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.
클라우드 컴퓨팅에서 사용되는 웹 서비스들은 워크플로우에 따라 서비스가 설계되어 조합된다. 대표적인 웹서비스 명세언어인 BPEL의 검증방법에는 Petri nets, Abstract State Machine(ASM), BPE-Calculus 등이 존재한다. 하지만 기존의 방법은 설계와 검증이 분리되어 있어 일관성이 부족하고, 시각화 문제, 동일성, 시간에 대한 제약조건의 문제점이 존재한다. 이에 대한 해결방안으로 이동성, 재구성성, 동일성, 시간속성 등의 새로운 분석 방법을 제시하는 Onion 언어가 제안되었다. 본 논문은 BPEL로 명세된 서비스를 Onion 시스템에 적용시키기 위한, 변환 과정에 대해서 다룬다. 이에 대한 과정으로 BPEL의 액티비티를 Onion으로 변환하고, 워크플로우 패턴을 적용하여, 3 가지 패턴을 Onion OVL로 변환을 적용하였다. 이를 통하여 BPEL을 Onion OVL로 변환하는데 문제가 없음을 보였으며, 효율적인 표현이 가능함을 보였다. 추후 Onion 시스템의 컴포넌트로 적용하여, BPEL로 작성된 서비스를 Onion 시스템을 통해 분석/검증할 수 있다.
건설CALS 시스템은 건설사업의 전 과정에서 발생되는 방대한 정보를 관리 제공하는 정보시스템으로 건설CALS 포탈 및 항만건설통합정보 등 6개 단위 시스템으로 구성되어 있다. 그러나 각 시스템들의 개발 시기가 개별적이고 하드웨어 구성 또한 독립적으로 이루어져 신규 시스템 추가 시 기존 시스템과의 연계가 어려우며 별도 하드웨어 및 소프트웨어를 추가하여야 한다. 또한, 시스템 운영 중 발생한 유휴자원을 다른 시스템에서 활용하지 못하기 때문에 시스템 운영 측면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반 건설CALS 시스템 아키텍처를 설계하였다. 설계한 아키텍처는 시스템 확장이 용이하고 자원에 대한 동적 할당과 더불어 잉여 자원에 대한 높은 활용성, 시스템 가용성을 증대 시킬 수 있어 효율적인 시스템 운영이 가능하다.
최근 차량용 블랙박스의 저장된 데이터의 안전성에 대한 관심도가 높아지고 있다. 현재의 차량용 블랙박스는 영상녹화 및 저장을 위해 보통 플래시 메모리를 삽입하여 사용하는데 이는 메모리의 분실 또는 데이터 파손 등 데이터 보관성에 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 차량용 블랙박스의 데이터 안전성을 높이고자 클라우드 컴퓨팅 개념을 도입하여 사고발생 시 중요한 데이터를 서버에 최대한 업로드하고 이를 이용해 제 3자에게 영상 데이터를 제공하거나 사고를 통보 할 수 있는 기능을 가진 블랙박스 시스템을 안드로이드 OS에서 구현하고자 한다.
Grayware 는 정상적인 소프트웨어와 달리 사용자의 동의가 없거나, 사용자가 인지하지 못하는상태에 설치되어 개인이나 기업의 특정정보를 수집하여 외부에 유출시키는 소프트웨어이다. 최근에는 Grayware 가 지능적인 수법의 Crimeware 로 변질되어 감에 따라, 순기능보다 역기능이 증가하고 있으며, 그 중 개인정보 및 기업의 중요 데이터 유출의 심각성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 Multi-Factor 인증과 Anti-Grayware System(이하 Anti-G/W System)을 이용한 Grayware 역기능 최소화 방안을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있게 하는 OpenNebula는 ONE 스케줄러를 통해 가상머신들의 라이프 사이클을 관리한다. ONE 스케줄러는 가상머신을 할당 할 때, 클러스터 노드의 물리적 자원 할당 여부만을 고려하기 때문에 가상 머신 생성 후의 부하를 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 이전 가상 머신 사용 패턴을 기반으로 부하 등급을 나누고 이 등급에 따라 가상머신을 동적으로 할당하는 기법을 제안한다.
웹 서비스 혹은 클라우드 컴퓨팅 서비스로써 대용량의 멀티미디어 데이터에 대한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여, 분산 고차원 색인 구조에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이러한 고차원 데이터의 색인 구조에 대한 연구와 달리, 고차원 색인 데이터의 저장 및 관리에 대한 연구는 거의 전무한 것이 현실이다. 지금껏 대부분의 색인 데이터는 빠른 접근을 위하여 트랜잭션 관리 및 데이터의 복구를 제공하지 않은 파일 시스템에서 관리되어 왔다. 그러나, 파일 시스템에 저장된 색인 데이터는 이를 서비스하는 노드의 장애 발생 시에 일부 혹은 전체 데이터에 대한 검색이 이뤄지지 않는 문제점이 있다. 서비스의 가용성 여부가 중요한 요소인 웹 서비스와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위하여, 본 논문에서는 고차원 색인 데이터를 데이터베이스를 통해 관리하여, 안정성 및 가용성을 보장하면서, 고차원 데이터의 색인 및 검색의 성능을 보장하는 방법을 제안하고자 한다.
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.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지고 관련 서비스와 제품이 많이 출시되고 있다. 특히 하나의 어플리케이션 인스턴스 상에서 멀티테넌트에게 독립적인 서비스를 제공하는 SaaS 플랫폼에 대한 관심이 급격히 확대되고 있다. SaaS 플랫폼 상에서 어플리케이션을 배포하기 위해서는 개발환경을 이용해 어플리케이션 개발자가 손쉽고 직관적으로 어플리케이션을 작성할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 SaaSpia 플랫폼 중 개발환경에 대해 Web 에서 제공하는 컴포넌트를 이용해 효율적인 개발 화면을 구성하기 위한 UI 설계 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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