본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.
Kim, Dong-Uk;Choi, Sung-Sul;Ji, Chung-Won;Kim, Jung-Sun
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.426-430
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2006
홈 네트워크 관련 기술들 중 여러 종류의 홈 네트워크 미들웨어간 상호연동의 지원 및 서비스 배포 등의 문제를 해결하기 위한 환경을 제공하는 OSGi에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나, 현 OSGi 시스템은 이웃 OSGi 시스템간, 그리고 이기종 시스템간에 분산 컴퓨팅을 지원하지 않아 그 활용 범위가 제약 된다. 따라서 본 논문에서는 외부 시스템이 가지는 서비스에 대한 투명한 접근이 가능하고, 로컬 시스템에 존재하는 다른 번들에 대한 접근에 동일한 접근 방법을 가지도록 하기 위하여, 웹 서비스를 이용하는 확장 레지스트리를 제안한다. 이를 통해 이웃 OSGi 시스템들 뿐만 아니라 이 기종 시스템과도 연동을 할 수 있으며, 현재 OSGi 시스템이 가지는 기능성에 분산 컴퓨팅능력의 확장을 통해 OSGi 시스템의 활용 범위를 크게 늘릴 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 네트워크, 스토리지, 서버, 응용프로그램 등과 같은 컴퓨팅 자원에 언제든지 편리하게 접근할 수 있는 새로운 컴퓨팅 모델이다. 클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경과 다르게 다양한 단말 기기를 통해 접속할 수 있고, 사용자의 데이터를 로컬이 아닌 원격지에 저장하며, 작업 상태를 실시간으로 업데이트한다는 특징이 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자의 데이터가 원격지에 존재하고, 서비스 제공자에 의해 관리되기 때문에 데이터 보안의 관점에서 위협 요소가 있을 수 있다. 또한 범죄와 관련된 데이터가 클라우드 시스템에 저장되어 있을 수 있다. 이를 조사하기 위해서 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 디지털 포렌식 조사 절차와 방법이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서의 클라우드 컴퓨팅에 대해 설명한다. 또한 클라우드 포렌식 기술 동향과 클라우드 컴퓨팅 환경에서 발생하는 법적 이슈 동향을 살펴본다. 이를 바탕으로 향후 클라우드 컴퓨팅 포렌식 연구 방향에 대해서 제시한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.2
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pp.75-82
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2011
Cloud computing is a computing paradigm that provides user's services anywhere, anytime in a virtualized form composed of large computing resources based on internet or intranet. In Cloud computing environments, reliability of system is impact factor because many applications handle large data. In this paper, we propose an adaptive scheduling technique based on reliability with fault tolerance that manages resource variable and resolves problems(change of user's requirement, failure occurrence) in Cloud computing environment. Futhermore, we verified the performance of the proposed scheduling through experiments in CloudSim Simulation.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.3
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pp.335-342
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2017
The artificial intelligence, robot technology, Internet of things, and life sciences that create added value while dramatically transforming human life have been highlighted in the fourth industrial revolution, the next industrial revolution. In order to adapt to the 4th industry, it is necessary to educate students to develop fusion thinking and computing thinking ability. Therefore, in this study, we developed a digital Yut Playing system based on physical computing, reflecting STEAM and decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithm design, which are components of computing thinking. By experiencing the developed system and applying it to education, it raised interest and interest in programming education and improved programming lesson for fusion thinking and computing thinking ability.
이동 컴퓨팅 환경의 특징은 대역폭의 제약과 잦은 접속의 단절이다. 앞으로 이동 컴퓨팅에 대한 요구는 증가할 것이며 이동 컴퓨팅 환경을 극복할 수 있고 동적으로 적응할 수 있는 서비스를 필요로 한다. RPC(Remote Procedure Call)는 동기적이며 믈록(block)상태를 유발시키는 통신 구조로 분산 응용 프로그램을 작성하기 위한 환경을 제공한다. M-RPC(Mobile RPC) 는 RPC를 이동 컴퓨팅 환경에 맞도록 확장한 것이다. MOM(Message Oriented Middleware)은 분산 통신을 위한 미들웨어로서 분산 프로세스들간에 동기적 또는 비동기적 상호 작용을 지원하는 peer-to-peer 분산 컴퓨팅 모형으로 특징지워진다. 본 논문은 기존 MOM 시스템을 기반으로 하여 이동 컴퓨팅 환경을 지원하는 M-MOM(Mobile-MOM) 시스템을 제안하고 자바 언어로 구현하여 성능을 평가한다. M-MOM 환경에서 이동 호스트(mobile host)에서 실행되는 응용 프로그램과 고정 호스트(fixed host)에서 실행되는 메시지 큐 관리자는 베이스 스테이션(Base Station)에서 실행되는 메시지 에이전트를 통해 메시지 큐 관리자와 동적으로 연결된다. 비동기적인 서비스를 지원하는 M-MOM은 동기적인 서비스만을 지원하는 M-RPC 보다 이동 컴퓨팅 환경을 보다 효과적으로 극복할 수 있는 서비스를 지원한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.540-543
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2007
