• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.165-168
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• 2013

분산 클라우드 환경은 분산된 다수의 컴퓨팅 자원을 하나의 집합으로 묶고 하이퍼바이저를 이용하여 생성한 가상머신을 서비스 요구사항에 알맞게 할당하여 작업을 처리한다. 클라우드를 이용하여 제공하고자 하는 서비스는 이용되는 자원을 해당 서비스 대상 지역에 가장 높은 수준의 서비스 품질을 제공할 수 있는 데이터 센터로부터 할당 받는다. 그러나, 대부분의 클라우드 자원 제공자들은 해당 자원을 하나의 서비스 지역에 기반하여 할당한다. 따라서, 본 논문에서는 여러 지역에 애플리케이션 서비스를 제공하고자 하는 사업자들에게 전체 서비스의 최적 품질을 보장하는 다중 서비스 지역 기반 자원 할당 기법을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.1
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• pp.55-61
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• 2014

Various human-friendly robot services have been developed and mobile cloud computing is a real time computing service that allows users to rent IT resources what they want over the internet and has become the new-generation computing paradigm of information society. The enterprises and nations are actively underway of the business process using mobile cloud computing and they are aware of need for implementing mobile cloud computing to their business practice, but it has some week points such as authentication services and distributed processing technologies of big data. Sometimes it is difficult to clarify the objective of cloud computing service. In this study, the vulnerability of authentication services on mobile cloud computing is analyzed and mobile cloud computing model is constructed for efficient and safe business process. We will also be able to study how to process and analyze unstructured data in parallel to this model, so that in the future, providing customized information for individuals may be possible using unstructured data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.149-150
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• 2016

모바일 컴퓨팅의 발전은 모바일 디바이스에게 클라우드 컴퓨팅 기술 도입을 가져왔다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 워크스테이션 및 클러스터로 구축된 클라우드 컴퓨팅과 다르게 모바일 디바이스만을 가지고 자원 서비스를 제공한다. 모바일 클라우드는 모바일 디바이스의 저조한 하드웨어 성능과 산발적인 네트워크 연결을 가진다. 모바일 클라우드의 인프라 구성을 위해서는 모바일 디바이스의 연결 및 자원 통합이 매우 중요시 된다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅의 인프라 구축을 위해 연결된 모바일 디바이스의 자원 통합 및 지속적인 자원 서비스 관리를 제공하는 M-RIM(Mobile device - Resource Integration Management)을 제안한다. M-RIM은 모바일 디바이스의 성능 정보 메타데이터 기반 분산 자원을 통합하고 사용자에게 자원 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.45-46
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• 2020

중앙 집중형 구조로 인터넷을 통해 온디맨드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 범용화 됨에 따라, 다양하고 높은 성능의 컴퓨팅 자원을 사용하는 어플리케이션이 늘고 있다. 하지만 특정 어플리케이션은 인터넷을 이용한 중앙 집중형 구조인 클라우드 컴퓨팅 자원을 사용하는 경우 서비스 품질에 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 영상 기반 멤버 검증 어플리케이션의 운용에 있어 영상 데이터의 방대한 크기에 따른 지연시간, 네트워크 병목현상 및 영상에 포함된 얼굴 이미지로 인한 개인신상정보 관련 문제 등을 완화하기 위한 마이크로서비스화 및 분산 배치 기법을 보인다. 또한 이 멤버 검증 어플리케이션의 분산 배치 기법을 적용하여 Docker 컨테이너 단위 마이크로서비스의 배포, 스케일링, 운영을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼인 Kubernetes를 활용하여 구현함으로써 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.29-32
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있는 분산컴퓨팅 환경의 새로운 패러다임이다. 특히 사이언스 클라우드는 특정 목적으로 과학 연구를 지원하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기반 자원 제공 서비스로 정의된다. 본 문서는 천문우주분야의 응용인 밝은 변광 검출 분석 (Variability Analysis of Bright:VAB)을 위해 사용자 요구사항을 분석하고, 이를 토대로 클라우드 기반의 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 천문학 분야 거대 자료를 이용하기 위해 독립된 계산 자원을 활용하기 보다는, 이미 존재하는 자원들을 연구 상황과 목적에 맞게 최적화여 이용할 수 있는 환경 구축이 가능하며 또한 일시적으로 특정 목적어에 최적화된 계산 자원을 유연하게 설계하여 제공할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.399-406
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• 2023

