• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.61-64
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• 2013

가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는 VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.95-96
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• 2009

클라우드 컴퓨팅은 대규모의 분산 시스템을 기반으로 페타바이트급 이상의 처리가 가능해진 최근에 각광받고 있는 기술이다. 대부분 비 대칭 분산 구조로 객체기반 클러스터 파일 시스템으로 이루어져있다. 이런 환경에서 효율성과 신뢰성 등을 고려하여 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 특정한 상황에서 병목현상과 메타 데이터 서버간의 부하분산을 처리함으로써, 한 특징인 효율적인 측면에서 향상이 가능한 기법을 제안하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.7
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• pp.512-518
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• 2013

A resource allocation algorithm has a high impact on user satisfaction as well as the ability to accommodate and process services in a distributed cloud computing. In other words, service rejections, which occur when datacenters have no enough resources, degrade the user satisfaction level. Therefore, in this paper, we propose a resource allocation algorithm considering the cloud domain's remaining resources to minimize the number of service rejections. The resource allocation rate based on Q-Learning increases when the remaining resources are sufficient to allocate the maximum allocation rate otherwise and avoids the service rejection. To demonstrate, We compare the proposed algorithm with two previous works and show that the proposed algorithm has the smaller number of the service rejections.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.607-609
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• 2013

최근 분산 시스템의 기술이 발전하면서 소셜 네트워크 서비스(SNS)도 분산방식으로 전환해가는 추세이다. 특히, 모바일 기기 발전과 공급 확산으로 인해 모바일 기기의 분산 SNS에 대한 연구로 클라우드 컴퓨팅 기술을 응용한 모바일 클라우드 SNS가 연구되고 있다. 또한, 제 3자의 미인증 모바일 기기를 사용한 SNS 접속으로 인한 피해가 증가되고 있는 반면, 이를 방지하는 사용자 모바일 기기 인증에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문은 Proxy Re-Encryption 기술을 응용하여 안전한 모바일 기기 인증 프로토콜을 제안한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.5
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• pp.595-602
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• 2014

Cloud computing is already well known paradigm that a support computing resource flexible and scalable to users as the want in distributed computing environment. Actually, cloud computing can be implemented and provided by virtualization technology. Also, various products are released or under development. In this paper, we built the teaching practice system using cloud computing and evaluated practical environment which constructed over a virtual machine. Virtualization-based cloud computing provides optimized computing resources, as well as easy to manage practical resource and result. Therefore, we can save the time for configuration of practice environment. In the view of faculty, they can easily handle the practice result. Also, those practice condition reuse comfortably and apply to various configuration simply. And then we can increase capabilities and availabilities of limited resources. Additionally, we measure the performance requirements for educational applications through evaluation of virtual-based teaching practical system in advance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.203-204
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• 2013

분산되어 있는 컴퓨팅 자원을 가상화시킨 이후 접근하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷의 발전과 대규모의 데이터센터를 지니는 IT 기업의 등장으로 그 모습을 드러내게 되었다. 복잡도가 높은 다중 클라우드 환경에서 클라우드 브로커(CSB)는 클라우드 사용자(CSC)와 클라우드 제공자(CSP)를 중개하여 최적의 가상 머신(VM) 배치를 할 수 있도록 한다. CSB의 과제는 가장 좋은 성능을 보이며 동시에 가장 경제적인 VM들을 다른 CSP들로부터 제공받아 CSC가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 초기 VM 배치를 위해 CSC에서 요구하는 자원의 양을 예측하는 기법들을 소개하고, 관련된 미래 기술의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.12
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• pp.569-576
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• 2013

Cloud computing has been receiving increasing attention recently. Despite this attention, security is the main problem that still needs to be addressed for cloud computing. In general, a cloud computing environment protects data by using distributed servers for data storage. When the amount of data is too high, however, different pieces of a secret key (if used) may be divided among hundreds of distributed servers. Thus, the management of a distributed server may be very difficult simply in terms of its authentication, encryption, and decryption processes, which incur vast overheads. In this paper, we proposed a efficiently data storage and recovery scheme using XOR and RAID in Hadoop environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.16-17
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 N-스크린 서비스를 위한 동영상 콘텐츠의 분산 인코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 Hadoop에 기반하여 인코딩 작업을 여러 가상머신에서 분산 실행하는데 각 가상머신의 작업량을 가상머신의 성능에 따라 다르게 할당한다. 성능에 따른 차등할당으로 가상머신의 유휴(idle)시간을 최소화하여 총인코딩시간을 단축시키고, 자원 활용도를 높일 수도 있다. 실험을 통하여 제안한 인코딩 기법이 균등분할 방식보다 짧은 시간에 인코딩을 완료함을 보인다. N-스크린 서비스는 같은 동영상을 다양한 디바이스 특성에 맞추어 여러 가지 해상도로 스트리밍 해야 하기 때문에 인코딩 소요시간을 단축함으로써 서비스의 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.109-110
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• 2009

최근 IT산업의 화두인 클라우드 컴퓨팅에서, HDFS는 널리 사용되고 있는 분산 파일 시스템이다. HDFS는 분산된 데이터의 저장과 검색의 장점이 있는 반면, 대용량 파일처리를 목적으로 설계되었기 때문에 실시간 파일처리와 저용량 데이터 처리에 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HDFS의 파일 처리 과정을 개선하여 저용량 파일 처리를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 기법은 데이터 블록에 저용량 파일들을 병합함으로써 데이터 처리의 효율성을 높이는 결과를 보였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.1
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• pp.167-173
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• 2017

As the increasing use of the cloud computing, virtualization technology have been combined and applied a variety of requirements. Cloud computing has the advantage that the support computing resource by a flexible and scalable to users as they want and it utilized in a variety of distributed computing. To do this, it is especially important to ensure the stability of the cloud computing. In this paper, we analyzed a variety of component measurement using open-source tools for ensuring the performance of the system on the education system to build cloud testbed environment. And we extract the performance that may affect the virtualization environment from processor, memory, cache, network, etc on each of the host machine(Host Machine) and a virtual machine (Virtual Machine). Using this result, we can clearly grasp the state of the system and also it is possible to quickly diagnose the problem. Furthermore, the cloud computing can be guaranteed the SLA(Service Level Agreement).