SaaS는 소프트웨어 개발 및 배포에 있어 전체적인 비용을 크게 줄일 수 있는 새로운 패러다임으로 분산 컴퓨팅, 그린 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 동의 최신 컴퓨팅 플랫폼에 있어 중요한 기반기술로 여겨지고 있다. 이러한 SaaS는 기존의 소프트웨어와 달리 높은 수준의 설정 가능성(Configurability)을 요구받고 있으며, 이에 따라 설정 요구사항(Configuration Requirements)의 추출에 있어 모든 설정 가능성을 빠짐 없이 고려하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 SaaS의 특성에 따라 각 요구사항에 대한 설정 가능성이 누락되지 않도록 결정할 수 있는 분류 기법을 제안한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권3호
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pp.207-220
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2011
Coarse-grained reconfigurable architecture (CGRA) based embedded systems aims to achieve high system performance with sufficient flexibility to map a variety of applications. However, the CGRA has been considered as prohibitive one due to its significant area/power overhead and performance bottleneck. In this work, I propose reconfigurable multi-array architecture to reduce power/area and enhance performance in configurable embedded systems. The CGRA-based embedded systems that consist of hierarchical configurable computing arrays with varying size and communication speed were examined for multimedia and other applications. Experimental results show that the proposed approach reduces on-chip area by 22%, execution time by up to 72% and reduces power consumption by up to 55% when compared with the conventional CGRA-based architectures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.786-799
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2018
Recently, NFV has attracted attention as a next-generation network virtualization technology for hardware -independent and efficient utilization of resources. NFV is a technology that not only virtualize computing, server, storage, network resources based on cloud computing but also connect Multi-Tenant of VNFs, a software network function. Therefore, it is possible to reduce the cost for constructing a physical network and to construct a logical network quickly by using NFV. However, in NFV, when a new VNF is added to a running Tenant, authentication between VNFs is not performed. Because of this problem, it is impossible to identify the presence of Fake-VNF in the tenant. Such a problem can cause an access from malicious attacker to one of VNFs in tenant as well as other VNFs in the tenant, disabling the NFV environment. In this paper, we propose Auto-configurable Security Mechanism in NFV including authentication between tenant-internal VNFs, and enforcement mechanism of security policy for traffic control between VNFs. This proposal not only authenticate identification of VNF when the VNF is registered, but also apply the security policy automatically to prevent malicious behavior in the tenant. Therefore, we can establish an independent communication channel for VNFs and guarantee a secure NFV environment.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 사용되고 있다. 하지만 GA의 단점은 일반적인 소프트웨어로 동작시켰을 때는 실행속도가 느리다는 것이다. 특히 chromosome이 길 경우 연속적인 교차, 돌연변이를 수행해야한다. GA Processor(GAP)는 GA를 수행하기위한 전용 Processor로서 GA의 동작을 빨리 수행할 수 있게 한다. 본 논문에서는 pipeline 구조의 GAP를 설계하여 GA를 수행함에 있어 소프트웨어와 하드웨어의 성능을 비교한다.
최근 유무선 통신 네트워크의 확산 및 고속화에 따라 인터넷 기술을 활용한 높은 수준의 확장성을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스(Cloud Computing Service) 이용이 증가하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스란 네트워크, 서버, 스토리지, 응용프로그램 등 다양한 컴퓨팅 자원들의 공유된 풀에 네트워크로 접근하여 언제든지 편리하게 사용 가능한 컴퓨팅 방식으로써 컴퓨팅 환경의 가상화라는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 본질적인 특성으로 인해 디지털 포렌식 관점에서 사건 수사 시 데이터를 확보하는 일 자체가 어려운 현실에 직면했다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 디지털 포렌식 관점의 연구와 IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅서비스 중 시장 점유율의 대부분을 차지하고 있는 AWS(Amazon Web Service)와 Rackspace에 대한 증거데이터 수집 및 분석방안을 제시한다.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.9-17
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2020
In this paper, as part of the research for the infrastructure of very high flexible and reconfigurable data center using very high speed crossbar switches, we developed a simulator that can model two and three dimensional connection structure of switches with an efficient control algorithm using software defined network and verified the functions and analyzed the performance accordingly. The simulator consists of a control module and a switch module that was coded using Python language based on the Mininet and Ryu Openflow frameworks. The control module dynamically controls the operation of switching cells using a shortest multipath algorithm to calculate efficient paths adaptively between configurable computing resources. Performance analysis by using the simulator shows that the three-dimensional switch architecture can accommodate more hosts per port and has about 1.5 times more successful 1:n connections per port with the same number of switches than the two-dimensional architecture. Also simulation results show that connection length in a 3-dimensional way is shorter than that of 2-dimensional way and the unused switch ratio in a 3-dimensional case is lower than that of 2-dimensional cases.
In this paper we propose a framework of an open architectured manufacturing system base on CORBA middleware. The manufacturing system consists of four configurable software modules 9mchine control module, database module, monitoring module, and operation module). Each module is distributed through the network and integrated with CORBA middleware technology. CORBA Characteristics including independence from programming languages, computing platforms and networking protocols makes us to easily develop new applications and to effectively integrate new module into existing distributed systems. The CORBA program used in this study is The ACE ORB (TAO) developed by the laboratory in Washington University.
We present applications of clustering methods to detect variability in massive astronomical time series data. Focusing on variability of bright stars, we use clustering methods to separate possible variable sources from other time series data, which include intrinsically non-variable sources and data with common systematic patterns. We already finished the analysis of the Northern Sky Variability Survey data, which include about 16 million light curves, and present candidate variable sources with their association to other data at different wavelengths. We also apply our clustering method to the light curves of bright objects in the SuperWASP Data Release 1. For the analysis of the SuperWASP data, we exploit a elastically configurable Cloud computing environments that the KISTI Supercomputing Center is deploying. Two quite different configurations are incorporated in our Cloud computing test bed. One system uses the Hadoop distributed processing with its distributed file system, using distributed processing with data locality condition. Another one adopts the Condor and the Lustre network file system. We present test results, considering performance of processing a large number of light curves, and finding clusters of variable and non-variable objects.
최근 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 접속을 통해 언제어디서든 사용할 수 있는 높은 이용편리성과 동시에 스마트폰, 넷북, PDA 등과 같은 각종 정보통신 기기로 데이터를 손쉽게 공유할 수 있는 사용환경을 제공하기 때문에 산업적 파급효과가 커 디지털혁명을 주도할 서비스로 주목받고 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅 기반의 협업 시스템을 통해 비즈니스 실무부서 간의 업무 통합이 점차적으로 이루어지면, 관련 부서 간 공유하게 되는 데이터가 더욱 많아지기 때문에 실무자가 필요한 데이터를 보다 쉽게 찾아 사용할 수 있는 방법이 필요하다. 기존 연구에서는 군집화를 통해 탐색과정을 단순화했지만, 본 논문에서는 관련 부서 간에 자주 발생하는 데이터 중복을 제거하고 시스템 성능을 향상시키기 위해 해쉬함수를 사용하고, 변경된 데이터에 대한 정보가 동적으로 반영되어 실무자에게 적합한 데이터가 분류될 수 있도록 데이터 마이닝 기법 중 베이지안 네트워크를 사용한 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 기존 방법과 비교하여 탐색기능이 향상된 결과를 나타내었을 뿐만 아니라, CPU, Network Bandwidth 사용량 등의 시스템 성능에도 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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