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라정휘(Jeong-Hwi Ra),한상혁(Sang-Hyuck Han),성백열(Baek-Yul Sung),김영국(Young-Kuk Kim) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
클라우드 컴퓨팅은 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑이나 테이블 컴퓨터, 노트북, 벽걸이 컴퓨터, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관되는 패러다임을 뜻한다. 가용성과 사용상의 편의에 대한 요구의 증가로 최근들어 빠른 속도로 발전하는 모습을 보이고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 제공하는 서비스의 유형에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)로 나뉜다. 이 중 IaaS는 인프라를 서비스로 제공하는 모델이다. 이를 구현한 오픈소스 클라우드 플랫폼으로 오픈스택과 클라우드 스택이 대표적이다. 시트릭스는 자사가 개발중인 클라우드 플랫폼인 클라우드스택을 아파치 라이센스로 전환하겠다고 발표했다. 이전까지 같은 종류의 클라우드 플랫폼인 오픈스택의 회원사로 참여하고 있던 시트릭스가 오픈스택 그룹에서 탈퇴하고 클라우드스택을 지원한다는 발표는 큰 관심을 받았다. 본 논문에서는 여러 오픈소스 클라우드 플랫폼 중 오픈스택과 클라우드스택을 비교해보고, 이를 통해 향후 오픈소스 클라우드 플랫폼의 발전가능성에 대해 고찰해보고자 한다.
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실시간 상황인지 응용에서 다차원 분석 질의 성능 개선을 위한 적응적 데이터 큐브의 구축 방안
김호영,유민형,라정휘,박원익,김영국 한국정보과학회 2012 데이타베이스 연구 Vol.28 No.3
Recently, there are many progress of ubiquitous computing due to development of IT technology. Based on the characteristics of ubiquitous computing environments, anyone who can receive personalized information and knowledge by using USN sensed things and environmental information anytime, anywhere. So it can promote quality improvement in daily life and productivity as next-generation growth engine. In USN service, data process system is essential to discover high-level state of knowledge from bulk of the low-level sensor data in real time. Thus,for efficient processing of the data stream, new data storage model and preprocessing technology is needed. In this paper, we propose a way of constructing adaptive partial data cube to improve performance of multi-dimension analysis query for effective stream data processing by intelligently changing on optimized partial data cube situationally in monitoring and real-time context-aware application. 최근 IT 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 컴퓨팅이 급속히 진전되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 특징을 바탕으로 한 USN 환경에서는 센싱된 사물 및 환경 정보를 이용하여 언제, 어디서, 누구나 원하는 맞춤형 지식정보를 제공받을 수 있으며, 일상생활에 있어서 질적 향상을 도모하고, 차세대 성장 동력으로서 생산성을 향상시킬수 있다. 이러한 USN 서비스에서는 대량의 저수준 센서 데이터로부터 고수준 상태의 지식을 실시간으로 발견하기 위한 데이터 처리 시스템이 필수적이다. 따라서 스트림 데이터의 효과적인 처리를 위해서는 새로운 데이터 저장 모델 및 전처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 스트림 데이터의 효과적인 처리를 위해 최적화된부분 데이터 큐브가 상황에 따라 지능적으로 바뀜으로써 모니터링 및 실시간 상황인지 응용에서의 다차원 분석 질의 성능개선을 위한 적응적 부분 데이터 큐브의 구축 방안을 제안한다.
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