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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오유리 (숙명여자대학교) 김윤희 (숙명여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
481 - 486 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.8.481

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클라우드의 원하는 자원을 필요한 만큼만 사용하고 지불하는(Pay-per-use) 방식을 이용하여 과학 응용을 수행하고자 하는 과학자들이 늘어나는 추세이다. 그러나 다양한 특성으로 구성된 클라우드 자원으로 과학자들은 적절한 자원을 선택하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 자원의 효율적인 활용을 위하여 과학자가 실험하고자하는 응용의 특성에 따라 동적으로 자원을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 응용의 특성을 반영한 자원 군집 분석 기법을 제안한다. 자원 군집 분석은 자기조직화지도 및 K-평균 알고리즘을 적용하여 유사한 자원을 군집화한다. 제안한 알고리즘을 통해 과학응용의 특성을 반영한 유사 자원 군집을 형성하였음을 증명한다.
#하이브리드 클라우드 #자기조직화지도 #자원 분류 #응용 특성 가중치 #hybrid cloud #self-organizing map #resource classification #application characteristic weight

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 응용 특성 가중치를 고려한 자원 군집 분석 서비스
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

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Amazon EC2, [Online]. Available: http://aws.amazon.com/ Microsoft Window Azure, [Online]. Available: http://www.windowsazure.com/ KT Ucloud, [Online]. Available: http://ucloudbiz.olleh.com/ Google Cloud Engine, [Online]. Available: https://cloud.google.com/ NHN Entertainment, [Online]. Available: http://cloud.toast.com/

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