세계적인 경제 불황으로 인해 기업의 IT 투자에 대한 부담이 커지고, 녹색 IT에 대한 관심 또한 증대되면서 클라우드 컴퓨팅은 IT 분야에서 전 세계적인 트렌드이자 패러다임이 되었다. 세계 각국의 정부, 기업, 연구소에서 클라우드에 대한 관심과 투자, 연구가 확대되고 있는 실정이며, 국내에서도 2009년부터 본격적인 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만, 본 연구는 기업이 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅의 특성 요인을 인식하고 관련 이론을 토대로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적극적 도입 및 활용을 위한 이론적 틀을 제시하고 이에 대한 인과관계를 검증하고자 수행 되었다. 연구모형에 포함된 클라우드 컴퓨팅의 특성 요인으로는 확장성, 민첩성, 보안성, 가용성, 효율성, 경제성, 종속성, 신뢰성을 선정하였고, 클라우드 컴퓨팅 서비스 유형의 조절효과를 검증하였다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 지식을 보유하고 있고 기업의 IT 의사결정자 또는 의사결정지원자를 대상으로 설문하고 통계적으로 검증한 결과, 효율성, 경제성, 신뢰성 순으로 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 아직 연구 초기 단계에 있는 클라우드 컴퓨팅에 대해 고객의 시각에서 바라보고 클라우드 컴퓨팅의 특성에 대한 개념을 정리하여 잠재 고객이나 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 기업, 연구자에게 이를 제공 가능할 것이다.
스마트 폰의 보급이 확장되면서 데스크톱의 성능과 모바일 특성이 적용된 다양한 모바일 서비스가 증가하고 있다. 모바일 서비스는 모바일 단말의 메모리, 컴퓨팅 파워, 저장 공간 부족과 모바일 단말의 플랫폼에 종속되는 한계를 갖는데 이를 극복할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 적용된 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스가 최근 각광받고 있다. 모바일 클라우드 서비스는 모바일 서비스와 무선네트워크, 클라우드 서비스가 융합된 서비스로 다양하고 확장된 서비스를 제공하지만, 보안 위협요소가 복합적으로 상속되는 위험이 잠재되어 있다. 그러므로 보안위협이 제거된 안전한 서비스를 배포하고 위협 발생 시 적절하게 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 모바일 단말, 무선네트워크, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 위협을 분석하여 모바일 클라우드 서비스의 위협과 위협에 대응하기 위한 방안을 정의하였으며, 위협시나리오를 기반으로 잠재된 위협을 예상하고 대응할 수 있는 방안을 제시하였다.
Clouds are an important factor in aircraft flight. In particular, a significant impact on small aircraft flying at low altitude. Therefore, we have verified and characterized the low level cloud prediction data of the Unified Model(UM) - based Local Data Assimilation and Prediction System(LDAPS) operated by KMA in order to develop cloud forecasting service and contents important for safety of low-altitude aircraft flight. As a result of the low level cloud test for seven airports in Korea, a high correlation coefficient of 0.4 ~ 0.7 was obtained for 0-36 leading time. Also, we found that the prediction performance does not decrease as the lead time increases. Based on the results of this study, it is expected that model-based forecasting data for low-altitude aviation meteorology services can be produced.
Object detection and parameter estimation in point cloud data is a relevant subject to robotics, reverse engineering, computer vision, and sport mechanics. In this paper a software is presented for fully-automatic object detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting. The newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. Curvature analysis of the local quadric surfaces fitted to small patches of point cloud provides the necessary seed information for automatic model selection, point segmentation, and model fitting. The performance of the software on a variety of point cloud data will be demonstrated live.
There are some definitions of cloud computing but it can be defined as utilization of personal computers, servers and softwares in one cluster for approaches to the use of shared computing resources. Nowadays the applications of cloud computing are rapidly increasing because of its merits on economic aspect, connectivity convenience, storage space and so on. The main objective of this paper is to find an effective methodology as an initial stage for applications of cloud computing in a real life. Therefore this paper addresses worldwide reviews on cloud computing.
The purpose of this paper is to investigate the influence of utilitarian, hedonic and social motivations on continuance intention to use cloud services. To do this, this study built a research model and examined how ease of use, usefulness, enjoyment, social influence affect the continuance usage intention of cloud services. The survey method was used for this paper, and data from a total of 82 university students were used for the analysis. And structural equation model was used to analyze the data. The results of this empirical study is summarized as followings. First, enjoyment has a direct effect on the continuance usage intention of cloud services. Second, social influence has a direct effect on the continuance usage intention. Further, it will provide meaning suggestion point of the importance of not only utilitarian motivation but also hedonic and social motivations in establishing the use policy of cloud services.
Considering stress singularities at point support locations, buckling solutions for plates with arbitrary number of point supports are hard to obtain. Thus, new Hp-Cloud shape functions with Kronecker delta property (HPCK) were developed in the present paper to examine elastic buckling of point-supported thin plates in various shapes. Having the Kronecker delta property, this specific Hp-Cloud shape functions were constructed through selecting particular quantities for influence radii of nodal points as well as proposing appropriate enrichment functions. Since the given quantities for influence radii of nodal points could bring about poor quality of interpolation for plates with sharp corners, the radii were increased and the method of Lagrange multiplier was used for the purpose of applying boundary conditions. To demonstrate the capability of the new Hp-Cloud shape functions in the domain of analyzing plates in different geometry shapes, various test cases were correspondingly investigated and the obtained findings were compared with those available in the related literature. Such results concerning these new Hp-Cloud shape functions revealed a significant consistency with those reported by other researchers.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
Purpose - Many countries nowadays look at cloud computing as an opportunity because it holds great advantages for governments. Public sector in Yemen still uses traditional computing. This study tends to explore the factors that would affect cloud computing adoption in government organizations in Yemen. Research design, data and methodology - We used a combination of DOI theory and TOE framework with some changes to suit the context of government organizations. Eight hypotheses were proposed with a questionnaire developed and sent to people in Yemen. 118 responses were collected to assess the hypotheses. Results - Results indicate that Yemen lacks some prerequisites of cloud technology in terms of technological readiness and regulations. The factors: relative advantage, compatibility, security concern, perception of benefits and government support were accepted. Perception of benefits, in particular, is found to affect the decision of adoption. Security concern also showed a direct and indirect influence on cloud adoption in the government. Respondents consider security a key issues of the technology. The factors: complexity, technology readiness and regulatory support were rejected. Conclusions - Based on all analysis results, this study proposed some steps toward adopting cloud computing in Yemen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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