본 논문은 클라우드 컴퓨팅의 정보 상호작용을 최적화시키기 위한 클라우드 시스템 및 가상화 구조를 제시하고, 어떻게 정보를 상호작용해야 하는지에 대한 방법에 대해서 논의하고자 한다. 이러한 정보 상호작용을 통해서 클라우드 시스템의 장점을 극대화시키고 스마트 컴퓨팅 로직의 장점을 결합함으로써 정보화 시스템의 효율적 구성과 사용자 정보서비스의 편의성을 실현시키고자 한다.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2952-2971
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2016
Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.
최근, 모바일 장치는 컴퓨터와 비슷한 기능을 갖추고 있다. 그러나, 모바일 장치는 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수 없는 연결 및 제한된 배터리 수명 등 과 같은 제약으로 인해 제한된 리소스를 가지고 있다. 모바일 장치의 능력을 향상시키기 위한 아이디어는 컴퓨팅 인프라 모바일 장치로부터 부하를 이동하는 클라우드 컴퓨팅 및 가상화 기술을 사용하는 것이다. 이러한 기술은 모바일 장치에서 resource-rich cloud 또는 서버로 많이 계산되는 리소스를 이동하는 기술로 구성된다. 이러한 기술에 대한 목표를 달성하기 위하여, 연구자들은 모바일 클라우드 애플리케이션 모델을 설계를 하고 있었다. 이 논문에서 우리는 cloudlet architecture에 대해 강조하고, 그 방법론과 cloudlet과 모바일 장치사이에서 영향 측정에 대해 설계에 대해 연구한다.
최근 클라우드의 사용량이 해마다 증가하고 기업 내 원격 근무가 새로운 근무 형태 중 하나로 자리 잡으면서 클라우드 기반 원격 근무 환경의 보안이 중요해졌다. 내부 네트워크 안에 있는 모든 것은 안전하다고 가정하는 기존의 경계 기반 모델의 한계로 인해 제로트러스트 도입이 요구되고 있다. 이에 따라 NIST 및 DoD는 제로트러스트 아키텍처 관련 표준을 발간하였지만, 해당 표준의 보안요구사항은 추상적인 수준에서 논리적 아키텍처만을 기술하고 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenStack 클라우드에 대한 위협모델링을 수행하여 NIST 및 DoD 표준에 비해 보다 상세한 보안요구사항을 제시하고자 한다. 이후 본 연구팀은 해당 요구사항에 대한 검증을 위해 상용 클라우드 서비스들에 대한 보안성 분석을 수행하였다. 보안성 분석 수행 결과 본 연구팀에서는 각 클라우드 서비스가 만족하지 못하는 보안요구사항을 식별하였다. 본 연구팀은 제로트러스트가 적용된 클라우드 서비스에 대한 잠재적 위협과 대응 방안을 제안하였으며, 이를 통해 안전한 제로트러스트 기반 원격 근무 환경을 구축하는데 도움이 되고자 한다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
건축, 토목, 의료, 컴퓨터 그래픽스 분야 등 다양한 분야에서 이용되는 3D point cloud는 최근 레이저 스캐너의 발달로 인해 그 용량이 점점 커지게 되었다. 컴퓨터 메모리의 용량을 넘어서서 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 없는 대용량 3D point cloud를 가시화하고 편집하기 위해 여러 전처리 및 가시화 방법들이 소개되었고 본 논문에서 비교한 QSplat의 경우 3D 모델의 형상 확인과 용량 감소를 목적으로 원본 좌표를 손실 압축하여 저장하였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 3D point cloud를 정육면체 격자로 분할하고 center sampling을 통해 가상점 집합을 생성하며 가시화 과정에서 격자에 저장된 point 집합 취득을 통한 빠른 렌더링이 가능하다. 홍익대학교 인근 지역을 측정한 약 1억 2천만 개 point의 대용량 3D point cloud를 QSplat과 다단계 정육면체 격자 기반 방법으로 비교한 결과 전처리 과정에서는 QSplat이, 가시화 과정에서는 다단계 정육면체 격자 기반 방법이 빠른 속도를 보여주었다. 또한 다단계 정육면체 격자 기반 방법은 point의 원본 좌표를 저장하기에 추후 가시화 외에 편집, segmentation 등의 작업을 고려하여 고안되었다.
유비쿼터스-헬스케어의 발전과 함께 사이버 공격에 대처하기 위한 개인의료정보 처리를 위한 CloudHIS의 망 분리를 기반으로 한 보안 강화를 제안한다. 모든 보안 위협으로부터 보호하고 명확한 데이터 보안 정책을 수립하기 위해 CloudHIS용 데스크톱 컴퓨팅 서버를 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적용한다. 하이퍼 바이저 아키텍처를 갖춘 두 대의 PC를 사용하여 물리적 망분리를 적용하고 KVM 스위치를 사용하여 네트워크를 선택할 수 있다. 다른 하나는 두 개의 OS가 있는 하나의 PC를 사용하는 논리적 망분리이지만 네트워크는 가상화를 통해 분할된다. 물리적 망 분리는 인터넷과 업무망 모두에서 액세스 경로를 차단하기 위해 각 네트워크에 대한 PC의 물리적 연결이다. 제안된 시스템은 사용자의 실제 데스크톱 컴퓨터에서 서버 가상화 기술을 통해 인트라넷 또는 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 독립적인 데스크톱이다. 보안 강화를 처리하기 위해 네트워크 분리를 통해 의료병원 정보를 처리하는 클라우드 시스템인 CloudHIS를 구성하여 해킹을 방지하는 적응형 솔루션을 구현할 수 있다.
초고속 인터넷의 광범위한 보급으로 가능해진 클라우드 컴퓨팅 기반 게임 서비스는 클라우드 노드에서 게임을 실행하고 게임의 영상을 원격 사용자의 단말기에 영상 스트림으로 전송함으로써 게임 서비스가 이루어진다. 사용자 입력은 게임에 즉각적으로 전송되고 반영된다. 이러한 서비스가 가능한 이유는 사용자 입력이 반영되고 게임 영상이 사용자에게 전달되는데 걸리는 시간이 최소화되어. 컴퓨터 게임에서 요구되는 반응성을 일반적으로 만족시킬 수 있었기 때문이다. 하지만 이러한 서비스는 고품질 3D 게임을 서비스하는 경우, 서버 구축에 많은 비용이 소요될 수 있다. 클라우드 노드가 탑재하고 있는 일반적인 그래픽 시스템은 동시에 하나의 3D 어플리케이션을 지원하도록 설계되어 있기 때문이다. 하나의 클라우드 노드에서 다수의 3D 게임을 실행하기 위해서는 그 실행에 필요한 실시간 다중 렌더링 기술이 필수적이다. 본 논문은 다수의 컴퓨터 게임을 하나의 클라우드 노드에서 실행시키고 다른 노드에서 각 게임 영상을 획득할 수 있는 이중 서버 구조를 제안한다. 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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