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클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015115789
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 클라우드 컴퓨팅 시스템의 자원을 효율적으로 사용하기 위한 가이드를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.전술한 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치는 실행 어플리케이션의 입력데이터, 실행시간 제약조건 및 비용 제약조건 중 적어도 하나 이상을 입력받는 데이터 입력부, 어플리케이션의 컴퓨팅에 이용 가능한 복수의 가상머신들의 조합에 대한 정보를 생성하는 가용 가상머신 조합정보 생성부, 입력받은 데이터 및 제약조건들 중 적어도 하나 이상을 이용하여 복수의 가상머신 조합에 대해 각각 어플리케이션의 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 시간-메모리 사용량 추정부 및 추정의 결과값을 이용하여 복수의 가상머신 조합들 중 최적의 가상머신 조합을 가이드하는 최종 가상머신 조합정보 제공부를 포함한다.
Int. CL G06F 15/16 (2006.01) G06F 9/44 (2006.01)
CPC G06F 9/45504(2013.01) G06F 9/45504(2013.01) G06F 9/45504(2013.01) G06F 9/45504(2013.01)
출원번호/일자 1020110143096 (2011.12.27)
출원인 한국과학기술정보연구원, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2013-0074952 (2013.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.12.27)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최영리 대한민국 대전광역시 유성구
2 허재혁 대한민국 대전광역시 유성구
3 한재웅 대한민국 경기도 안양시 만안구
4 김창대 대한민국 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김용인 대한민국 서울특별시 송파구 올림픽로 ** (잠실현대빌딩 *층)(특허법인(유한)케이비케이)
2 박영복 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 삼화빌딩)(특허법인 두성)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.12.27 수리 (Accepted) 1-1-2011-1037669-75
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.04.09 수리 (Accepted) 9-1-2013-0025536-85
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0361578-77
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2013.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0530223-05
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
실행 어플리케이션의 입력데이터, 실행시간 제약조건 및 비용 제약조건 중 적어도 하나 이상을 입력받는 데이터 입력부;상기 어플리케이션의 컴퓨팅에 이용 가능한 복수의 가상머신들의 조합에 대한 정보를 생성하는 가용 가상머신 조합정보 생성부;상기 입력받은 데이터 및 제약조건들 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 복수의 가상머신 조합들에 대해 각각 상기 어플리케이션의 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 시간-메모리 사용량 추정부; 및상기 추정의 결과값을 이용하여 상기 복수의 가상머신 조합들 중 최적의 가상머신 조합을 가이드하는 최종 가상머신 조합정보 제공부를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 시간-메모리 사용량 추정부는 인공 신경망 모델을 사용하여 추정하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
3 3
제 2항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은 입력값으로 상기 어플리케이션의 설정정보와 상기 가상머신의 개수 및 상기 가상머신에 포함된 프로세서의 개수를 입력받는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
4 4
제 1항에 있어서,상기 시간-메모리 사용량 추정부는 상기 어플리케이션의 종류마다 별도의 추정 모듈을 포함하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
5 5
제 1항에 있어서, 상기 시간-메모리 사용량 추정부는 상기 실행시간 추정시 초기화 및 종료 단계 실행 시간과 반복실행문(loop) 실행 시간으로 분리하여 추정하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
6 6
제 1항에 있어서,상기 최종 가상머신 조합정보 제공부는 비용우선, 실행시간 우선 또는 비용 및 실행시간 우선의 결정방법을 이용하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 장치
7 7
실행 어플리케이션의 입력데이터, 실행시간 제약조건 및 비용 제약조건 중 적어도 하나 이상을 입력받는 단계;상기 어플리케이션의 컴퓨팅에 이용 가능한 복수의 가상머신들의 조합에 대한 정보를 생성하는 단계;상기 입력받은 데이터 또는 제약조건들 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 복수의 가상머신 조합들에 대해 각각 상기 어플리케이션의 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 단계; 및상기 추정의 결과값을 이용하여 상기 복수의 가상머신 조합들 중 최적의 가상머신 조합을 가이드하는 단계를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 단계는 인공 신경망 모델을 사용하여 추정하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은 입력값으로 상기 어플리케이션의 설정정보와 상기 가상머신의 개수 및 상기 가상머신에 포함된 프로세서의 개수를 입력받는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
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제 7항에 있어서,상기 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 단계는 상기 어플리케이션의 종류마다 별도의 추정 모듈을 사용하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
11 11
제 7항에 있어서, 상기 실행시간 및 메모리 사용량을 추정하는 단계는 상기 실행시간 추정시 초기화 및 종료 단계 실행 시간과 반복실행문(loop) 실행 시간으로 분리하여 추정하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
12 12
제 7항에 있어서,상기 최적의 가상머신 조합을 가이드하는 단계는 비용우선, 실행시간 우선 또는 비용 및 실행시간 우선의 결정방법을 이용하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 가이드 제공 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.