• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1428-1431
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• 2009

현재 사이버 공간에서 일어나고 있는 정보보호 위반사건들은 이미 실생활에 구체적인 악영향을 미치고 있고 이런 정보보호 관련 이슈사항에 대한 여러 보완 및 개선 방안이 제시되고 있다. 그런데 분산 서비스거부공격(DDoS)에 의한 피해규모는 나날이 커지는 반면에 인터넷의 구조적 특성으로 명확한 대응책보다는 조기탐지를 통해 사전에 대응함으로써 피해규모를 줄이거나 공격을 완화시켜 가용성을 확보하는 방법만 고안되고 있다. 그러나 우리는 공격을 완화시켜 주는 추가적인 고가의 네트워크 장비 구축 없이 기존 시스템을 활용한 분산 방화벽 모델을 제안한다. DDoS 공격이 이루어질 때 방화벽의 세션테이블과 간단한 관리기능을 그리드 컴퓨팅 기법 중 하나인 워크릿(worklet)으로 구성하여 방화벽 하위 웹 서버 군(group)에 배포시켜 각각의 웹 서버가 방화벽의 세션테이블 기능을 부분적으로 수행하는 것이다. 이렇게 함으로써 공격이 진행되는 중이라도 기존 구조에서는 할 수 없었던 정당한 인터넷 서비스 요청에 응답할 수 있어 가용성이 증대되는 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1998.10a
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• pp.313-319
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• 1998

CALS는 제품의 라이프 사이클과 관련한 정보를 표준화하고 이를 관련 정부 및 기업 간에 상호 교환 및 공유하여 효율을 증가시키고 비용을 절감하자는 것으로 가상 공간에서의 기업 통합 및 가상 기업을 목표로 하고 있다. 이러한 기업 통합 및 가상 기업 구성을 위한 기업 간의 정보는 데이터 소스의 형태로 이질적이고 분산된 환경 하에서 독자적으로 존재하며 자율성을 가지고 운영된다. 따라서, 이질적인 기업 간 정보에 대한 통합 뷰를 제공할 수 있는 CALS 통합 데이터베이스 기술이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 소스에 대한 이질성을 플랫폼 수준, 데이터베이스 관리 시스템 수준, 그리고 시멘틱 수준으로 구분하고 분산 환경하의 이질성을 해소하는 프로토타입을 제안한다. 제안된 프로토타입은 분산 객체 컴퓨팅 환경을 기반으로 구축되었으며, 인터넷 환경하에서 운용될 수 있도록 Object Web으로 구성되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.661-664
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• 2000

본 연구에서는 인터넷을 기반으로 하고 GIS(Geographical Information System)와 ITS(Intelligent Transportation System)제어 응용을 고려 한 컴퓨팅 플랫폼으로 EIMAS(Efficient and Intelligent Multi-Agent System)을 제안한다. GIS 와 관련 활용 시스템들은 개방형 지리 정보 처리 상호 운용 개념이 확산되면서 물리적으로 분산된 환경을 가지지게 되었고 이러한 분산 환경에서 프로그램개발과 사용자의 요구에 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여, GIS와 이와 연계한 GI(Geographical Information) 활용시스템들의 각기 다른 구성 요소들을 통합하는 시스템이 요구된다. GIS 와 GIS Application으로 ITS(Intelligent Transportation System)위한 Java Mobile Agent와 Multiple Agent System 인 EIMAS를 플렛폼으로 제안한다. 이 시스템은 GIS 시스템과 ITS 시스템에 제공되는 Agent가 활동하는 플레이스 위에서 에이전트가 목적과 워크에 적합한 효율적인 워크플로우를 생성하여 시간 효율적이고 지능적인 분산. 병렬처리를 수행하는 플렛폼을 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1355-1358
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• 2005

최근 초고속 인터넷의 보급과 웰빙 복지사회 성숙은 기존 헬스케어 서비스의 컴퓨팅 환경을 통합 분산 환경에서 가능하게 하였다. 본 논문에서는 분산객체그룹 프레임워크를 적용하여 각종 센서와 장치 그리고 이를 지원하는 응용들을 그룹화 하여 헬스케어 홈 서비스를 제공하는 환경을 제안한다. 이를 위해 하위계층인 물리계층의 각종 센서 및 장치들과 상위 계층인 헬스케어 홈 서비스 응용간의 상호작용을 정의하였다. 그리고 헬스케어 홈 서비스 지원 시뮬레이터 환경에서 시뮬레이터를 구현 및 시연하여 객체그룹 프레임워크의 수행성을 검증하고, 보다 효과적인 헬스케어 홈 서비스 지원 수행환경을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1767-1769
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• 2010