최근의 그리드 컴퓨팅 시스템 환경은 단일 환경에서 작게는 2~4CPU, 많게는 수백 CPU 이상의 시스템으로 구축되고 있고, 더욱이 지역적으로도 멀리 떨어져 있다. 따라서 이를 운용하는 기업에서는 시스템의 사용 현황을 신속하게 분석할 필요가 있다. 그러나 이렇게 혼재된 이 기종 및 컴퓨팅 환경하에서의 각 지역별 시스템 사용현황을 효과적으로 분석 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 기존에 사용되어 온 그리드 컴퓨팅 시스템 환경에서의 사용율 관리 방법들은 Queueing 시스템이 가지고 있는 Accounting 분석 명령어로 text 형태의 Accounting raw data 의 결과를 추출하여 가공 처리하므로 데이터 증가 시 반응 속도가 현격하게 느려지는 상황이 발생한다. 또한 원격지 그리드 컴퓨팅 시스템 군의 사용율 분석은 데이터 분석 시 매번 원격지접근 절차를 사용하여 그리드 컴퓨팅 시스템 군에 접근한 후 해당 로컬 시스템 분석을 해야 하고 각 원격지시스템군별로 추출 된 데이터를 통합 관리해야 하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 논문에서 제안하는 3-tier 구조의 GSA(Grid System Account)이다. 제안한 GSA 는 각 원격지 별 데이터를 객체화하여 Database 에 저장 함으로써 데이터 분석 시 효과적으로 처리할 수 있으며, 다수의 원격지 그리드 컴퓨팅 시스템 군에 대한 복합적인 분석이 필요할 때 효율적으로 대처할 수 있다. 본 논문에서는 GSA 의 설계방법을 제안하고 구현하여 실 성능을 시험함으로써 보다 효율적인 그리드 컴퓨팅 시스템의 사용율 분석 관리가 가능함을 보였다.포는 감수성을 보이지 않았다. 따라서 위의 결과로부터 SLT-I에 감수성을 보이지 않은 Raw264.7세포를 대상으로 Gb3 발현 정도와 SLT-I의 세포독성의 관계를 규명하고자 Gb3의 발현을 증가시킨 후 SLT-I의 세포독성을 재차 평가하였다. 이 결과 $TNF-{\alpha}$의 처리에 의하여 6 hrs에 Gb3의 발현이 정점(43.5%)에 이르렀으며 36 hrs에 정상 수준(25.0%)으로 환원되었다. 그러나, Gb3의 발현이 증가함에도 불구하고 SLT-I의 세포독성에는 변화가 관찰되지 않았다. 따라서, SLT-I에 의한 세포독성은 세포의 종류에 따라서 다르며 또한, Gb3의 발현정도에만 의존적이지는 않을 것으로 생각된다. 이와 같은 결과는 E. coli 0157의 감염증 병인 연구에 있어 SLT-I과 Gb3의 발현의 상관관계에 대한 보다 심도 있는 연구가 필요함을 시사한다.만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이
Recently, cloud computing is being emerged paradigm that a support computing resource flexible and scalable to users as the want in distributed computing environment. Actually, cloud computing can be implemented and provided by virtualization technology. In this paper, we studied open source based cloud computing and built a educational practice system through cloud computing. Virtualization-based cloud computing provides optimized computing resources, as well as easy to manage practical resource and result. Therefore, we can save the time for configuration of practice environment. In the view of faculty, they can easily handle the practice result. Also, those practice condition reuse comfortably and apply to various configuration simply. And then we can increase capabilities and availabilities of limited resources.
Cloud computing technology will provide application that needs many resources and various services to customers without any restriction of time and place. So, many of companies are now adopting cloud computing technology to this business and this trend is now increasing. However, cloud technology adoption rate is low because of security, compatibility, loss of control, security, data protection, performance and uptime, to the risk of vendor lock-in Cloud computing services, and compatibility with existing systems and anxiety. Now, many people are interest on the migration of existing systems but there are many study on this issue. So, more of study on this issue should be needed. This paper will show you the method that how to adopt cloud computing to their business and also show you evolution of cloud computing for existing system.
In recent years, Cloud computing is gaining much popularity as it can efficiently utilize the computing resources and hence can contribute to the issue of green IT. So to make the Cloud services commercialized, Cloud markets are necessary and are being developed. As the increasing numbers of various Cloud services are rapidly evolving in the Cloud market, how to select the best and optimal services will be a great challenge. In this paper we present a Cloud service selection framework in the Cloud market that uses a recommender system (RS) which helps a user to select the best services from different Cloud providers (CP) that matches his/her requirements. The RS recommends a service based on the QoS and Virtual Machine (VM) factors of difference CPs. The experimental results show that our Cloud service recommender system (CSRS) can effectively recommend a good combination of Cloud services to consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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