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유혁 연구실
고려대학교 컴퓨터학과 유혁 교수
자원 프로비저닝
Linux kernel
네트워크 SLO
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유혁 연구실

고려대학교 컴퓨터학과 유혁 교수

유혁 연구실은 컴퓨터학과 기반의 클라우드 및 네트워크 시스템 연구를 수행합니다. 특히 Linux 커널과 컨테이너 실행 환경에서 네트워크 성능 병목을 측정하고, CPU 스케줄링과 네트워크 트래픽 제어의 연계를 통해 서비스 레벨 목표를 만족시키는 자원 프로비저닝 기술을 개발합니다. SDN 기반 네트워크 가상화에서는 테넌트 간 대역폭 격리와 트래픽 스플리팅 정확도 문제를 분석하고, IoT 및 엣지에서는 상호운용성을 유지하는 패킷 처리 가속과 경량 보안 가상화 플랫폼의 워크로드 성능 비교를 수행합니다. 또한 제어 트래픽 및 스케일링 성능을 머신러닝으로 예측하여 운영 자동화 기반을 마련합니다.

자원 프로비저닝Linux kernel네트워크 SLOSDN네트워크 가상화
대표 연구 분야
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커널 기반 클라우드 자원 프로비저닝과 SLO 보장 thumbnail
커널 기반 클라우드 자원 프로비저닝과 SLO 보장
Kernel-level Cloud Resource Provisioning and SLO Assurance
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

