워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
The port BIM technology has many problems such as lack of relevant system, high cost of BIM infrastructure construction, and process difference of existing domestic inter-industry. Since the port facilities as national key industries are managed and operated by public organizations, it is necessary to integrate IT resources and have a system that needs collective construction and joint utilization management. In this paper, we proposed the convergence of cloud computing technology and BIM as a way to reduce the infrastructure cost required for port BIM operation and to provide various BIM services for domestic process. To do this, we collected system requirements based on demand surveys of port staff and designed a BIM browser that provides IFC-based BIM server and customized services to reduce infrastructure cost in cloud computing environment. In terms of infrastructure, we designed cloud-based IaaS to support cost reduction, which is an essential component, and designed SaaS to support customized services in terms of services. We will perform performance verification with focus on whether port BIM servers and browsers have reached a level where they can manage four BIM models with different types and capacities.
클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 자원을 구축하는 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 클라이언트가 데이터 센터와 서비스제공자를 완전히 신뢰할 수 없다는 것이다. 예를 들어, 클라우드에 저장된 파일이 손실되었을 때 서비스 제공자는 서비스의 신뢰도가 떨어지는 것을 막기 위해 이를 숨길 수 있다. 이때, 데이터가 저장 후에 손실되었다는 것을 증명하지 못하면, 그 피해는 클라이언트에게 돌아오게 된다. 따라서, 클라이언트의 데이터를 보호하기 위하여 무결성을 검증할 수 있는 적절한 기법을 적용하여야 한다. 기존 연구로는 homomorphic tags 기반의 기법들이 많이 제안되었으나 이 기법은 많은 지수연산을 필요로 하므로 상용화할 수 있을 만큼의 효율성을 가지지 못한다. 특히, 클라이언트가 증거 생성을 위해 많은 연산을 부담해야 한다. 본 논문에서는 효율성에 중점을 둔, 특히 클라이언트의 효율성에 중점을 둔 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Modular arithmetic을 기반으로 설계되었으며, 무결성 검증뿐만 아니라 데이터가 자주 업데이트 되는 환경을 지원한다. Simulation result는 제안하는 기법이 기존 기법에 매우 효율적임을 보여준다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.85-91
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2023
In order to utilize KOSMOS, the performance evaluation results are presented in this paper with CloudSuite, an application service-based benchmark program in the cloud computing area. CloudSuite offers several distinct applications as cloud services in two parts: offline applications and online applications on containers. In comparison with other microservers which have similar hardware specifications of KOSMOS, it was observed that KOSMOS was superior in all CloudSuite benchmark applications. KOSMOS also showed higher performance than Intel Xeon CPU-based servers in an offline application. KOSMOS reduced completion time during executing Graph Analytics by 30.3% and 72.3% compared to two Intel Xeon CPU-based servers in an experimental configuration of multiple nodes in KOSMOS.
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 Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.7-8
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2013
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 N-스크린 서비스를 위한 실시간 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 블록을 생성하고, 해당 블록을 변환하여 실시간으로 재생한다. 또한, 요청된 포맷에 따라 변환하는 방식으로 여러 디바이스에 최적화하여 실시간으로 재생 서비스를 제공할 수 있기 때문에 스토리지 사용량도 기존 동영상 서비스 방식에 비해 유리하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06a
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pp.317-318
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2010
클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅에 적합한 데이터 분산 저장 및 병렬 처리가 가능한 IT 인프라 구축이 필수적이다. 이를 위해서 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS(Hadoop File System)와 병렬 데이터 처리를 지원하기 위한 MapReduce 프레임워크 관련 연구가 각광 받고 있다. 하지만 MapReduce 프레임워크를 구성하는 JobTracker 노드는 SPoF(Single Point of Failure)이기 때문에, 작업 도중 JobTracker 노드의 결함이 발생하게 되면 전체 작업이 실패하게 된다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 MapReduce 프레임워크의 JobTracker 노드 결함 발생에 대처할 수 있는 결함허용 메커니즘을 제안하였다.
Purpose This study examines firms at various industries to identify key organizational characteristics that positively drive the evaluation of cloud computing. In addition, this study tests the impact of one's evaluation has on the adoption and integration of cloud computing within their respective firm. Design/methodology/approach A total of 172 responses from various firms currently using cloud computing service were analyzed using the structural equation modeling(SEM). Findings Results show that organizational Needs(Mobility and Job Relevance), Perceived Factors(Relative Advantages and Cost Savings), and Organizational Readiness(Technical Knowledge, Financial Supports, and Managerial Supports) have a significant impact on cloud computing evaluation; and evaluation influences its adoption, and integration. However, two variables(IT Performance Gaps and Compatibility) have no significant impact on cloud computing evaluation. Finally, Evolutional Leadership has a significant moderating effect within the relationship among variables in the process of cloud computing implementation.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.204-205
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2013
본 논문은 클라우드 컴퓨팅환경에서 향후 TLS 기반 제작 및 편집의 중요성에 주목하여 UHD 콘텐츠 편집을 지원하는 MXF 구조에 관하여 논하였다. 기술의 발전으로 인해 화면의 해상도가 최소 4K UHD로 높아짐으로써 초고해상도 콘텐츠를 편집하기 위한 기술들이 필요하다. 이를 위해 대용량의 비디오 데이터를 높은 압축률로 부호화할 수 있는 기술이 지원되어야 한다. 본 논문에선 초고해상도로 인한 대용량의 UHD 비디오 제작을 위한 비트스트림을 지원하는 MXF의 에센스 콘테이너를 제안한다.
정보화 시대에 들어오며 수많은 정보들의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 어려워졌다. 그중 영화는 수없이 많은 정보를 누적해왔고 개인에 따라 선호하는 영화가 서로 다르기 때문에 각 개인에 맞는 영화를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 협업 필터링과 개인의 감정을 이용하고 AWS(Amazon Web Service)를 통한 클라우드 컴퓨팅 시스템을 사용하여 각 개인에 더 적합한 영화 추천 시스템을 제안 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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