최근 IT기술이 발전하면서 다양한 정보시스템이 구축되고 있다. 하지만 정보시스템을 구축할 때 H/W가 적정한 규모인지 판단하기 어려워 SI업체 및 전문가에 상당히 의존하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정보화진흥원 등에서는 시스템 유형 별 로 H/W 용량 산정식을 개발하여 기준으로 삼고자 하였으나, 공급업체 전문가그룹의 토의에 의한 용량 산정식을 제시한 것과 비교적 오래되었다는 문제가 있어 지금의 실정에서는 더 이상 적용하기 힘들다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 투자되는 예산 대비 최적의 성능을 보장할 수 있는 적정용량 산정 기법을 제안한다. 이를 위해 클라우드 가상 환경에서의 시뮬레이션을 통해 다양한 경우의 비용 대비 성능 측정치를 수집하여 회귀분석함으로써 적정 용량을 추정할 수 있는 산식을 도출하였다. 본 연구를 통해 H/W 용량 산정 시 객관적으로 수치화된 자료를 바탕으로 정보시스템을 구축할 수 있기 때문에 과대 과소 책정되는 비용을 절감할 수 있으며, SI업체나 전문가에 의존하지 않는 환경에서 정보시스템 구축이 가능하다.
빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.
본격적인 사물인터넷(IoT) 시대의 도래는 다양한 형태의 정보를 사물인터넷 기기를 통해 수집하게 되고, 수집된 방대한 정보는 분석과정에 의해 새로운 정보로 탄생한다. 이렇게 생성된 정보를 효과적으로 저장하기 위해서는 유연성과 확장성이 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 시스템이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 클라이언트 시스템 수용을 위한 주요 결정요인을 동기요인(경제성, 효율성 등)과 저해요인(전환비용, 보안문제 등)으로 보고, 저해요인을 중심으로 새로운 시스템 수용결정을 함에 있어서 어떤 세부요인이 주요하게 작용하는지에 대한 순위 파악에 연구목적을 두고 있다. 주요우선순위 결정에 필요한 요인은 문헌고찰을 통해 확보된 기술 관점의 시스템 수용결정 요인으로 정하고, 도출된 요인을 중심으로 설문지를 작성한 후, 관련 전문가를 대상으로 설문을 실시하고자 한다. 그리고 AHP분석을 통해 의사결정단위 측정을 위한 요소들 간의 쌍대비교를 수행하여 최종 우선순위를 도출하고자 한다. 나아가 본 연구 결과는 기술 수용(활성화)에 따른 의사결정을 함에 있어서 중요한 판단 근거가 될 것이다.
모바일 기기 관련 기술의 급속한 발달에도 자원 제약적인 특성으로 인한 많은 문제들이 아직까지 해결되지 못하고 있다. 이러한 물리적인 한계성을 극복하기 위해 인터넷으로 연결된 클라우드 서버의 자원을 활용하는 컴퓨테이션 오프로딩이 고안되었고 에너지 절약 측면에서 다양한 연구들이 진행되었다. 그러나 실시간성을 만족시켜야 하는 응용에서는 에너지 보다 마감시간 내에 작업의 수행을 완료하는 것이 더 중요하다. 본 논문에서는 이러한 실시간 응용을 지원하기 위해서 클라우드의 스케줄링 지연 시간을 고려한 오프로딩 결정 기법을 제안했다. 제안 기법에서는 오프로딩의 예상 여유시간과 모바일 기기 내에서 수행했을 때의 여유 시간을 비교하여 마감시간을 더 효과적으로 만족할 수 있는 방법을 선정함으로써 실시간 작업에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 기반 N-Screen 에뮬레이터의 한계점을 해결하기 위해 새로운 클라우드 기반 N-Screen 에뮬레이터 설계 방법을 제안하고 구현한다. 이 방법은 서버에서 에뮬레이터의 실체 없이 웹 서비스를 이용하여 브라우저로 에뮬레이터의 모습을 확인할 수 있도록 한다. 이것은 개인용 컴퓨터 또는 모바일 환경에 구애받지 않고 동일한 서비스가 가능하도록 한 것이다. 또한, 다양한 디바이스의 각기 다른 웹 브라우저 엔진을 따로 에뮬레이팅 하기 위해 WebKit 엔진을 각 디바이스의 특성에 맞게 수정하고 관리한다. 그리고 기존의 설계 방법에서는 한 화면에 보여줄 수 있는 에뮬레이터 수가 2, 3개로 제한적 이지만, 새로운 설계 방법은 한 서버 당 100개 이상의 에뮬레이터를 구동시킬 수 있도록 성능을 향상시켰다.
