• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자는 중앙처리장치, 메모리, 네트워크, 저장 장치 등과 같은 인프라를 IaaS(Infrastructure as a Service) 서비스로 제공받을 수 있다. 저장 장치의 경우 서비스 제공자가 제공하는 물리적인 자원들의 인스턴스가 제공하는 저장 용량이 제한되어 있으므로, SQL 서버가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 지원할 수 없다. 본 논문에서는 한정된 용량을 가진 인스턴스들의 네트워크 디스크를 공유하여 SQL 서버에서 사용할 수 있는 대용량의 저장소를 확보하기 위한 방법을 제안한다. 실험을 통해 아마존 EC2 윈도우즈 환경에서 아마존 EBS 볼륨을 사용하는 하나의 인스턴스가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 초과하는 대용량 저장 공간을 확보할 수 있으며, SQL Server를 운영하는 아마존 클라우드 환경에서 디스크 용량 및 성능을 증가시켜 전체적인 SQL Server의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.243-244
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• 2019

본 논문에서는지속 가능한 IoT Platform을 개발 하였다. 개발된 IoT(Internet of Things) Platform은 센서를 제어하는 특정 시스템과의 통신을 통한 제어 및 데이터 전달에 용이하고, 제한된 통신 환경 및 낮은 전력에서도 지속적인 작동이 가능하여 가용성(Availability)과 확장성(Extensibility)이 뛰어나다. 본 논문에서는 지속 가능한 IoT Platform의 테스트를 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS EC2(Amazon Elastic Compute Cloud, EC2)에 구축하였으며, DataBase 서버로는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MariaDB를 선정하였으며, 센서를 제어하는 특정 시스템인 스마트 미러 시스템(Smart Mirror System)과 미세먼지 제어 시스템(Air Quality Control System)에 기존의 Google IoT Platform에서 사용되는 MQTT Protocol(Message Queuing Telemetry Transport Protocol)와 지속 가능한 IoT Platform를 위해 개발된 TCP/IP Protocol를 사용하여 비교했다. 개발된 IoT Platform은 UTM(Unmanned Aircraft System Traffic Management)으로 확장할 계획이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-108
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• 2011

기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.621-626
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• 2016

재귀적 질의 알고리즘은 소셜네트워크 서비스의 도달가능 질의와 같은 많은 응용프로그램에 사용된다. 하지만 최근에 소셜네트워크 서비스의 규모가 커짐에 따라 그래프 데이터의 크기 또한 커지고 있다. 따라서 재귀적 질의 알고리즘을 싱글 머신에서 가동하는 것이 거의 불가능해졌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 고속 분산 인메모리 플랫폼인 스파크와 트위스터에서 재귀적 질의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 아마존 EC2 머신 50대에서 Real-world 데이터 셋인 LiveJournal과 ClueWeb으로 실험하였다. 실험결과 상대적으로 노드 수는 적고 평균 차수(degree)는 높은 LiveJournal 데이터 셋에서는 스파크에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 트위스터의 것보다 좋았다. 그리고 상대적으로 노드 수는 많고 평균 차수는 낮은 ClueWeb 데이터 셋에서는 트위스터에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 스파크의 것보다 좋았다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1175-1184
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• 2015

최근 고품질 포맷을 지원하는 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터의 크기가 급격하게 증가하고 있다. 게다가 여러 온라인 채널을 통해 멀티미디어 데이터를 제공하는 추세에 따라, 단일 서버에서 데이터를 저장 및 처리하기가 어려워지고 있다. 이에 많은 서비스 공급 업체들은 클라우드 저장소와 같은 외부 업체에 데이터 아웃소싱을 통한 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 하지만 아웃소싱 데이터에 접근하려는 사용자를 안전하고 효율적으로 인증할 수 있을지는 선결과제로 남아있다. 비밀번호 기반 인증은 안전성 측면에서 많은 문제점을 가진다. 생체인식이나 SMS, 하드웨어 토큰과 같은 채널을 이용한 다중 인증 기법은 안전성을 강화하지만 사용자 편의성(usability)을 감소시킨다. 이에 본 논문에서는 안전성과 편의성을 모두 보장하는 블록 기반 상호 인증 기법을 소개한다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 사용자 취소(user revocation) 기능을 제공한다. 본 논문은 상용 클라우드 서비스인 아마존 EC2에서 직접 실험을 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 제시하였다.