본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.4
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• pp.1-6
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• 2018

In smart cities, data from various kinds of sensors are collected and processed to provide smart services to the citizens. Noise information services with noise maps using the collected sensor data from various kinds of ubiquitous sensor networks is one of them. This paper presents a research result which generates three dimensional (3D) noise maps in real-time for smart cities. To make a noise map, we have to converge many informal data which include big image data of geographical Information and massive sensor data. Making such a 3D noise map in real-time requires the processing of the stream data from the ubiquitous sensor networks in real-time and the convergence operation in real-time. They are very challenging works. We developed our own methodology for real-time distributed and parallel processing for it and present it in this paper. Further, we developed our own real-time 3D noise map generation system, with the methodology. The system uses open source softwares for it. Here in this paper, we do introduce one of our systems which uses Apache Storm. We did performance evaluation using the developed system. Cloud computing was used for the performance evaluation experiments. It was confirmed that our system was working properly with good performance and the system can produce the 3D noise maps in real-time. The performance evaluation results are given in this paper, as well.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.6
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• pp.419-424
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• 2004

Mobile Internet using mobile devices provides Portability to users and is Spreading throughout out lives. But Practical use of the mobile Internet is insufficient due to it's fundamental limitations. Especially, mobile resources are not sufficient because they are not closely connected under current mobile Internet services which are provided with pre-designed structure. For these reasons it will take a lot more time and effort for mobile Internet to grow as a popular service. In this paper, we are focusing to overcome the local limitation and to enhance the 'Sharing of Mobile Resources' by expanding mutual connectivity between resource objects scattered over the mobile Internet environment. To archive this, we propose the MRSS(Mobile Resources Sharing System). MRSS automatically converts single request from user to multiple instructions based on 'Context-Awareness' to search for proper information. Using MRSS, we can expect 'Mobile Ubiquitous Computing' environment which users can reach to information anywhere, anytime.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.1
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• pp.69-75
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• 2024

This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform's effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.4
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• pp.157-172
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• 2011

The latest active studies on distributed OLAP to adopt a distributed environment are mainly focused on DHT P2P OLAP and Grid OLAP. However, these approaches have its weak points, the P2P OLAP has limitations to multidimensional range queries in the cloud computing environment due to the nature of structured P2P. On the other hand, the Grid OLAP has no regard for adjacency and time series. It focused on its own sub set lookup algorithm. To overcome the above limits, this paper proposes an efficient central managed P2P approach for a cloud computing environment. When a multi-level hybrid P2P method is combined with an index load distribution scheme, the performance of a multi-dimensional range query is enhanced. The proposed scheme makes the OLAP query results of a user to be able to reused by other users' volatile cube search. For this purpose, this paper examines the combination of an aggregation cube hierarchy tree, a quad-tree, and an interval-tree as an efficient index structure. As a result, the proposed cloud P2P OLAP scheme can manage the adjacency and time series factor of an OLAP query. The performance of the proposed scheme is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.6 no.4
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• pp.89-92
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• 2020

According to the various IoT(Internet of Things) services, there have been lots of task offloading researches for IoT devices. Since there are service response delay and core network load issues in conventional cloud computing based offloadings, fog computing based offloading has been focused whose location is close to the IoT devices. However, even in the fog computing architecture, the load can be concentrated on the for computing node when the number of requests increase. To solve this problem, the opportunistic fog computing concept which offloads task to available computing resources such as cars and drones is introduced. In previous fog and opportunistic fog node researches, the offloading is performed immediately whenever the service request occurs. This means that the service requests can be offloaded to the opportunistic fog nodes only while they are available. However, if the service response delay requirement is satisfied, there is no need to offload the request immediately. In addition, the load can be distributed by making the best use of the opportunistic fog nodes. Therefore, this paper proposes a delayed offloading scheme to satisfy the response delay requirements and offload the request to the opportunistic fog nodes as efficiently as possible.