This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).
본 논문에서는 셀 간 정보의 공유를 통한 협력이 가능한 연결된 네트워크 구조를 갖는 5G Cloud RAN 네트워크에 적용이 가능한 새로운 자원 관리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 네트워크 협력의 이점을 활용하여 공정성과 처리량을 동시에 증가시킨다. 이러한 네트워크 성능 최적화는 허용이 가능한 양의 신호 처리 오버헤드 및 계산 복잡도 내에서 달성될 수 있으며 시뮬레이션 결과는 셀 외곽 사용자에 대한 네트워크 용량이 기존의 방법 대비 40% 가량 향상되었으며 사용자간 공정성 또한 Jain의 공평성 지수를 기준으로 약 23% 향상되었음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4042-4061
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2022
Recently, various security threats such as data leakage and data forgery have been possible in the communication and storage of data shared in the cloud environment. This paper conducted a study on the CP-ABSC scheme to solve these security threats. In the existing CP-ABSC scheme, if the data is obtained by the unsigncryption of the data user incorrectly, the identity of the data owner who uploaded the ciphertext cannot be known. Also, when verifying the leaked secret key, the identity information of the data user who leaked the secret key cannot be known. In terms of efficiency, the number of attributes can affect the ciphertext. In addition, a large amount of computation is required for the user to unsigncrypt the ciphertext. In this paper, we propose ECP-ABSC that provides data user traceability, and use it in a cloud environment to provide an efficient and secure data sharing scheme. The proposed ECP-ABSC scheme can trace and verify the identity of the data owner who uploaded the ciphertext incorrectly and the data user who leaked the secret key for the first time. In addition, the ciphertext of a constant size is output and the efficiency of the user's unsigncryption computation were improved.
홈페이지 서비스를 주로 하는 웹 서버들의 평균 이용률이 대체로 낮고 업무 부하의 변화도 크지 않은 편이다. 또한 대부분의 사용자가 구성원 등으로 국한되고 새로운 서버를 구매할 때 최적용량 보다는 최대용량을 선택하는 경향이 있어 과도한 서버를 독점 운용하게 된다. 웹 서버의 운용에는 초기 비용뿐 아니라 평상시 운용비용도 포함된다. 평균 이용률이 낮은 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영하면 사용자에게 동일한 품질을 제공하면서도 총 비용을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 캠퍼스내의 여러 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영할 때 기존 웹 서버와 동일한 서비스품질을 제공하기 위한 최적용량을 산출하고 그때 절약되는 비용을 분석한다. 전통적인 웹 서버들과 통합 클라우딩을 위한 서비스 모델을 정립하고 사용자 요구 행태에 따른 최적용량을 대기이론으로 분석하고 비용 절감 정도를 제시한다. 제시된 서비스 모델과 분석 결과는 중대규모의 대학 캠퍼스는 물론 비슷한 규모의 기업, 기관들에 쉽게 응용할 수 있다.
클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 운영자들로 하여금 하드웨어 구매와 유지 부담을 경감시키므로 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)을 위한 적절한 해결책이 되었다. P2P 기반 해결책은 고유의 규모조정성, 자체 복구기능, 자연적인 부하 분산 능력 등 여러 장점을 가지고 있다. 상이한 두 패러다임 P2P와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점들을 병합하며 MMOG를 위한 하이브리드 구조가 이 논문에서 제시된다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 조절은 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 구조 실현에 필수적이다. 동시에 실행되는 사용자 수가 증가할 때 하이브리드 구조는 사용자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. MMOG에서는 서버의 시간 외에도 대역폭 비용이 요구형 자원의 임차시 주요 지출 요인이 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 구조는 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 플레이어들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.137-142
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2021
The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다.
Various seeding materials for cloud seeding are being used, and sodium chloride powder is one of them, which is commonly used. This study analyzed the experimental results of multi-aircraft cloud seeding in connection with Republic of Korea Air Force (CN235) and KMA/NIMS(Korea Meteorological Administration/National Institute of Meteorological Sciences) Atmospheric Research Aircraft. Powdered sodium chloride was used in CN235 for the first time in South Korea. The analysis of the cloud particle size distributions and radar reflectivity before and after cloud seeding showed that the growth efficiency of powdery seeding material in the cloud is slightly higher than that of hygroscopic flare composition in the distribution of number concentrations by cloud aerosol particle diameter (10 ~ 1000 ㎛). Considering the radar reflectivity, precipitation, and numerical model simulation, the enhanced precipitation due to cloud seeding was calculated to be a maximum of 3.7 mm for 6 hours. The simulated seeding effect area was about 3,695 km2, which corresponds to 13,634,550 tons of water. In the precipitation component analysis, as a direct verification method, the ion equivalent concentrations (Na+, Cl-, Ca2+) of the seeding material at the Bukgangneung site were found to be about 1000 times higher than those of other non-affected areas between about 1 and 2 hours after seeding. This study suggests the possibility of continuous multi-aircraft cloud seeding experiments to accumulate and increase the amount of precipitation enhancement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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