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클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 네트워크 환경이라는 구름 속에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가 장 주목 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 데이터 센터에 서버, 스토리지와 응용 프로그램들을 구성요소로 하여 네트워크를 통해 데이터 센터와 단말기가 연결되는 형태로 구성된다. 즉 클라우드 컴퓨팅에서는 물리적으로 서로 다른 위치에 있는 컴퓨터의 데이터들을 가상화 기술을 사용하여 통합하고 서비스를 제공한다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스 템은 핵심적인 정보자원이며, 이에 대한 표준화된 기술검증 방안 및 평가 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 클라우 드 컴퓨팅 장비 평가체계 구축을 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 장비들과 관련된 기술기준 연구와 안정성 평가방법을 위한 파라미터와 내용을 도출하는 것을 목적으로 한다.

Cloud computing originated simply to request and execute the desired operation from the network of clouds. It means that an IT resource that provides a service using the Internet technology. It is getting the most attention in today's IT trends. In cloud computing networks, devices and data centers which are composed of the server, storage and application are connected over network. That is, data of computers in different physical locations are integrated using the virtualization technology to provide a service. Therefore cloud computing system is a key information resource, standardized methods and assessment system are required. In this paper, we aims to derive the parameters and information for research of technical standards stability evaluation method associated with various cloud computing equipment.

클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서발전하였다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라, 그 환경을 유지하기 위해 소모되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 따라서 소비전력을 줄이거나 전력효율을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 전력 효율을 향상시키기 위해서는 소비전력을 측정해야한다. 하지만 소비전력을 측정하기 위해 전력측정기를 사용하는 것은 추가적인 비용이발생할 뿐만 아니라 전력측정기를 설치해야 하는 번거로움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기를 이용하지 않고 소비전력을 예측하는 수식을 제안한다. CPU, Memory, Hard disk의 TDP와 사용률을 이용하여 전력을예측하는 예측 방안을 제안한다. 또한 제안한 수식의 정확성을 입증하기 위하여, CPU 테스트를 수행하여 예측소비전력과 실제소비전력을 비교분석 하였다. 그 결과 수식을 이용한 예측전력과 전력측정기를 이용한 실제전력의 오차율평균은 CPU 테스트에서 5.75%를 보였고, Hard disk 테스트에서는 8.54%를 보였다.

Cloud computing is suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so it has been developed. As cloud computing is developed, problems of power consumption to maintain the environment are occurred. So, several studies for reducing power consumption or improving power efficiency have been performed. However, for improving power efficiency, we have to measure power consumption. For measuring the power consumption by using the power meter has not only additional cost, but also inconvenience for installing power meter. Thus, we propose prediction method of power consumption using utilization rate of CPU, Memory, and Hard disk. Also, to prove accuracy of prediction method, we perform the CPU test to compare and analyze between predictive power consumption and actual power consumption. As a result, there are differences between the predictive power consumption and actual power consumption value about 5.87% in the test.

최근 국내･외 수자원 정책의 방향은 전통적인 이･치수 부문과 함께 삶의 질을 향상을 위해 지속가능한 물 관리에 대한필요가 강조되면서 수자원 정보의 수집, 관리 및 제공의 중요성이 증대되고 있다. 과거 수자원 정보는 제공하고자 하는 목적을이미 정하고 거기에 맞도록 데이터를 효과적으로 분석하는 기술에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 최근에는 정형 데이터뿐만아니라 비정형 데이터를 연계함으로써 새로운 가치를 도출할 수 있는 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되면서수자원 정보에도 변화를 가져오고 있다. 이에 본 논문에서는 수자원 정보 관리의 패러다임 변화에 능동적으로 대처하고, 수자원 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 수자원 분야에서 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 적용 방안을 검토 및 제언하고자하였다. 국내외 수자원 정보 관리의 현황과 방향을 살펴보고, 빅 데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)과 함께 추가적으로 언급되고 있는 정확성(Veracity), 가치(Value)개념을 연계하였다. 그리고 클라우드 컴퓨팅을통해 증가하는 수자원 관련 빅 데이터와 수요자의 변화에 대해 신속하고 유연한 대처방안에 대하여 논의하였다. 앞으로의수자원 정보 관리는 정보의 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 등의 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 적용을 통한인명과 재산의 보호 등 공공의 목적, 물 관리 및 재난의 예방과 대응에 필요한 정확한(Veracity) 정보의 생산, 그리고 다른분야와의 융합 등에 적극적으로 활용함으로써 수자원 정보의 가치(Value)를 높이는 방행으로 나아가야 한다.

