Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.207-208
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2016
최근, 모바일 리소스를 활용한 모바일 클라우드 컴퓨팅 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 처리 능력 및 저장 공간 제한, 네트워크 연결 지속성, 이동성 문제가 발생하여 클라우드 컴퓨팅 서비스가 제한될 수 있다. 현재 이러한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 문제점을 해결하기 위해 분산하여 처리하는 다양한 오프로딩 기법에 대한 연구가 진행되고 있지만 이를 위한 검증 및 시각화 시뮬레이터 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 구축 및 작업 처리로 분산된 모바일의 리소스 클러스터링을 시각화 해주는 시뮬레이터인 MRCVS를 제안한다.
Recently, interest in cloud computing which provides IT resources as service form in IT field is increasing. As a result, much research has been done on the distributed data processing that store and manage a large amount of data in many servers. Meanwhile, in order to effectively utilize the spatial data which is rapidly increasing day by day with the growth of GIS technology, distributed processing of spatial data using cloud computing is essential. Therefore, in this paper, we review the representative distributed data processing techniques and we analyze the optimization requirements for performance improvement of the distributed processing techniques for a large amount of data. In addition, we uses the Hadoop and we evaluate the performance of the distributed data processing techniques for their optimization requirements.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.185-187
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2012
최근 클라우드 컴퓨팅 기술은 기존의 서버, 데스크톱 컴퓨팅 환경을 빠르게 변화시키며, 차세대 인터넷 서비스의 핵심 분야로 부각되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술 중 특히 저비용, 안정성, 확장성, 무결성 그리고 보안성을 가지고 있는 클라우드 스토리지 서비스가 각광 받고 있다. 이에 본 논문은 클라우드 스토리지 기반 기술인 분산 파일 시스템에 관해서 살펴보고, 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템인 MooseFS, XtreemFS, GlusterFS, Ceph 등을 이용하여 시스템 구축 및 성능 측정을 수행 하였다. 수행결과 Postmark에서는 GlusterFS, MD5SUM에서는 XtreemFS가 가장 좋은 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.53-56
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2008
Recently, the distributed system is being evolved into a new paradigm, named cloud computing, which provides users with efficient computing resources and services from data centers. Cloud computing would reduce the potential danger of Grid computing which utilizes resource sharing by constructing centralized data center. In this paper, a new data replication scheme is proposed for Hadoop distributed file system by changing 1:1 data transmission to 1:N. The proposed scheme considerably reduced the data transmission delay comparing to the current mechanism.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.469-472
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2012
최근 IT 분야의 화두로 '빅 데이터'가 떠오르고 있으며 많은 기업들이 이를 분석하여 이익을 증대하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 구글은 초기에 맴리듀스라고 하는 대용량 분산처리 프레임워크 기술을 확보하여 이를 기반으로 한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트 단말 및 소설미디어 등의 출현으로 다양한 디지털 정보들이 그래프로 표현되는 추세가 강화되고 있으며 기존의 맵리듀스로 이를 처리하는 데에 한계를 느낀 구글은 Pregel 이라는 그래프 형 자료구조에 최적화된 또 다른 분산 프레임워크를 개발하였다. 본 논문에서는 일반적인 그래프 형 데이터가 갖는 특성을 분석하고, 대용량 그래프 데이터를 처리하는데 있어 맵리듀스가 갖는 한계와 Pregel은 어떤 방식으로 이를 극복하고 있는지를 소개한다. 또한 실험을 통하여 데이터의 특성에 따른 적절한 프레임워크의 선택이 대용량 데이터를 처리하는 데에 있어서 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인한다.
인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.