Cloud computing has been evolved to support edge computing architecture that combines fog management layer with edge servers. The main reason why it is received much attention is low communication latency for real-time IoT applications. At the same time, various cloud task scheduling techniques based on artificial intelligence have been proposed. Artificial intelligence-based cloud task scheduling techniques show better performance in comparison to existing methods, but it has relatively high scheduling time. In this paper, we propose a deep learning-based dynamic scheduling with multi-agents supporting scalability in edge computing environments. The proposed method shows low scheduling time than previous artificial intelligence-based scheduling techniques. To show the effectiveness of the proposed method, we compare the performance between previous and proposed methods in a scalable experimental environment. The results show that our method supports real-time IoT applications with low scheduling time, and shows better performance in terms of the number of completed cloud tasks in a scalable experimental environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.465-467
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• 2020

최근 정보 기술의 발전으로 클라우드 컴퓨팅은 개개인에게 편의성을 제공하도록 기능하지만, 실생활에서 디지털 정보의 의존성을 높이게 되었다. 클라우드 컴퓨팅은 실시간으로 다양한 정보를 교환함으로써 다양한 어플리케이션 서비스를 제공한다. 특히, 사용자가 가지고 있는 정보들을 로컬 서버에 관리하기 어려운 문제를 해결하기 위해 아웃소싱 클라우드 스토리지 서비스를 이용하여 해결할 수 있다. 그러나, 사용자의 데이터를 외부 클라우드 서버에 업로드하여 저장하게 되면, 클라우드 서비스 제공자로 인한 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 최근, 클라우드 서버에서 발생할 수 있는 프라이버시 문제를 해결하기 위해서 사용자의 데이터를 암호화하여 클라우드 서비스 제공자로부터 사용자의 정보를 보호하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이 연구는 시간이 지남에 따라 암호화가 복호화될 수 있으며, 특히 클라우드 서버에서 Offline Bruteforce 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용자의 개인정보를 보호하기 위한 기존 연구의 한계점을 분석한다. 기존 연구 분석을 통해 개인정보 보호를 위한 요구사항을 도출하고, 이를 기반으로 안전한 분산 데이터 관리 기법에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.946-949
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• 2012

클라우드 컴퓨팅환경에서 사용되는 분산 파일 시스템은 데이터를 저장하는 분산 저장 서버와 각 데이터의 메타데이터를 저장하는 마스터 서버로 구성되어 있다. 마스터 서버와 분산 저장 서버는 수시로 서버의 상태나 메타데이터의 정보를 교환하지만, 통신 시 암호화가 전혀 고려되지 않아, 제 3자에 의한 도청이나 위변조시 사용자의 데이터에 대한 가용성을 보장받지 못할 수 있다. 이에 대한 방지 대책으로 통신 과정을 암호화함으로써 해결할 수 있지만, 무한히 확장 가능한 분산 저장서버에 대해 단일 마스터 서버와의 통신과정을 암호화하게 된다면 수많은 키에 대한 관리 대책을 필요로 하게 된다. 하지만 이 때, 분산저장서버를 하나의 그룹으로 묶어 그룹키를 사용하여 통신과정을 암호화한다면 보다 효율적으로 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 저장 서버와 마스터 서버 간 안전하고 효율적인 암호화 통신을 위한 그룹키 확립 프로토콜을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.460-463
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• 2014

클라우드 컴퓨팅의 많은 장점에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅은 보안이슈는 줄어들지 않으며, 특히 디지털 포렌식은 실질적인 기능을 수행하기에 미비한 실정이다. 최근, 다양한 사이버 범죄가 증가하면서 클라우드 컴퓨팅 환경은 사이버 범죄에 노출되어 있으며 악의적인 공격의 위험을 가지고 있다. 클라우드 포렌식은 자원이 가상공간에 존재할 수 있고, 증거 데이터가 물리적으로 분산되어 있기 때문에 기존의 포렌식 수사와는 다르게 접근해야 한다. 또한, 클라우드 기반 포렌식에서 획득 가능한 증거 데이터에 대한 정의가 되어 있지 않아서 증거 데이터를 수집하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 오픈스택 플랫폼을 이용한 클라우드 환경을 구축하고, 클라우드 플랫폼 기반 포렌식을 위해 획득 가능한 로그 데이터에 대해 정리하고, 실제 획득 가능한 로그를 수집 및 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼기반 포렌식의 한계점과 해결방안을 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.145-148
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• 2018

클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.