클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 최근의 어플리케이션 개발자들은 외부 자원을 적극적으로 활용하고 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅의 기술 분류 중 서비스로서의 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 개념은 SOA, 매쉬업 등의 기술들과 결합하여 정보 자원 관리 패러다임을 변화시키고 있다. 개발자들은 웹에 공개된 API를 통해 고품질의 기능을 다양하게 제공받을 수 있는 기회를 갖게 되었다. 하지만 외부 컴퓨팅 자원은 서비스 제공자에 의해 통제된다. 관리적 측면을 고려할 때 외부 자원을 활용하는 어플리케이션의 이러한 문제는 관련된 컴포넌트의 불확실성을 증가시킨다. 클라우드 환경에서 외부 자원과 관련된 컴포넌트는 해당 기능을 제공하는 서비스 제공자에 의존함으로써 어플리케이션 유지보수성에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구는 웹 어플리케이션 아키텍처가 외부 자원을 안정적으로 활용함으로써 유지보수성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 이를 위해 기존의 N-계층 아키텍처에 외부 자원 계층을 추가한 N+1-계층 아키텍처를 제안한다. 그리고 외부 자원 계층의 추가가 웹어플리케이션 유지보수 복잡성의 감소와 유연성 및 변경가능성 등 유지보수성 향상에 미치는 영향을 분석한다.
멀티미디어 프리젠테이션 응용은 대개 여러 개의 협동 서버(collaborating server)로부터 데이타의 검색을 필요로하며, 검색된 데이타의 검색을 필요로 하며, 검색된 데이타의 프리젠테이션은 상호 의존적이다. 이것은 프리젠테이션을 위해서 다른 협동 서버에 저장되어 있는 데이타들이 주어진 시간적 제약 조건에 따라 연속적으로 검색되어 전달되어야 하기 때문이다. 이러한 응용에서 서버는 먼저 이용 가능한 네트워크 대역폭과 시스템 자원을 평가하여 초기 검색 스케줄을 생성하고 협동 서버는 시스템 부하에 따라 검색 스케줄에 적절한 변경을 제안할 수 있어야 한다. 전체 스케줄에서 이러한 부준적 변경은 연차적으로 다른 협동 서버의 검색 스케줄에 영향을 미친다. 따라서 멀티미디어 프리젠테이션을 구성하는 객체에 대한 검색 스케줄을 확정하기 위해서는 이러한 일련의 협상이 협동 서버 사이에 진행되어야 한다. 본 논문에서는, 협동적 멀티미디어 프리젠테이션을 위한 자원의 협상과 승인을 다루기 위해 RLCP(Resource Lock Commit Protocol)라는 프로토콜을 제안하고 분산 비디오 프리젠테이션 응용에 적용해 본다.
확률적 워크플로우 모델링 방법은 워크플로우 인텔리전스를 지원하기 위한 수학적 방법으로서 워크플로우 모델의 분석 및 시뮬레이션에 널리 사용되고 있다. 그동안에 다양한 확률적 모델링 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 자원관점의 모델링 방법으로서 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 구성하는 수행자간의 업무전달 관계를 확률적으로 나타내는 모델을 제안한다. 업무전달 관계의 확률은 단위업무 사이의 제어흐름에서 발생하는 업무전이 확률과 업무와 수행자간의 할당 확률에 의해 결정된다. 이를 위해, 본 논문에서는 정보제어넷을 기반으로 확률적 워크플로우 모델과 확률적 업무전달 관계 모델을 정형적으로 정의하고, 이를 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다. 결과적으로 제안 모델은 조직 및 자원관점의 워크플로우 시뮬레이션 및 사후 모델-로그 비교분석에 적용될 것으로 기대된다.
IEEE802.11 무선랜은 공항과 같은 공공의 장소에서 널리 사용되고 있으며 캠퍼스나 회사의 네트워킹 영역을 증대하고 있고, 최근 메쉬 네트워크나 다른 3세대 이동 통신 네트워크과의 통합 형태의 네트워크를 구성하기 위한 중요 기술로 주목 받고 있다. 무선랜 환경에서의 액세스 포인트(AP) 간 로드 밸런싱 문제는 효율적인 자원 관리나 트래픽의 QoS 지원을 위해 중요한 문제이지만, 기존 연구들에서는 노드가 네트워크에 진입하는 시점이나 로밍 시점에 로드 밸런싱을 위한 AP 선택에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 AP의 가용성 모니터링을 통해 진정한 의미의 로드 밸런싱을 위한 AP-개시 플로우 리다이렉션 메커니즘을 제안한다. AP 자신의 가용자원이 거의 사용하게 되면, 즉 특정 임계치 이상 사용하게 되면, 자신이 서비스하고 있는 노드가 로밍 가능한 이웃 AP들에게 그들의 가용자원에 관하여 쿼리를 하여 entropy나 chi-square와 같은 통계적인 방법을 이용하여 AP 간 트래픽 분포도에 대해 계산하고, 리다이렉트할 플로우들을 결정하여 선택된 노드들을 트리거하여 플로우 리다이렉션을 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 플로우 리다이렉션 메커니즘이 다양한 측면에서의 성능향상을 입증할 수 있었다.