클라우드 컴퓨팅 서비스의 많은 장점에도 불구하고 아직 기업들이 서비스의 가용성 및 데이터 보안, 자사 데이터에 대한 통제권 확보, 종속성 등의 문제로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 이용을 꺼리고 있다. 이 같은 문제들은 기술개발, 표준화, 표준약관, 서비스수준협약(SLA) 등으로 어느 정도 해결이 가능하다 그러나 데이터가 여러 국가에 복제되어 분산 저장될 경우 데이터의 국외이전 금지 문제, 데이터의 보관 및 파기 의무, IT 컴플라이언스 수탁자의 불법행위에 대한 위탁자의 책임, 자신의 데이터센터에 저장된 불법정보에 대한 클라우드 서비스제공자의 책임범위, 클라우드 서비스제공자의 책임제한 등 현행법상의 법적 규제와 충돌되는 부분에 대해서는 법. 제도적 접근과 검토가 필요하다. 클라우드 컴퓨팅 산업의 촉진 및 이용 활성화를 위해서는 구체적으로 다음과 같은 사항이 법 제도적으로 검토되어야 한다. (1) 클라우드 서비스나 솔루션을 시험할 수 있는 테스트베드 구축 등 시범사업 근거 마련, (2) 분야별 특화된 클라우드 서비스 모델 개발 및 사업화를 위한정부시책 추진 및 지원 근거 마련, (3) 민 관의 포괄적 협력 기반조성 및 정부의 기술 개발연구 지원체계 마련, (4) 사전 인증 및 사후 보증체계 구축을 통한 클라우드 서비스의 신뢰성 및 안정성 제고, (5) 클라우드 서비스의 상호운용성 확보를 위한 표준화, (6) 클라우드 컴퓨팅의 정보보안, 개인정보보호 등 각종 법률 이슈와 예상되는 다양한 이해관계 충돌 문제에 대응할 수 있도록 서비스제공자와 이용자 대상의 지침 근거 마련, (7) 클라우드 속에 있는 기업의 정보지산에 대한 접근권 보장, (8) 정보자산의 실제 위치와 선택권 보장, (9) 정보자산의 부적절한 접근 방지와 오남용 방지, (10) 클라우드 서비스 제공기업 또는 서비스 자체의 영속성 보장, (11) 서비스 장애 책임범위와 분담, (12) 소프트웨어 라이선스 등에 대한 규정이 고려되어야 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.50-52
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2012
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터 보호를 위해 데이터를 암호화하여 저장한다. 개인이 아닌 그룹 내에서 공동으로 사용하는 시스템의 경우 그룹 내 사용자 모두 데이터를 서비스 받기 위해 공동의 그룹키를 사용하여 데이터를 암호화 하게 된다. 추후에 그룹 내의 기존 사용자가 그룹을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 탈퇴한 그룹원에 의해 노출되게 된다. 이를 방지하기 위해 탈퇴한 멤버에 의한 데이터 유출을 막기 위해서 새로운 그룹키를 갱신하여 모든 데이터를 다시 암호화해야 한다. 하지만 이 과정에서 대용량 데이터의 암복호화 과정에서 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이러한 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 독립적인 그룹키 관리 방식을 제안한다. 또한 분산서버로부터 데이터를 수집할 시 분산서버의 서명과 데이터의 암호화가 동시에 이루어지는 사인크립션 기법을 적용하여 보다 원활한 데이터 조각을 모을 수 있는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.740-743
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2013
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.21-23
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2017
클라우드 컴퓨팅 환경은 하드웨어 및 네트워크 기술의 발전과 서비스 사용자 개인의 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 실시간성, 응답시간 보장, 로드 밸런싱을 위해 점차 분산화 되어가는 추세이다. 이러한 변화에 발맞추어 메시지 브로커 시스템도 분산 클라우드에 맞게 변화될 필요가 있다. 본 논문에서는 분산 클라우드 환경에서 최상위 계층의 클라우드에게 집중되는 트래픽 부하를 하위 계층의 클라우드에 분산시킴과 동시에 지연시간을 줄이고 끊김없는 메시징 서비스를 제공할 수 있는 분산 메시지 브로커 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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