• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.512-518
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• 2013

분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.125-136
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• 2020

Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.675-689
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• 2021

Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-82
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• 2023

최근 렌더링을 위한 플랫폼으로 멀티 클라우드 환경이 주목받고 있다. 이는 렌더링의 연산량이 시간에 따라 변동 폭이 큰 반면 각 렌더링 작업은 독립적으로 수행될 수 있기 때문이다. 그러나, 멀티 클라우드 렌더링은 대용량의 렌더링 입력 데이터에 대한 일관성을 유지하면서 실시간으로 데이터를 전송해야 하는 어려운 점이 존재한다. 본 논문에서는 멀티 클라우드 렌더링을 위한 새로운 분산 파일 시스템을 개발하였다. 개발된 파일 시스템은 로컬 머신에 파일 서버를 두어 렌더링 입력 파일에 대한 버전을 관리하고, 클라우드에 캐쉬 관리자를 두어 파일의 버전을 고려한 분산 협력 캐슁을 수행한다. 렌더링 워크로드를 이용한 실측 실험을 통해 개발된 파일 시스템이 NFS 대비 745%의 I/O 처리율을 나타내는 것을 확인했으며, 업로드 방식과 비교할 때 평균 56%의 실행시간 개선이 있는 것으로 확인되었다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.43-53
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• 2020

BIM-based Cloud platform gained popularity coupled with the convergence of Fourth Industrial Revolution technology. However, most of the previous work has not guaranteed sufficient efficiency to meet user requirements according to BIM service. Furthermore, the Cloud environment is only used as a server and it does not consider cloud characteristics. For the processing of High Capacity Data like BIM and using seamless BIM service, Resource management technology is required in the cloud environment. In this paper, to solve the problems, we propose a BIM platform for BaaS and an efficient resource allocation scheme. We also proved the efficiency of resource for the proposed scheme by using existing schemes. By doing this, the proposed scheme looks forward to accelerating the growth of the BaaS through improving the user experience and resource efficiency.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.39-53
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• 2022

사물 클라우드(CoT, Cloud of Things)는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 애플리케이션에 클라우드 서비스가 지원하는 무제한 저장기능과 처리능력을 제공할 수 있다. 그러나, 중앙 집중식 사물 클라우드에서는 병목 문제, 사물 클라우드 네트워크의 중단으로 이어질 수 있는 단일 장애 지점을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 중앙 집중식 사물 클라우드의 문제를 해결하고 서로 다른 서비스 도메인 간 상호운용을 위하여, 분산 포그 컴퓨팅과 블록체인 기술을 적용한 IoT 서비스 상호운용 시스템을 제안한다. 분산 포그를 사용하여 IoT 장치와 지역적으로 가까운 거리에 위치한 포그 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 서비스를 제공하고, 블록체인의 스마트 컨트렉트와 분산 원장을 이용하여 각 포그간에 서비스 상호운용이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 클라우드로부터 서비스를 위임받은 분산 포그에서 가까운 지역 내 서비스를 제공하며, 포그 간에도 클라우드를 거치지 않고, 다른 포그의 서비스를 접근할 수 있다. 또한, 블록체인 네트워크상에서 클라우드와 포그 노드들은 서비스 권한 토큰 발행 정보를 공유함으로써 토큰에 대한 무결성을 보장하고 포그 노드들 간 신뢰할 수 있는 서비스 상호운용이 수행될 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.192-198
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• 2022

Companies are building and utilizing their own data analysis systems according to business characteristics in the distributed cloud. However, as businesses and data types become more complex and diverse, the demand for more efficient analytics has increased. In response to these demands, in this paper, we propose an unsupervised learning-based data analysis agent to which reinforcement learning is applied for effective data analysis. The proposal agent consists of reinforcement learning processing manager and unsupervised learning manager modules. These two modules configure an agent with k-means clustering on multiple nodes and then perform distributed training on multiple data sets. This enables data analysis in a relatively short time compared to conventional systems that perform analysis of large-scale data in one batch.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.34-38
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• 2018

With the rapid growth of genomic data, new requirements have emerged that are difficult to handle with big data storage and analysis techniques. Regardless of the size of an organization performing genomic data analysis, it is becoming increasingly difficult for an institution to build a computing environment for storing and analyzing genomic data. Recently, cloud computing has emerged as a computing environment that meets these new requirements. In this paper, we analyze and compare existing distributed and parallel NGS (Next Generation Sequencing) analysis based on cloud computing environment for future research.

• International Journal of Contents
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• 제12권1호
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• pp.60-64
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• 2016

As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.160-163
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• 2015

워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.