논문은 LG 데이콤의 TPS 서비스에서 사용되는 여러 단말의 초기 설치의 편의성을 최대한 보장하기 위한 자동 프로비저닝 시스템에 대한 연구이다. 이를 위해서 요구되는 단말기의 식별자와 암호화를 처리하기 위한 자동 프로비저닝 시스템의 수행 절차를 제안한다. 기본 구성은 홈게이트웨이를 이용한 홈네트워크를 구성하고 있다. 이를 기반으로 하여 IPTV 셋탑, WiFI 폰, PC 를 동시에 사용하기 위해서는 자동 프로비저닝 시스템에서 여러 단말기로 네트워크 접속에 필요한 정보(접속할 시스템의 주소(IP), 포트 및 환경 파일)를 전송하거나, 단말기가 직접 다운받을 수 있도록 한다. 이를 제공하는 시스템을 TPS 자동 프로비저닝 시스템이라 명하며, 이는 가입자의 개입없이 홈네트워크 환경과 멀티미어어 서비스 환경을 자동으로 설치함으로써 사용자의 편이성을 극대화하게 된다. 본 논문은 TPS 서비스와 디지털 홈 서비스의 근간이 되는 프로비저닝 플랫폼의 기술적 가능성을 검증함으로써 향후 관련 단말기 개발 및 개방형 서비스를 제공하기 위한 기초자료로 활용되고자 한다.
클라우드 서비스는 다양한 장점들 덕분에 현대 IT 사업에서 주목을 받고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 요구는 동적이기 때문에 서비스 제공자는 사용자 요구량을 예측하고 이를 기반으로 자원을 제공하는 VM(Virtual Machine) 프로비저닝 기법이 필요하다. VM 프로비저닝은 사용자의 QoS를 만족시키고 자원 관리 비용을 최소화하여 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적인 VM 프로비저닝을 위해 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 이를 기반으로 서비스 제공자의 총 경비에 대한 기대 값을 최소화시키기 위한 새로운 VM 프로비저닝 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위하여 실제 데이터를 이용하여 자원 요구 예측량과 자원 제공량을 계산하고, 이를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법이 서비스 제공자의 총 경비를 최소화함을 보여준다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.
하둡은 대표적인 빅데이터 처리 프레임워크로 널리 사용되고 있지만 하둡 어플리케이션은 고성능컴퓨팅 환경에서 하둡 분산파일시스템이 아닌 러스터 병렬 파일시스템 위에서도 수행될 수 있다. 그러나 이를 위해서 추가적으로 러스터 병렬파일시스템을 구축하고 관리하는 것은 시간 소모적인 업무가 될 수 있다. 본 연구는 러스터 병렬파일시스템의 오토 프로비저닝을 위한 암바리 서비스의 설계 방안에 대해서 제안한다. 암바리는 하둡 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링을 위한 운영 관리 프레임워크이며 운영자의 필요에 따라서 확장할 수 있는 서비스 프레임워크를 제공한다. 본 연구에서는 암바리를 통해서 러스터 병렬파일시스템을 오토 프로비저닝하고 관리하기 위한 확장 서비스를 설계하였으며 서비스를 위한 컴포넌트와 각 컴포넌트별 중요한 기능 사항에 대해서 논하였다.
다양한 ICT 인프라 기술들을 종합적으로 활용하는 클라우드의 대표적인 오픈소스 프로젝트인 오픈스택을 활용하여 멀티사이트 기반의 클라우드 인프라 구축 시 설치 복잡성 및 지리적인 제약으로 인한 인적, 시간적인 비효율성을 내포한다. 이러한 비효율성을 해소하기 위해 멀티사이트 환경의 오픈스택 실증 테스트베드인 OF@KOREN SmartX 놀이터 (Playground)를 대상으로 리눅스 및 오픈스택을 설치/설정을 자동화하는 도구를 데브옵스 (DevOps) 개발 방법론에 따라 점진적으로 개발해왔다. 하지만 이전 개발도구들이 고정된 형태의 프로비저닝만을 제공한다는 한계를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 정의 인프라의 자원관리 구도에 따라 자동 설치/설정도구를 엮어 Playground 수준의 프로비저닝을 수행하는 SmartX 프로비저닝 프레임워크의 프로토타입을 설계, 개발한다. 그리고 멀티사이트 오픈스택 클라우드를 자동으로 구축하는 과정을 제시함으로써 프레임워크의 효율적인 놀이터 프로비저닝 기능에 대해 검증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.
IPTV 서비스의 활성화를 위해 IPTV 단말의 사업자 이동성 확보 방법이 제기되었다. 사업자 이동성이 확보되면 서비스 이용자가 IPTV 단말을 시중에서 직접 구매 후 자신이 서비스를 제공받고자 하는 사업자를 스스로 선택하여 IPTV 서비스를 제공받을 수 있다. 이를 위해, IPTV 단말은 서비스를 제공받기 전 일련의 프로비저닝(provisioning) 과정을 거쳐야 한다. 한국정보통신기술협회(이하 TTA)는 IPTV 단말의 프로비저닝 절차에 관한 표준 기술 규격인 TTAK.KO-08.0026을 제정하였다. 본 논문에서는 이의 개정 문서인 TTAK.KO-08.0026/R2의 내용과 그에 기반하여 구현한 IPTV 단말 프로비저닝 시스템의 구성, 기능, 동작 절차, 파라미터 및 이슈 사항 등에 관해 소개하고, IPTV 단말 프로비저닝 절차의 파급 효과와 표준화의 발전 방향에 대해 논하고자 한다.
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.
근래들어 PDA나 스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 어플리케이션에서 상황 정보를 이용하게 만드는 것은 유비쿼터스 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 분야에서 관심을 가지게 되었다. 기존 미들웨어들은 대부분 상황 프로비저닝을 위해 한 가지 전략을 사용하였다. 그러나, 본 논문에서 제안한 미들웨어는 상황 프로비저닝을 위해 내부 센서 기반, 외부 인프라스트럭처 기반, 에드-혹 네트워크에서의 분산 기반 전략을 통합하였다. 어플리케이션은 필요로 하는 상황 아이템을 SQL 형태의 상황 질의어를 사용하여 요청하며 자원의 이용도나 외부 인프라스트럭처의 존재 유무 등이 고려된 상황 프로비저닝 전략을 사용하여 상황 정보를 획득하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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