• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.123-124
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• 2013

비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.95-98
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• 2021

최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2024

2013년 도커가 등장한 이후, 컨테이너 기술을 기반으로 한 프로젝트 및 사업이 지속적으로 활성화되고 있는 추세이다. 도커 컨테이너는 커널을 포함하고 있지 않음에 따라 기존 가상머신에 비해 경량화된 형태로 애플리케이션을 프로비저닝하는데 활용될 수 있다. 또한, 도커에서는 퍼블릭 도커 이미지 레포지토리인 Docker Hub를 통해 개발된 도커 이미지가 공유 및 배포될 수 있도록 하여 개발자들이 자신의 목적에 부합하는 서비스를 구축하는데 많은 도움을 주고 있다. 최근에는 클라우드 네이티브 환경에 대한 수요가 증가하면서 컨테이너 기술이 더욱 각광받고 있는 실정이다. 이에 따라 도커 이미지 및 이를 기반으로 한 도커 컨테이너 환경에 대한 보안을 위한 연구/개발은 다수 이루어지고 있으나, 도커 이미지 라이선스 컴플라이언스 이슈에 대한 논의 및 민감 데이터 보호 방안에 대한 연구/개발은 부재한 상황이다. 이에 본 논문에서는 도커 이미지 라이선스 컴플라이언스 위반 방지 시스템을 제안하여 도커 이미지 업로드시, Docker Hub 내 도커 이미지와 유사도 검사를 수행할 수 있는 방안을 제시하고자 하며, 도커 이미지 내 민감 데이터를 식별하고 이를 보안할 수 있는 방안에 대해 제시하여 신뢰할 수 있는 도커 컨테이너 공급망을 구축할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2024

데이터 집약적이고 메모리 변동성이 높은 워크플로의 이식성 보장을 위해 컨테이너 가상화 기술이 사용되고 있다. 그리고 쿠버네티스는 이러한 컨테이너 애플리케이션들을 관리하기 위한 오케스트레이션 도구로써 사실상 표준으로 사용되고 있다. 클라우드 사용자는 리소스 부족으로 인한 컨테이너 재시작을 방지하기 위해 컨테이너 애플리케이션을 오버프로비저닝하는 경향이 있다. 그러나 과도한 오버프로비저닝은 CPU, 메모리 등 시스템 리소스의 사용량을 낮아지게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 컨테이너 리소스를 초과 사용하는 방식이 널리 사용되고 있으나, 지나친 메모리 리소스 초과 사용은 노드의 메모리 부족으로 인해 연쇄적인 컨테이너 재시작을 유발할 수 있다. 컨테이너 재시작 발생 시 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 많은 상태저장 애플리케이션이 포함된 메모리 변동성이 높은 컨테이너에 큰 오버헤드를 유발할 수 있다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 메모리 초과 사용 시 컨테이너 재시작을 완화하는 기법을 제안한다. 메모리 사용량이 많은 노드에서 메모리 할당을 요청할 가능성이 큰 컨테이너를 식별하고 이러한 컨테이너를 일시정지한다. 컨테이너의 CPU 사용량을 크게 줄이면 컨테이너가 일시정지하는 상태와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 해당 노드의 메모리 사용량이 개선된 것으로 판단되면 컨테이너의 일시정지를 해제한다. 제안기법을 적용하여 쿠버네티스 환경에서 메모리 변동성이 높은 워크플로를 구동한 경우 제안기법을 사용하지 않았을 때에 비해 컨테이너의 재시작 횟수가 평균 40%, 최대 58% 감소하였다. 그리고 컨테이너 재시작 횟수 감소로 인해 컨테이너 워크플로의 총 실행 시간이 평균 7%, 최대 13% 단축되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.568-574
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• 2013

최근 들어 국내외 대형 IT 기업들은 하드웨어 또는 소프트웨어 기반의 기술을 활용하여 다양한 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 이러한 클라우드 서비스 기술을 통해 사용자로 하여금 지리적 위치나 PC, 모바일 장비 등의 제약 없이 다양한 클라우드 서비스를 이용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 클라우드 서비스를 제공하기 위한 주요 기술로는 가상화, 프로비저닝, 빅데이터 처리 기술 등이 있다. 이러한 기술들이 있음에도 불구하고, 다양한 유형의 보안 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이로 인해 주요 데이터의 외부노출을 꺼리는 기업들은 하드웨어와 소프트웨어를 직접 구축 및 운영하는 사설 클라우드 서비스를 직접 구축하고 있다. 이때, 가상화 기반 환경에서 사용자의 권한에 따라 소프트웨어를 다르게 제공하고자 하는 경우 사용자 권한에 따라 소프트웨어의 실행을 제어하기 어렵고, 시스템 리소스 낭비 문제, 반복적인 사용자 로그인 수행 등 여러 가지 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 개방형 인증 프로토콜과 가상화 기술을 접목하여 사용자 권한에 따른 응용 소프트웨어를 제공하는 방안을 제안 하였다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.1-10
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• 2019

필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.250-255
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• 2020

클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.491-500
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 적합한 서비스를 검색하고 조합하여 제공하는 것은 중요한 일이다. 그러나 기존 연구는 주로 서비스 발견에 관한 연구이며 사용자의 위치냐 주변 환경, 선호도에 관한 고려가 부족하고, 사용자 정보를 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 조합 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 또한 서비스 조합에 있어 기존 연구는 단순한 기본 서비스들의 나열에 불과하고, 사용 이력을 고려하기 위한 구체적 방안을 제시하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보 및 서비스 사용 이력을 고려한 데이터 마이닝 기반 서비스 조합 기법을 제안한다. 세부적 연구내용은 첫째, 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEP 프레임워크를 설계하고 둘째, COSEP 프레임워크에서 데이터 마이닝 기능을 겸비한 온톨로지를 이용한 서비스 조합 기법을 제안한다. 본 연구는 사용자의 상황 정보에 능동적으로 반응하여 서비스를 발견하고 데이터 마이닝 기법을 가진 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합함으로써 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 것이다.