자원제약 하에서의 프로젝트 스케줄링 문제는 많은 불확실성의 요소들을 내포하고 있으며 스케줄의 구성은 전문가에 의한 자의적 판단에 따르는 것이 일반적 현상이다. 전문가는 스케줄을 구성하기 위해 자신의 경험을 토대로 프로젝트 진행을 위한 작업(activity)들을 식별하고 이 작업들 사이의 선행관계를 규정하여 각 작업들에 대한 예상 시간을 이용하여 스케줄을 작성한다. 이 때 대부분의 스케줄링 방법들은 비용과 작업기간 두 요소들 중 한 요소에 집중하게 된다. 또한 스케줄 작성의 중요한 요소인 작업기간 결정이 전문가의 경험에 의존하여 결정됨으로써 결정된 작업기간의 불확실성을 초래할 수 있으며 따라서 이 불확실한 작업기간을 이용하여 구성된 스케줄의 불확실성이 증대되는 문제를 내포하고 있다. 이와 같은 문제 즉 스케줄 구성에 있어 작업기간의 불확실성과 작업비용을 함께 고려하지 못하는 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Fuzzy 개념을 이용한 작업기간의 정형화를 시도하며 아울러 정형된 퍼지 작업 기간과 결합 가능한 퍼지 작업비용을 도입하여 작업기간과 작업비용을 함께 고려하는 Fuzzy-MOEH 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 아울러 이 논문에서 제안한 Fuzzy-MOEH 알고리즘과 기존 MOEH 알고리즘의 수행 결과에 대한 비교를 통해 Fuzzy-MOEH 알고리즘의 효용성 및 특성을 분석한다.
Low-cost microcomputer systems can be assembled which possess computing power, color display, memory, and storage capacity approximately equal to graphic workstactions. A low-cost, flexible, and user-friendly IBM/PC/XT/AT based image processing system has been developed and named as KMIPS(KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology) Map and Image Processing Station). It can be easily utilized by the resource managers who are not computer specialists. This system can: * directly access Landsat MSS and TM, SPOT, NOAA AVHRR, MOS-1 satellite imagery and other imagery from different sources via magnetic tape drive connected with IBM/PC; * extract image up to 1024 line by 1024 column and display it up to 480 line by 672 column with 512 colors simultaneously available; * digitize photographs using a frame grabber subsystem(512 by 512 picture elements); * perform a variety of image analyses, GIS and terrain analyses, and display functions; and * generate map and hard copies to the various scales. All raster data input to the microcomputer system is geographically referenced to the topographic map series in any rater cell size selected by the user. This map oriented, georeferenced approach of this system enables user to create a very accurately registered(.+-.1 picture element), multivariable, multitemporal data sets which can be subsequently subsequently subjected to various analyses and display functions.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.
최근 컴퓨터 기술과 네트워크 기술의 급속한 발전과 보급으로 유선환경에서뿐만 아니라 무선 환경에서도 이동단말기를 이용하여 네트워크에 접속하여 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 사용자들이 네트워크를 통해 이용하는 다양한 어플리케이션들 중에 스트리밍 미디어를 이용하는 어플리케이션의 비중이 높아지고 있으며 이는 유선환경뿐만 아니라 무선 환경에서도 마찬가지이다. 스트리밍 미디어는 다른 데이타들에 비해 크기가 매우 크고 높은 네트워크 대역폭과 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 스트리밍 미디어 서비스를 낮은 대역폭과 적은 컴퓨팅 자원을 가지는 이동단말기를 통해 이용할 경우 사용자 환경에 맞게 특화된 서비스가 아니라면 안정적인 서비스를 제공받지 못할 것이다. 특히 이동단말기에서는 배터리를 통한 제한된 에너지 환경을 가지고 있으므로 스트리밍 미디어의 재생을 끝까지 보장하기 위해서는 실시간으로 변화되는 에너지에 대하여 적응적으로 스트리밍을 조절하여야 한다. 본 논문에서는 스트리밍 미디어 서비스 시에 배터리 특성을 반영하는 배터리 모델을 이용하여 이동 단말기의 잔류시간을 예측하고 이를 바탕으로 완전한 상영시간을 보장할 수 있도록 전송되는 프레임의 수를 동적으로 조절하는 프레임별 전송 우선순위 정책을 연구하였다. 제안하는 기법은 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서 배터리 상태에 따라 동적으로 스트리밍을 조절하므로 사용자들에게 완전한 상영시간을 보장한다.
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 둥을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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