Kim, Sun-Wook;Choi, Ji-Hyeok;Kim, Seong-Woon;Kim, Hak-Young
Annual Conference of KIPS
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2015.10a
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pp.61-64
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2015
데스크톱 가상화 기반 대규모 가상 플랫폼 인프라 시스템은 다양한 모바일 및 경량 단말 사용자에게 네트워크를 통해 가상 플랫폼 서비스를 끊김 없이 제공하는 것을 목적으로 한다. 대규모 사용자 지원 및 적응형 가상 플랫폼 서비스를 위해서는 가상 플랫폼 전송 프로토콜의 경량화를 통한 서비스 부하를 감소시켜 서버당 가상 플랫폼 서비스 댓수의 증가 및 모바일 사용자 지원을 위한 네트워크 대역폭 부하 감소가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 인프라 상에서 사용자의 컴퓨팅 환경에 최적화된 가상 플랫폼 서비스 제공 및 서비스 부하 감소를 위한 네트워크 경량 프로토콜 전송 시스템을 설계 및 구현한다.
본 연구는 컴퓨터시스템을 이용한 맞춤형 정음기반 한국어 학습 지원시스템의 효율적인 모델에 관한 연구 논문으로서, IMS/AICC 국제규격을 준수하는 LCMS와 SCORM 기반의 정음 정보처리로 한국어 교육이 가능한 학습지원시스템에 구축 시스템의 세부 모음들을 정의하였다. 주 내용은 학습자의 학습결과와 학습 습관을 분석 평가하여 자가 주도 식으로 학습할 수 있는 기능을 제공한 것이다. 본 연구는 효율적인 PMS 세부모듈 시스템은 물론, 표준 역량모델관리시스템, 학습자 개별 역량 관리시스템, 역량저장 및 저장소, 커뮤니티를 활용한 역량 모델기반의 지식관리시스템, 교육 수요분석용 e-Survey시스템, 모바일 학습지원서비스 시스템 등이다. 앞으로 클라우드컴퓨팅 기술을 적용한 외국인을 위한 정음기반 한국어 학습지원시스템 구축 표준 모델을 제시하였다.
지금까지 교통사고 예방을 위한 도로 정보 등을 제공하기 위해 차량 간 통신 네트워크인 Vehicular Ad hoc NETwork (VANET)연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 각 자동차의 On board unit (OBU)의 계산 능력, 저장 공간 등을 효율적으로 사용하는 연구는 진행되어 오지 않았다. 2011년 Olariu et al. 가 cloud computing을 기존의 VANET에 적용하는 개념인 Autonomous Vehicular cloud[1]를 제시하면서 새로운 VANET 연구의 새로운 장을 열었다. 기존의 VANET연구는 지금까지의 각각의 자동차의 통신 성능을 높이는 것에 초점을 맞추었지만, 새로운 아이디어는 높아진 각 자동차의 능력을 효율적으로 이용하여, 유용하게 사용하는 것에 초점을 맞추었다. 이것은 Intelligent Transport System (ITS)의 구축에 한발 더 나아갈 수 있게 하였다. 그 이후 VANET cloud computing (VCC)에 관한 많은 연구들이 진행되었으나 보안적인 측면에서는 아직 연구가 미흡한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 보안을 보완한 VCC 아키텍처를 제안한다.
모바일 시스템은 제한된 하드웨어 리소스로만 구성된다. 예를 들면, 배터리 용량, 네트워크 대역폭, 저장 용량, 프로세서 성능 등이 그것이다. 이러한 제한된 리소스는 클라우드 서버로의 작업분할을 통하여 경감될 수 있다. 계산량이 많은 부분을 리소스가 풍부한 서버에 전송하고, 서버로부터 결과만을 받아 사용함으로써 리소스의 제약에서 벗어날 수 있다. 작업분할 기술들과 관련하여 많은 연구들이 지난 십 여년 간 진행되었다. 본 연구에서는 이와 관련된 기본적인 논의들을 살펴보도록 하겠다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 및 모바일 디바이스의 확산으로 데이터센터의 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 데이터 센터내 트래픽 또한 급증할 것으로 예측된다. 따라서 데이터센터 내에 서버용 확장 할 수 있고, 고장방지에 뛰어난 서버센트릭 네트워크 구조가 수많은 서버를 효율적으로 관리할 수 있는 대안으로 제시되었다. 본 논문에서는 서버센트릭 데이터센터에서 서버 배치를 통한 트래픽의 변화에 대해 분석하고 효율적으로 트래픽을 감소시키기 위한 휴리스틱(Heuristic) 접근방법을 제안한다.
