• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.161-168
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• 2012

클라우드 컴퓨팅의 폭발적 성장으로 IT를 활용하는 다양한 분야에 걸쳐 클라우드 기반의 시스템을 이용한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히, 클라우드 시스템을 이용하여 가상 머신 기반의 데스크탑 환경(DaaS, Desktop as a Service) 및 가상 모바일 환경을 구축하여 씬 클라이언트 형태로 어플리케이션 서비스를 이용하는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 본 논문은 씬 클라이언트 모바일 단말에서 모바일 어플리케이션 수행에 필요한 클라우드 시스템과, 자원 분배 시스템인 DRAMMA(Dynamic Resource Allocation Manager for Mobile Application)를 제안하고 있다. 또한 성능평가를 통해 DRAMMA가 기존의 클라우드 환경의 자원 분배 알고리즘과 비교하여 클라우드 시스템의 활용성을 높였고, 더 적은 가상머신의 이동, 자원 할당에 나타나는 오류를 줄여 보다 효율적인 서비스가 가능함을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.147-160
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• 2010

최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.302-308
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• 2013

인터넷이 보편화되고 확산됨에 따라 클라우드 서비스가 급속히 확산되고 있다. SLA란 서비스 제공자와 고객 간의 협약으로 서비스 제공자가 서비스 품질을 보증하기 위한 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 SLA는 IT 서비스 제공자 입장에서 서비스 품질에 대한 고객만족도를 높이고 경쟁 사업자와의 차별화가 필요하므로 SLA를 통한 QoS 보장은 매우 중요한 요소이다. 그러나 클라우드 환경에서 SLA에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물고 있다. 본 논문에서는 클라우드 서비스를 위한 SLA 관리 지표를 정의하고, 이를 이용하여 QoS 보장을 위한 SLA 관리시스템을 구현하였다. 제안하는 SLA 관리시스템은 오픈소스를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 모니터링 기반의 Migration 정책을 사용하여 Cluster Node들의 부하 분산이 할당된 가상머신들의 가용성, 응답시간, 처리율에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 기존 클라우드 환경과 비교 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.66-67
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• 2016

최근 수많은 국 내외 글로벌 기업들이 클라우드 자원의 제공자 겸 소비자 역할을 하는 프라이빗 IaaS 클라우드 환경을 구축하고 있는 추세이며 이를 위해 오픈소스 클라우드 플랫폼인 오픈스택(OpenStack)이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 대규모 빅데이터 처리를 위해 오픈스택 클라우드 환경의 가상머신 라이브 마이그레이션 기법을 사용할 경우 발생할 수 있는 문제점을 분석한다. 이러한 문제점에 대하여 가상머신에서 빅데이터 연산 처리 시 스토리지 병목현상을 해결하기 위한 마이그레이션 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.33-36
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 기술은 이용자로 하여금 자원을 편리하게 이용할 수 있게 하며 낮은 TCO(Total Cost of Ownership)를 보장하는 기술로 널리 사용되고 있다. 특히 IaaS에서 많은 기대를 할 수 있는데, 이 기술 중에 하나가 서버 가상화 기술이다. 가상화된 서버를 관리하기 위해서 쓰이는 기술 중 하나가 바로 라이브 가상 머신 마이그레이션으로 이는 서비스를 제공하고 있는 서버의 구동 중지 시간을 줄여 이용자의 불편함을 최소로 하는 기술이다. 그러나 라이브 가상 머신 마이그레이션은 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 길어 네트워크 자원을 오래 쓰는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 pre-copy 예측을 통한 마이그레이션 시간 감축 기법을 제안한다. pre-copy를 예측하는 기법을 소개하고 이를 이용한 통제 알고리즘을 보이며 이를 Xen에 적용했을 때의 결과를 보인다. 적용해본 결과 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 최대 17% 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.155-157
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• 2013

클라우드 컴퓨팅은 가상화를 통하여 자원을 효율적으로 이용하며, 전체 시스템의 성능 개선을 위해 부하가 심한 물리 서버의 가상 머신을 마이그레이션한다. 클라우드 컴퓨팅의 규모가 커짐에 따라 부하 분산을 통한 효율적 자원 관리는 더욱 중요해지고 있다. 본 논문에서는 가상 머신 부하 분산 기술의 동향에 대해서 조사한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4103-4121
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• 2018

Quality of Service (QoS) awareness is recognized as a key point for the success of Internet of Things (IOT).Realizing the full potential of the Internet of Things requires, a real-time task scheduling algorithm must be designed to meet the QoS need. In order to schedule tasks with diverse QoS requirements in cloud environment efficiently, we propose a task scheduling strategy based on dynamic priority and load balancing (DPLB) in this paper. The dynamic priority consisted of task value density and the urgency of the task execution, the priority is increased over time to insure that each task can be implemented in time. The scheduling decision variable is composed of time attractiveness considered earliest completion time (ECT) and load brightness considered load status information which by obtain from each virtual machine by topic-based publish/subscribe mechanism. Then sorting tasks by priority and first schedule the task with highest priority to the virtual machine in feasible VMs group which satisfy the QoS requirements of task with maximal. Finally, after this patch tasks are scheduled over, the task migration manager will start work to reduce the load balancing degree.The experimental results show that, compared with the Min-Min, Max-Min, WRR, GAs, and HBB-LB algorithm, the DPLB is more effective, it reduces the Makespan, balances the load of VMs, augments the success completed ratio of tasks before deadline and raises the profit of cloud service per second.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.901-909
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• 2021

모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권9호
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• pp.806-813
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• 2012

클라우드 컴퓨팅 환경에서 Infrastructure as a Services (IaaS), Platform as a Services (PaaS), Software as a Services (SaaS), Desktop as a Services (DaaS) 등 다양한 솔루션들이 지속적으로 제공되고 있다. 현재는 사용자 단말이 클라우드 서비스를 제공받으면서 이동성을 보장하기 위한 솔루션으로 Mobile as a Services(MaaS)가 가장 많은 주목을 받고 있다. 사용자는 이동을 하면서도 클라우드에 있는 데이터 및 어플리케이션에 대한 접근과 이용이 가능해야 한다. 다시 말해 모바일 Thin-Client 환경에서 클라우드와 통신, 이동성 지원은 필수 요소이다. 모바일 단말의 이동성을 지원하기 위해 MobileIPv6 (MIPv6) 및 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)가 소개되면서 많은 연구가 진행되고 있다. 또한, PMIPv6에 대한 연구는 도메인 내에 패킷 손실을 우려한 최적 경로 설정, 빠른 핸드 오버 등의 개선방안이 많이 제시된 바 있다. 본 논문은 모바일 Thin-Client 지원을 위해 PMIPv6 및 클라우드 연동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 모바일 Thin-Client가 서비스를 지원받기 위해 Replica서버를 이용하여 원활한 서비스를 제공하는 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 기존 PMIPv6에서 핸드오버에 대한 데이터 비용을 비교 분석할 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.