콘텐츠 중심 네트워크(Contents-Centric Networking, CCN)는 현재의 IP 기반 인터넷에서의 단대단 통신 패러다임을 콘텐츠 중심으로 전환하기 위한 미래 인터넷 기술이다. 이러한 새로운 네트워크를 운영하는데 있어서, 망관리는 매우 중요한 기능들중의 하나이다. 기존의 IP 네트워크에서 전형적인 망관리 표준은 Simple Network Management Protocol (SNMP)이다. CCN에 망관리 기능을 구현하기 위한 많은 연구들이 있었으나, 이들을 순수한 CCN 운영 환경에 적용하는데에는 각각의 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계를 갖는 주된 이유는 기존 방법들이 IP-overlay 구조로 운용되거나, push 형태의 정보 전달을 지원하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 SNMP를 연동한 CCN 망관리를 위하여, pull과 push-type의 SNMP 메쏘드들을 CCN에서 모두 수용 가능한 새로운 naming structure를 제안한다. 그리고, 제안하는 naming structure를 활용하여 순수 CCN 환경에서 SNMP의 network 와 node의 상태 모니터링을 위한 GET과 TRAP 메쏘드 뿐만 아니라, 이들의 설정을 위한 SET 메쏘드를 지원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 효과성을 검증하기 위하여, 제안 방법을 CCNx를 활용하여 구현하고 한 테스트베드를 구축하여, 테스트베드상에서 SNMP 메시지들이 정상적으로 교환됨을 보인다.
본 논문에서는 개방 시스템 기반 가상 자원 모니터링 시스템을 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 부분으로 세분화 하고 각각 모듈화하여 설계 및 구현하였다. 설계한 시스템을 구현하기 위해 Windows, Linux, Xen 운영체제를 이용하였고, 구현 언어로는 C++를 사용하였다. 그리고 시스템의 구조는 기능 업그레이드 및 추가 등의 확장성을 고려하여 가능한 기능별로 모듈화 하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 적용 가능한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템의 동작성 검사를 위해 테스트베드를 구축하여 Xen, ESX 하이퍼바이저 운영체제에서 테스트 한 결과 실시간으로 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 정보를 정상적으로 모니터링 함을 확인 하였다.
본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.
전 세계적으로 기후변화에 따른 예측하기 어려운 국지성호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 수반되는 돌발홍수를 사전에 대비하기 위해 하천운영의 중요성이 강조되고 있다. 일반적인 하천 시설물 점검 및 보수 계획 수립 시, 시설물의 중요도나 하천의 현황 보다는 행정적인 편의성을 고려하여 구간에 따른 육안 점검 등을 통해 일률적으로 수행되고 있다. 그러나 현재 우리나라의 하천 시설물 중 약 40% 이상이 준공연수가 30년을 초과한 것으로 파악되고 있으며, 노후화된 하천 시설물의 정확한 상태평가에 따른 보수보강 계획수립이 필요한 실정이다. 이를 위해서는 하천 시설물 관리에 있어 다양한 문제점과 관련된 자료를 수집하여 DB화하고, 모델링 및 정밀검사 등을 통해 다양한 각도에서 분석되어야 한다. 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)에서 제공하는 하천 시설물 관리대장 중 테스트베드에 위치한 수문의 개별부재에 대한 상태 평가지수를 활용하여 시설물의 생애주기를 통합적으로 고려할 수 있는 성능평가모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델은 하천 시설물의 합리적인 관리체계를 통해 분석된 결과로부터 시설관리자가 하천 관리 및 계획수립에 있어 의사결정을 할 수 있도록 정보를 제공하는 지원 도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.
클라우드 컴퓨팅 서비스의 표준화 작업을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 유즈 케이스와 요구사항 연구가 이루어지고 있지만 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법에 대한 연구 자체는 미비하다. 본 논문은 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법을 기존의 통합보안관리시스템과 연계하여 제안한다. CloudStack 2.2.4 테스트베드를 활용하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축한 SWU-IaaS 클라우드 구조를 먼저 제안한다. 이러한 SWU-IaaS 클라우드 운영을 통해 IaaS 클라우드의 계층적인 구조와 구성요소들에 대한 속성 및 기능을 도출한다. 아울러 IaaS 클라우드 서비스를 정상(normal)적인 상태와 비정상(abnormal)적인 상태로 구분하여 각각의 시나리오를 제시한 후 통합보안 관리시스템으로부터 전달되는 보안 이벤트에 대하여 IaaS 클라우드 서비스의 운영 시나리오를 제안한다.