본 연구에서는 현재 클라우드 기반 도서관 시스템을 사용하고 있는 국내 도서관들을 사례로 각 시스템의 도입, 전환, 그리고 운영의 과정으로 구분된 사용경험에 나타난 주요 특성과 현안을 조사하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 새로운 시스템들은 기존 시스템의 운영에 따른 문제의 대안으로 도입하게 되었으며, 비용 효율적인 이유로 현재의 제품을 선정하였다고 한다. 둘째, 전환과정의 주요 현안은 데이터의 전환작업, 기존 서비스 기능의 구현, 도서관 내외부 시스템의 연동문제 등이었다. 셋째, 운영과정에서 파악된 주요 장점은 비용절감, 간편한 설치와 자동적인 관리 및 유지보수, 그리고 모바일 기기들에서의 편리한 사용이었다. 주요 단점은 도서관 특성을 반영한 맞춤화의 어려움, 네트워크의 안정성 요구였다. 정보기술 담당사서의 없어진 역할은 시스템 정기점검 및 유지보수 지원 업무이며, 새롭게 생긴 역할은 다양하게 제시되었다. 도입 시스템에 대한 사서와 이용자의 반응은 대체로 불만보다는 만족한다는 의견이었다.
범용 그래픽 처리 장치(General Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU)는 최근 고성능 컴퓨팅에서 중요한 역할을 함으로써, 여러 클라우드 서비스 공급업체들은 GPU 서비스를 제공하기 시작했다. 컨테이너를 사용하는 클라우드 환경에서 대부분의 클러스터 오케스트레이션 플랫폼은 정수 개의 GPU를 작업에 할당하고 다른 작업과 이를 공유하는 것을 허용하지 않는다. 이 경우 작업이 GPU에서 코어 및 메모리 등 자원이 집중적으로 필요하지 않다면 GPU 노드의 리소스 사용률이 저하될 수 있다. GPU 가상화는 응용의 동시 수행을 가능하게 하며 자원을 공유할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 응용의 동시 수행 성능은 동시 수행되는 응용의 특성과 노드 안에서 자원 경쟁으로 인한 간섭에 따라 달라질 수 있다. 본 논문은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스(Kubernetes)를 기반으로 다중 서버 생성 및 실행을 통하여 GPU를 공유함으로써 발생할 수 있는 간섭을 측정하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크를 통해 다양한 스케줄링 방법으로 GPU에서 여러 작업을 실행함으로써 이에 따른 성능 변화를 조사하였으며, 이를 통해 GPU 메모리 사용량 및 컴퓨팅 리소스만 고려해서는 최적의 스케줄링을 할 수 없음을 보인다. 마지막으로 해당 프레임워크를 사용하여 응용들의 동시 실행에 따라 발생한 간섭을 측정한다.
멀티레벨 스토리지 접근은 클라우드 시스템, 가상화 환경, 네트워크 기반 스토리지 등 많은 컴퓨팅 환경에서 널리 사용되고 있다. 이러한 멀티레벨 스토리지의 접근성능을 향상시키려면, 되도록 하위 레벨의 스토리지로 요청이 일어나지 않게 하는 것이 중요하며, 이는 각 레벨의 버퍼캐시 성능이 큰 영향을 미친다. 다양한 버퍼캐시 알고리즘들 중 ARC 알고리즘은 동작의 간결성과 고성능으로 인해, 많은 워크로드에서 가장 좋은 성능을 보이는 캐시 알고리즘으로 알려져 있다. 그러나, ARC 알고리즘은 2차 레벨 버퍼캐시에서는 좋은 성능을 보이지 않는데, 이는 ARC 알고리즘이 멀티레벨 캐시의 특성을 반영하지 못하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 멀티레벨 캐시의 특성과 이를 반영한 M-ARC 라는 멀티레벨 버퍼캐시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알로리즘은 기존 ARC에 비해 약 2배 이상 향상된 성능을 보여주고 있다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원을 사용자에게 논리적으로 제공하여 시스템의 효율성을 높이고 유연성을 향상시키기 위한 기술로 서버 통합이나 아마존 EC2와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 이러한 가상화 환경에서는 다수의 가상머신들의 동시적인 I/O 수행으로 인해 저장장치에 병목현상이 발생된다. 또한 각 가상머신들의 중복된 데이터들을 저장하기 위해 불필요한 쓰기 비용이 발생하여 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 가상화 환경에서의 I/O비용을 감소시키기 위해 SSD를 캐시로 사용하는 중복 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중복된 데이터를 제거하여 불필요한 디스크에 대한 I/O 수행을 감소시키며, 중복 발생 패턴의 특성을 고려하여 SSD의 빠른 쓰기 성능을 효과적으로 사용할 수 있는 캐시 구조 모델을 통해 가상화 환경에서 I/O 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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