• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-502
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• 2012

빅 데이터 분석의 시대가 도래하면서 대용량 데이터의 특성과 계산 집약적 연산의 특성을 동시에 가지는 문제 해결에 대한 요구가 늘어나고 있다. 대용량 데이터 처리의 경우 각종 분산 파일 시스템과 분산/병렬 컴퓨팅 기술들이 이미 많이 사용되고 있으며, 계산 집약적 연산 처리의 경우에도 GPGPU 활용 기술의 발달로 보편화되는 추세에 있다. 하지만 대용량 데이터와 계산 집약적 연산 이 두 가지 특성을 모두 가지는 문제를 처리하기 위해서는 많은 제약 사항들을 해결해야 하는데, 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Hadoop MapReduce와 Nvidia의 GPU 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 CUDA 흘 연동하는 방안을 제시하고, 이를 밀집행렬(dense matrix) 연산에 적용했을 때 얻을 수 있는 성능 개선 효과에 대해 소개하고자 한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권1호
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• pp.44-52
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• 2013

This paper addresses the problem of resource scheduling in a grid computing environment. One of the main goals of grid computing is to share system resources among geographically dispersed users, and schedule resource requests in an efficient manner. Grid computing resources are distributed, heterogeneous, dynamic, and autonomous, which makes resource scheduling a complex problem. This paper proposes a new approach to resource scheduling in grid computing environments, the hierarchical stochastic Petri net (HSPN). The HSPN optimizes grid resource sharing, by categorizing resource requests in three layers, where each layer has special functions for receiving subtasks from, and delivering data to, the layer above or below. We compare the HSPN performance with the Min-min and Max-min resource scheduling algorithms. Our results show that the HSPN performs better than Max-min, but slightly underperforms Min-min.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권1호
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• pp.17-23
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• 2013

Cloud computing is a currently developing revolution in information technology that is disturbing the way that individuals and corporate entities operate while enabling new distributed services that have not existed before. At the foundation of cloud computing is the broader concept of converged infrastructure and shared services. Security is often said to be a major concern of users considering migration to cloud computing. This article examines some of these security concerns and surveys recent research efforts in cryptography to provide new technical mechanisms suitable for the new scenarios of cloud computing. We consider techniques such as homomorphic encryption, searchable encryption, proofs of storage, and proofs of location. These techniques allow cloud computing users to benefit from cloud server processing capabilities while keeping their data encrypted; and to check independently the integrity and location of their data. Overall we are interested in how users may be able to maintain and verify their own security without having to rely on the trust of the cloud provider.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.25-41
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 모바일 협업 서비스를 위한 컴팩트 분산객체그룹 프레임워크(Compact Dostributed Object Group Frorework : CDOGF)에 대해 기술한다. CDOGF는 논리적인 영역에 따라 각 센서 및 기기의 네트워크 연결과 다수의 모바일 컴퓨팅 장치의 관리, 모바일 협업응용 서비스의 수행하는 객체들의 그룹화를 지원한다. 이를 위해, CDOGF의 구성요소의 세부적인 기능을 메소드와 이를 이용하기 위한 인터페이스를 설계하였다. 그리고 각 구성요소간의 상호작용을 센서와 응용, CDOGF와 응용, CDOGF 내부 구성요소간, CDOEF와 DOGF등 네 가지 형태로 구분하여 기술하였다. 또한 기존 모바일 협업을 위한 기술들의 분석하여 모바일 협업 환경을 정의하였다. 본 환경에서 모바일 협업 응용 서비스의 구현과 위에서 언급한 네 가지 상호연동을 위해 TMO 스킴과 분산 미들웨어인 TMOSM를 사용하였다. 끝으로 u-병원 응용을 본 환경에서 수행하도록 하였다. u-병원 응용은 유비쿼터스 환경을 갖춘 병실로부터 병실의 환경정보와 환자의 건강정보를 모바일 장치인 PDA를 통해 수집한다. 또한 환자관리 업무를 위한 정보 서비스를 제공한다.

• 융합보안논문지
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• 제15권2호
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• pp.63-68
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• 2015

현재의 ICT 인프라(인터넷과 서버/Client 연동)는 다양한 장치, 서비스, 비즈니스 및 기술 진화에 따른 신속한 대응에 어려움을 겪고 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 구름 같은 네트워크 환경에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 이러한 분산클라우드 환경에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원에 대한 통합 관리 체계를 통하여 관리 비용 증가 문제를 원천적으로 해결하고 분산된 마이크로 데이터센터(Micro DC(Data Center))를 통하여 코어 네트워크 트래픽 폭증 문제를 해결하여 비용 절감 효과를 높일 수 있다. 그러나 기존의 Flooding 방식은 인접한 모든 DC들에게 전송하기 때문에 많은 트래픽을 유발 할 수 있다. 이를 위해 Restricted Path Flooding 알고리즘이 제안되었으나 대규모 네트워크에서는 여전히 트래픽을 발생할 수 있는 단점이 있어서 본 논문에서는 홉수 제한을 통하여 이를 개선한 Lightweight Path Flooding 알고리즘을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.101-110
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템의 물리적인 공간을 확장시켰으며, 보다 동적인 분산 시스템으로 이끌었다. 이러한 환경에서는 다양한 디바이스와 자원 그리고 사용자 요구사항에 대한 새로운 QoS 파라미터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 정적 QoS 파라미터와 동적 QoS 파라미터를 정의한 새로운 하이브리드 QoS 관리 모델을 제안하였다. 제안한 시스템 구성은 분산된 형태로 종단간 QoS 제어 및 관리할 수 있도록 클라이언트 측에는 QoS 제어 관리를 위한 모듈(QoS CMM), 서버 측에 QoS 관리 모듈(QoS MM), 그리고 중앙형 QoS 제어 및 관리를 위한 자원 QoS 관리 모듈(RQoS MM)을 구성하였다. 정적 QoS 파라미터는 자원 QoS 관리 모듈에서 처리하며, 동적 QoS 파라미터에 대한 전체적인 QoS 제어는 QoS CMM에 의해 다자간 통신의 경우에 서버 측의 부담을 최소화 시킬 수 있도록 하였다. 끝으로, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 기반 애플리케이션으로 클라이언트 단말형태인 데스크탑 PC, 노트북, PDA에 따른 멀티미디어 서비스 수행 결과 화면을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.573-579
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• 2015

국가 슈퍼컴퓨팅 인프라는 국내 여러 지역에 분산된 슈퍼컴퓨팅 클러스터들로 이루어져 있으며, 본 연구팀에서는 이러한 이기종의 지리적으로 분산된 클러스터들을 대규모 과학 응용 연구자들에게 효율적으로 제공하기 위해 대규모 계산처리 시스템인 HTCaaS(High-Throughput Computing as a Service)를 자체 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 대규모 계산처리 시스템(HTCaaS)을 활용하여 각 계산 자원을 동적으로 관리하는 방법에 대해서 논의하고, 신약재창출이라는 실제 과학 응용을 통해 그 효율성을 검증한다. 특히 유효 자원 식별을 위한 대기시간 및 성공률 개념을 이용한 동적 계산 자원 관리 기술을 적용함으로써 자원 활용률과 정확성, 신뢰성, 편의성이 향상될 수 있으며, 그 결과 전체적인 작업 시간의 단축과 작업 처리량도 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.587-595
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• 2015

전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.35-35
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• 2000

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.36-36
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• 2000