한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.
광범위한 인터넷의 보급에 따라 컴퓨터 및 네트워크 시스템의 취약점을 이용한 해커들의 통신 웹을 경유한 공격이 쉽게 되었다. 본 논문에서는 통합 보안관리가 가능한 LISS(Linux-based Integrated Security System)라고 이름 붙여진 통합 보안 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 공개 운영 체제인 Linux에 기반하고 있으며, Linux 기반 서버의 보안관리에 효과적인 공개 보안 도구들로 구성되어 있다. LISS의 성능을 시험하기 위하여 테스트베드를 구성하여 시험한 결과, 구현된 시스템이 네트워크 매퍼로부터 발생되는 모든 공격 패턴들을 포획하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 공공 시설물을 대상으로 설치된 지진가속도 계측 시스템의 운영 효율성 개선을 위하여 지진 이벤트 신호 변환 및 처리 알고리즘을 개발하였다. 더불어 처리된 지진 가속도 시간이력의 분석을 통해 건축물의 안전성을 평가할 수 있는 평가 방법과 평가 기준을 제안하였으며, 테스트베드 건축물에 적용하여 그 작동과 활용성을 검증하였다. 이를 통해 지진 이벤트 계측자료의 분석 정확성을 확보하고, 지진재해 상황에서 재난 대응의 방향과 우선순위 판단을 위한 의사결정 지원자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
도시침수는 하천홍수와는 달리 짧은 시간에 발생하며 저지대 우수 유입, 배수관로 용량 부족등으로 인해 발생한다. 추가적 원인으로 국지성 집중호우가 있으며 짧은 시간에 많은 비가 집중적으로 내리는 현상을 의미한다. 한두 시간 혹은 몇 분 동안의 짧은 시간에 좁은 지역에서 발생하는특성 때문에 발생 시간, 지점, 강우량에 대한 정확한 예측이 어려워 도심지의 저지대가 침수되는등 예상치 못하는 침수피해가 자주 발생한다. 강우량별 피해 범위를 보면 시간당 30~40mm 정도에서 하수관이 역류하고, 시간당 50mm 강우량에서 지하실이나 지하상가와 같은 지하공간에서 침수피해가 발생할 수 있으며, 시간당 100mm 이상의 강우에서는 대규모 재해가 발생할 우려가 높아진다. 도시침수 피해를 줄이기 위해 지자체에서는 CCTV를 운영하여 위험을 감시하고 있지만다수의 인력과 환경에 따라 영상 확인의 한계가 있다. 그러나 침수센서는 침수 정도를 수치로 표현하여 데이터를 확보함과 동시에 다수의 지역을 모니터링하는데 유용하다. 또한 주변 환경에 상관없이 계측된 자료를 모니터링 할 수 있다. 기존 센서를 설계할 때는 도시 미관을 해치는 경우가있었으나 본 연구에서는 도심지의 여건에 맞추어 인도용, 차도용, 공원용의 용도에 맞는 센서를구축하여 미관을 해치지 않으면서 기존의 지형을 활용하고자 하였다. 이 후 구축된 센서를 이용하여 리빙랩 개념의 테스트베드를 통해 다양한 도시침수의 원인이 되는 조건을 검토하여 실증 실험을 진행할 예정이다.
한정된 고성능 자원을 여러 사용자들에게 제공해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 제한된 기간 내에 보다 많은 양의 작업이 실행되도록 시스템 활용률을 높이는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용 프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 응용 특성 분석을 실행하고 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 프로파일링 테스트베드를 구축하고 단일노드를 기반으로 분석한 응용 프로그램 특성 결과를 활용한 스케줄링 최적화 기법이 확장성 있게 동작함을 보이고자 하였다. 또한 중규모 클러스터에 개발한 스케줄링 최적화 기법을 적용한 결과 전체 응용 프로그램이 실행 시간을 단축함으로써 최대 33%의 성능 향상 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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