24총합

5개년 연도별 피인용 수

291총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
인용수 11
·
2024
Prediction of permissioned blockchain performance for resource scaling configurations
Seungwoo Jung, Yeonho Yoo, Gyeongsik Yang, Chuck Yoo
IF 4.2 (2024)
ICT Express
Blockchain is increasingly offered as blockchain-as-a-service (BaaS) by cloud service providers. However, configuring BaaS appropriately for optimal performance and reliability resorts to try-and-error. A key challenge is that BaaS is often perceived as a “black-box,” leading to uncertainties in performance and resource provisioning. Previous studies attempted to address this challenge; however, the impacts of both vertical and horizontal scaling remain elusive. To this end, we present machine learning-based models to predict network reliability and throughput based on scaling configurations. In our evaluation, the models exhibit prediction errors of ∼ 1.9%, which is highly accurate and can be applied in the real-world.
https://doi.org/10.1016/j.icte.2024.09.003
Blockchain
Scaling
Resource (disambiguation)
Computer science
Mathematics
Computer security
Computer network
2
article
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인용수 2
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2024
Intelligent Packet Processing for Performant Containers in IoT
Wonmi Choi, Yeonho Yoo, Kyungwoon Lee, Zhixiong Niu, Peng Cheng, Yongqiang Xiong, Gyeongsik Yang, Chuck Yoo
IF 8.9 (2024)
IEEE Internet of Things Journal
This article explores the computing and communication overhead of network processing in Internet of Things (IoT) devices, focusing on containers, a major building block for the edge computing. Our experiments reveal that containers on IoT devices suffer higher CPU usage for SoftIRQ processing, ~59% less network throughput, and higher per-packet latency on average than native processes. While several existing studies enhance networking performance, they often sacrifice interoperability by requiring special hardware or modifying networking semantics or APIs. Thus, we design and implement a kernel networking accelerator, called SCON, that maintains interoperability, crucial for IoT devices. SCON addresses major bottlenecks in container networking through system-level profiling. We evaluate SCON with three types of IoT devices. On the Raspberry Pi 4, SCON reduces the latencies of major IoT application protocols (e.g., HTTP and MQTT) by , achieving a similar level of latency to the native process. Further analysis shows that SCON reduces CPU usage for SoftIRQ processing by ~26%. We also report similar improvements on the other two IoT devices. Our conclusion is that SCON is unique in significantly reducing the computing and communication overhead of container networking in IoT devices while maintaining interoperability. Furthermore, it works consistently across different types of devices, whether wired or wireless, and regardless of heavy or sporadic traffic.
https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3453410
Computer science
Computer network
Network packet
Internet of Things
Packet switching
Intelligent Network
Embedded system
Distributed computing
3
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2023
Machine Learning-Based Prediction Models for Control Traffic in SDN Systems
Yeonho Yoo, Gyeongsik Yang, Changyong Shin, Junseok Lee, Chuck Yoo
IF 5.5 (2023)
IEEE Transactions on Services Computing
This article presents Elixir , an automated prediction model formulation framework for control traffic using machine learning. Control traffic is vital in software-defined networking (SDN) systems because it determines the reliability and scalability of the entire system. Various studies have sought to design control traffic prediction models for the proper provisioning and planning of SDN systems. However, previously proposed models are based on descriptive modeling, well-suited for only specific SDN system instances. Furthermore, these models exhibit poor accuracy (errors of up to 85%) because of the heterogeneity of SDN systems. Because descriptive modeling requires a significant amount of human contemplation, it is impossible to formulate adequate prediction models for countless SDN system instances. Elixir addresses this problem by applying machine learning. Elixir starts the model formulation through self-generated datasets. Then, Elixir searches prediction models to fit the accuracy for respective SDN systems. Also, Elixir picks robust models that exhibit reasonable accuracy even in a network topology that differs from the topology used for model training. We evaluate the Elixir framework on nine heterogeneous SDN systems. As a key outcome, Elixir significantly reduces prediction errors, achieving up to 10.6× improvement compared to the previous model for control traffic throughput of OpenDayLight controller.
https://doi.org/10.1109/tsc.2023.3324007
Computer science
Artificial intelligence
Machine learning
Scalability
Database
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4차 산업혁명 기술 주도는 산업 및 미래 발전에 있어 매우 중요하다. 이러한 주도권을 잡기 위한 글로벌 경쟁에서 인적자원은 매우 중요하다. 핵심인재를 양성하는 것은 가까운 미래에 국가 및 산업경쟁력을 좌우한다. 4차 산업혁명을 위한 인력의 양적 공급 기반은 어느정도 확충되었으나 질적 노력 개선은 아직 부족하다. 본 과제에서는 글로벌 핵심인재를 양성하기 위해...
공동연구원 파견
마이크로소프트연구소와연구협력
인공지능
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2023년 2월-2026년 2월
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이기종 GPU 환경에서 분산 학습 자동공급 및 스케줄링 기술 연구
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2023년 2월-2026년 2월
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이기종 GPU 환경에서 분산 학습 자동공급 및 스케줄링 기술 연구
1. 배경 - GPU 가속기는 “매년” 새로운 세대/구조 출시되어, 이기종 GPU가 혼용되는 환경이 Google, Micrsoft, Amazon 등 전세계적으로 보편적임. - 이기종 GPU 환경에서 딥러닝 플랫폼 기술의 한계로 인하여 모델 개발자는 자신이 사용할 GPU와 그 개수를 단순히 경험 기반으로(manually) 고르고 GPU 클라우드 운용자는 GP...
이기종 GPU
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등록2022프로그래밍 가능한 네트워크 가상화에서의 제어 트래픽 시계열 예측 기반의 제어 채널 고립 방법 및 장치1020220155709
공개2022분산 딥러닝 학습 시간 및 자원 소모량 예측 방법 및 장치1020220147865
전체 특허

블록체인 클라우드 및 스마트 웨어러블 기기 기반 이종 디지털 헬스 데이터 수집 장치 및 방법

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230176920

프로그래밍 가능한 네트워크 가상화에서의 제어 트래픽 시계열 예측 기반의 제어 채널 고립 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220155709

분산 딥러닝 학습 시간 및 자원 소모량 예측 방법 및 장치

상태
공개
출원연도
2022
출원번호
1020220147865

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