 일부를 활용하여 어플리케이션이 구동된다. 이 경우 사용되지 않는 리소스 데이터 증가로 인해 한정적인 시스템 저장소에 영향을 주게 되며 설치된 어플리케이션의 수가 증가될수록 낭비되는 공간 또한 늘어난다. 본 논문에서는 이러한 불용 리소스의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 해결하기 위해 능동적인 빌드 시스템에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 어플리케이션 설치 이전에 시스템의 정보를 확인하고 이에 따라 최적화된 리소스만을 활용하여 실행파일을 빌드하고 사용자에게 제공하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 어플리케이션 설치 용량이 줄어들고 불필요한 리소스의 제공으로 인해 발생할 수 있는 시스템 용량 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.433-435
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• 2022

본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈에서 연구데이터 분석·활용에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 등록, 검색, 관리하기 위한 컴퓨팅 리소스 표준 메타데이터 스키마 설계 방안에 대해 소개한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 공유·활용 극대화를 위한 연구데이터와 컴퓨팅 리소스 연합 활용 체계이다. 컴퓨팅 리소스는 연구 전 과정에서 사용하는 연구데이터를 분석·활용하는데 필요한 분석 인프라, 분석 소프트웨어 등 컴퓨팅 환경의 모든 리소스들을 말한다. KRDC 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 공통 필수 속성과 각 컴퓨팅 리소스 특징에 따른 속성을 고려하여 설계하였다. 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 메타데이터 스키마와 컴퓨팅 리소스 제공자 메타데이터 스키마로 구성된다. 또한, 컴퓨팅 리소스와 제공자의 메타데이터 스키마는 성격에 따라 서비스 스키마와 시스템 스키마 그룹으로 구분하여 설계하였다. 표준 메타데이터 스키마는 KRDC 프레임워크를 통해 컴퓨팅 리소스 제공자와 컴퓨팅 리소스 사용자를 위한 컴퓨팅 리소스 등록, 카탈로그 검색, 컴퓨팅 리소스 관리, 워크플로우 서비스에 사용되며, 다양한 컴퓨팅 리소스 연계를 위해 확장 가능한 형태로 설계되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.183-185
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• 2016

안드로이드 운영체제에서 앱과 시스템의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 메모리 관리가 요구된다. 기존 연구는 앱 단위로 메모리를 관리하였으나 앱이 사용하는 이미지, 동영상과 같은 리소스를 저장하는 메모리 공간인 앱 리소스 캐시에 대한 분석이 없었다. 본 논문은 앱 리소스 캐시의 구조, 리소스 캐싱의 동작을 분석하고, 빈번히 접근되는 리소스의 캐싱이 앱과 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.604-606
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• 2004

클라이언트/서버 시스템은 클라이언트가 수행할 수 없거나 곤란한 프로그램을 서버에서 수행하여 클라이언트의 부하를 줄여준다. 하지만 서버의 리소스를 요청하는 클라이언트의 수가 많아지면 이미 많은 리소스를 사용하고 있는 서버에게 리소스를 요청하거나, 리소스를 사용하지 않는 서비스에게는 요청하지 않는 경우가 발생하여 서버에게 너무 많은 부하를 주거나 전혀 부하가 생기지 않을 수 있다. 이에 본 논문에서는 Jini 기반의 Agent Manager를 이용하여 서버와 클라이언트의 정보를 수집한 다음 MAUT와 Maximum-Weight Matching을 이용하여 클라이언트와 서버 간 연결의 전체적인 만족도를 높이는 Jini 기반의 최적의 컴퓨팅 리소스 제안 시스템을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.893-896
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• 2009

최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 QoS를 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.13-20
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• 2016

소프트웨어는 대부분 바이너리 파일 포맷으로 배포되기 때문에 역공학 분석이 쉽지 않다. 그러나 안드로이드는 자바를 기반으로 하며 가상머신 위에서 동작한다. 따라서 안드로이드 역시 자바와 유사하게 역공학 도구에 의해서 쉽게 분석될 수 있다. 이 문제를 극복하기 위해서 다양한 난독화 기법이 제안되었다. 안드로이드 환경에서는 안드로이드 SDK에 포함되어 배포되는 난독화 도구인 프로가드(Proguard)가 가장 널리 사용된다. 프로가드는 자바 소스 코드를 역공학 분석으로부터 보호할 수 있다. 그러나 이미지, 사운드, 데이터베이스와 같은 리소스를 보호하는 기능은 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 리소스를 보호할 수 있는 리소스 난독화 기법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 리소스 난독화 기법을 적용하면 효과적으로 리소스 도용을 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.23-28
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• 2017

차세대 의료 정보 교환 표준인 FHIR는 빠른 의료정보 교환이 가능할 뿐 아니라 효과적인 다양한 의료서비스가 가능하다. 본 논문은 FHIR 리소스를 보안 채널기반의 무선 데이터 방송에 적용하여 사용자에게 효율적으로 리소스를 전달할 수 있도록 하기 위해 FHIR 리소스 기반의 인덱싱 기법을 제안한다. 제안된 인덱싱 기법은 리소스를 받고자 하는 사용자 정보와 사용자에 대한 FHIR 리소스를 유지하여 대량의 사용자가 빠른 시간에 적은 에너지를 사용하여 원하는 리소스를 다운로드할 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 인덱싱 기법이 다른 기법들 보다 우수한 성능을 보임을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.413-416
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• 2004

REST(Representational State Transfer)는 분산 컴퓨팅 플랫폼 모델이며, 세계에서 가장 큰 분산 응용인 Web에서 사용하고 있는 웹 구조 스타일 모델이다. 현재 웹의 기본 요소는 URI, HTTP, XML(HTML) 이며, REST는 이러한 인터넷 표준만을 사용한다. REST 에서 리소스의 식별은 URI로, 상태는 상태가 표현된 문서(리소스)로써 HTTP를 통해 전달된다. 리소스의 내용은 XML로 기술하며, 리소스 탐색 및 참조에는 HTTP의 표준 메서드인 GET, PUT, POST, DELETE 등만을 이용하는 것으로 분산 컴퓨팅을 모델링하고 있다. 따라서 서비스마다 다양한 메서드를 기억하여야 하는 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 REST 모델의 분산 컴퓨팅 응용은 확장성 및 웹 친화성 측면에 있어서 매우 유리함을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.121-129
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• 2010

최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 추천시스템을 이용한 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 제공되는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 평가하고 평가된 서비스들을 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 실험을 통해 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.281-288
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• 2018

본 논문에서는 쿠다(CUDA)를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘, 딥러닝을 이용한 얼굴 영역 검출, 딥러닝을 이용한 얼굴 인식, 실시간 얼굴 트래킹, PTZ 카메라 제어 등의 5단계로 구성되어진다. 멀티 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘은 고정적으로 스레드에 GPU를 할당하는 방식과 달리 GPU의 활성화 정도에 따라 유동적으로 GPU 리소스를 분배한다. 따라서 안정적이고 효율적인 멀티 GPU 사용을 가능하게 하는 특징이 있다. 제안된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위하여 리소스 분배를 하지 않은 시스템과 제안한 시스템을 비교한 결과, 리소스를 분배하지 않은 시스템은 불안정한 동작을 보이는 반면에 제안한 시스템에서는 안정적으로 구동됨으로서 효율적인 리소스 사용을 보였다. 따라서 제안된 시스템의 효용성이 입증되었다.