In recent, the direction of water resources policy is changing from the typical plan for water use and flood control to the sustainable water resources management to improve the quality of life. This change makes the information related to water resources such as data collection, management, and supply is becoming an important concern for decision making of water resources policy. We had analyzed the structured data according to the purpose of providing information on water resources. However, the recent trend is big data and cloud computing which can create new values by linking unstructured data with structured data. Therefore, the trend for the management of water resources information is also changing. According to the paradigm change of information management, this study tried to suggest an application of big data and cloud computing in water resources field for efficient management and use of water. We examined the current state and direction of policy related to water resources information in Korea and an other country. Then we connected volume, velocity and variety which are the three basic components of big data with veracity and value which are additionally mentioned recently. And we discussed the rapid and flexible countermeasures about changes of consumer and increasing big data related to water resources via cloud computing. In the future, the management of water resources information should go to the direction which can enhance the value(Value) of water resources information by big data and cloud computing based on the amount of data(Volume), the speed of data processing(Velocity), the number of types of data(Variety). Also it should enhance the value(Value) of water resources information by the fusion of water and other areas and by the production of accurate information(Veracity) required for water management and prevention of disaster and for protection of life and property.

Due to lacking valid prediction for resource requirement, the existing application approaches for cloud computing resource could hardly achieve a high efficiency. According to this point, we propose a mixed-prediction based resource allocation approach in this paper, which is abbreviated as MPRA. This proposed MPRA employs FFT (Fast Fourier Transform) theory to determine the cyclical attribution. If there is no such attribution existed, the Markov chain is alternatively used to predict the tendency of resource requirement. The experimental results show that the proposed MPRA could predict the future resource requirement more precisely. Moreover, based on the prediction result, it could also allocate the virtual machine resource adaptively, decrease the number of occupied physical machines, and reduce the probability of violating the SLA (Service-level Agreement).

The resource scheduling imbalance is a multi-objective optimization problem in cloud computing environment, this paper introduced the particle swarm optimization algorithm in cloud computing, a simulated annealing ideas is proposed in view of the prematurity of the algorithm, on the premise of performance determination, the position of the particle is determined by the probability choice, which helps the particle to escape. In order to enhance the global searching ability of the particle, the algorithm is combined with the chaotic mechanism to improve the accuracy of the algorithm. The inertia weight is adjusted dynamically according to the current state of the particle, accordingly, at the same time to obtain the optimal solution to ensure the convergence. Analysis of the experimental results show that the improved algorithm has a significant improvement in the ability of optimization and convergence speed, compared with other algorithms, the benchmark functions comparison is better, the different resource task proportion spent the shortest time and load balancing is the highest.

Cloud Computing Is an Important Transition That Makes Change In Service Oriented Computing Technology. With The Widespread Adoption Of Cloud Computing, The Ability To Record And Account For The Usage Of Cloud Resources In A Credible And Verifiable Way Has Become Critical For Cloud Service Providers And Users Alike. The Success of Such A Billing System Depends On Several Factors: The Billing Transactions Must Have Integrity and No Repudiation Capabilities; the Billing Transactions Must Be No Obstructive and Have A Minimal Computation Cost; And the Service Level Agreement (SLA) Monitoring Should Be Provided In A Trusted Manner. Existing Billing Systems Are Limited In Terms Of Security Capabilities or Computational Overhead. This Project Proposes A Secure And Non-Obstructive Billing System Called THEMIS As A Remedy For These Limitations. The System Uses A Novel Concept Of A Cloud Notary Authority For The Supervision Of Billing. The Cloud Notary Authority Generates Mutually Verifiable Binding Information That Can Be Used To Resolve Future Disputes Between A User And A Cloud Service Provider In A Computationally Efficient Way. Even Administrator of A Cloud System Cannot Modify or Falsify the Data.

In the virtualization based cloud computing environment, multiple computers are allowed to run as virtual machines (VM) in a single physical computer. Efficient scheduling of limited underlying resources has been a key issue. This paper presents a formal method of CPU resources scheduling (FRS). VMs are divided into three resources statuses according to resources requirements and their run information. FRS scheduling is formally scheduling CPU resources according to the resources statuses. The implementation of FRS is confined to the VMM layer, without VM dependency. The evaluation shows that idle CPU resources of VMs are be used by those VMs which need more CPU resources and the CPU resources overall utilization is improved.

최근 빅데이터 및 인공지능의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 시스템을 효율적으로 설계하고 관리하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 기술 발전으로 각 개인은 고성능의 컴퓨팅 자원을 소유하고 있지만, 이 자원이 대부분 잉여 자원으로써 낭비되고 있다는 점을 착안하여, 잉여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 엣지 클라우드 환경에서 분산된 자원의 가용성을 확보하기 위한 방법을 제안한다.