클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.
Web Real-Time Communication(WebRTC) 기술은 웹 기반으로 실시간 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 쓰이는 기술이다. WebRTC 기술은 인터넷 상의 두 컴퓨팅 노드 사이의 Peer-to-Peer RTP 연결을 가능케 함으로써 상호간 실시간 스트리밍을 가능케 하지만 컨퍼런스 시스템과 같이 다수의 노드가 통신에 참여하는 경우 네트워크 연결은 메쉬 토폴로지의 형태로 구성되어 대역폭의 한계로 확장성에 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 인코딩과 먹싱을 통해 다중 노드간의 통신을 중계를 지원하는 Multipoint Control Unit(MCU)과 MCU 사이의 클러스터링, 그리고 클라우드 플랫폼을 통해 확장성 높은 실시간 스트리밍 서비스를 지원하는 플랫폼 구조를 설계하고 그 예제를 보인다.
가상화 기술은 물리적인 컴퓨팅 자원을 논리적으로 분할하여 여러 사용자에게 제공함으로써 자원 효율성 및 관리 측면에서 큰 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 클라우드 기술의 핵심으로 그 중요성이 나날이 높아지고 있다. 이에 맞춰 가상 머신의 성능 측정 방법 및 성능 비교 역시 활발하게 진행되어야 하나, 실제로는 서버 가상화 위주의 벤더 종속적인 성능 비교가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 가상 머신 성능 측정 방법에 대해 연구하고 운영체제에서 제공하는 유틸리티를 이용하여 성능 측정 방법을 제안한다. 전가상화(Full Virtualization)방식의 클로즈드 소스 기반(Closed Source Based)의 가상화 솔루션들을 선정하여 윈도우즈와 리눅스 운영체제 상에서 각각 성능 측정 방법 및 요소를 정의하고 성능 측정 후 비교하였다. 그 결과로 각 가상화 솔루션의 성능 비교 지표를 통하여 가상 머신의 실행과 가상 머신상의 응용 프로그램이 호스트 운영체제에 미치는 부하를 분석하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라, 많은 데이터 센터들이 세워졌으며 그럼으로써 데이터 센터의 전력 소모가 이슈가 되고 있다. 한편 현대의 하드웨어에서 CPU 코어의 수와 메모리의 용량은 점차 증가하는 추세이다. 이 논문에서 우리는 다수의 가상머신을 한 개 물리노드에 배치하였을 때의 전력 효율성과 성능 하락에 대해 연구하였다. 결론적으로 우리는 메모리 사용률이 올라갈수록 성능이 하락하며 전력 효율성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.
최근 사회적 이슈로 부각되고 있는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 시스템 등은 대부분 공개소프트웨어를 활용하여 개발이 진행되고 있으며, 이에 따라 공개소프트웨어의 활용이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 그러나 저비용, 고효율성의 장점을 가진 공개소프트웨어의 성공적인 활용을 위해서는 공개소프트웨어 라이선스를 체계적으로 관리하고, 제품출시 이전에 라이선스 위반 여부를 명확히 확인하여야 향후 법정 분쟁으로부터 자유로울 수 있다는 이슈를 가지고 있다. 본 논문에서는 공개소프트웨어 라이선스에 대한 명확한 이해를 통해 안전한 공개소프트웨어 활용을 위한 공개소프트웨어 라이선스 설정방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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