Park, Sungbin;Moon, Seok-Jae;Lee, Jong-Yong;Jung, Kye-Dong
International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.1-7
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2016
Recently, introduced a cloud computing technology to the IT industry, smart phones, it has become possible connection between mobility terminal such as a tablet PC. For dissemination and popularization of movable wireless terminal, the same operation have focused on a viable mobile cloud in various terminal. Also, it evolved Wireless Sensor Network(WSN) technology, utilizing a Body Sensor Network(BSN), which research is underway to build large Ubiquitous Sensor Network(USN). BSN is based on large-scale sensor networks, it integrates the state information of the patient's body, it has been the need to build a managed system. Also, by transferring the acquired sensor information to HIS(Hospital Information System), there is a need to frequently monitor the condition of the patient. Therefore, In this paper, possible sensor information exchange between terminals in a mobile cloud environment, by integrating the data obtained by the body sensor HIS and interoperable data DBaaS (DataBase as a Service) it will provide a base of mBodyCloud System. Therefore, to provide an integrated protocol to include the sensor data to a standard HL7(Health Level7) medical information data.
With the rapid growth of internet infrastructure, World Wide Web is evolving recently into various services such as cloud computing, social network services. It simply go beyond the sharing of information. It started to provide new services such as E-business, remote control or management, providing virtual services, and recently it is evolving into new services such as cloud computing and social network services. These kinds of communications through World Wide Web have been interested in and have developed user-centric customized services rather than providing provider-centric informations. In these environments, it is very important to check and analyze the user requests to a website. Especially, estimating user preferences is most important. For these reasons, analyzing web logs is being done, however, it has limitations that the most of data to analyze are based on page unit statistics. Therefore, it is not enough to evaluate user preferences only by statistics of specific page. Because recent main contents of web page design are being made of media files such as image files, and of dynamic pages utilizing the techniques of CSS, Div, iFrame etc. In this paper, large log analyzer was designed and executed to analyze web server log to estimate web contents preferences of users. With mapreduce which is based on Hadoop, large logs were analyzed and web contents preferences of media files such as image files, sounds and videos were estimated.
본 논문에서는 양자컴퓨팅 기술을 활용해 유의미한 수준의 현실 문제를 해결하는 데 있어서 응용을 어렵게 하는 요인이 무엇인지 도출하고, 관련 연구 동향과 방향성을 제시한다. 이를 위해, 양자컴퓨팅 기술을 응용하는 일의 어려움을 이해하는 데 필요한 양자 역학의 기본 지식을 컴퓨터공학의 관점에서 정리하고, 현재 상용화된 양자 컴퓨터와 양자 프로그래밍 계층을 문헌을 통해 분석한다. 또한 클라우드 기반 상용 양자컴퓨팅 서비스의 현황과 활용 방안에 대한 분석과정을 통해, 현시점에서 양자컴퓨팅의 실용적 응용을 어렵게 하는 요인으로 양자 컴퓨터 프로그래밍에 대한 진입장벽과 노이즈가 존재하는 중규모 양자 컴퓨터에 대한 제약사항, 아직 성장 중인 오픈소스 생태계, 현실 문제 크기에 대한 시뮬레이션의 어려움의 네 가지 요인을 도출하고 관련 연구에 대한 동향과 방향성을 제시한다. 이를 통해, 양자컴퓨팅 기술의 실용적 응용을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.89-96
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2023
Intrusion detection has been widely studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts always want more accuracy and global threat analysis to secure their systems in cyberspace. Big data represent the great challenge of intrusion detection systems, making it hard to monitor and analyze this large volume of data using traditional techniques. Recently, deep learning has been emerged as a new approach which enables the use of Big Data with a low training time and high accuracy rate. In this paper, we propose an approach of an IDS based on cloud computing and the integration of big data and deep learning techniques to detect different attacks as early as possible. To demonstrate the efficacy of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities, using a convolutional neural network (CNN-IDS) with the distributed computing environment Apache Spark, integrated with Keras Deep Learning Library. We study the performance of the model in two categories of classification (binary and multiclass) using CSE-CIC-IDS2018 dataset. Our system showed a great performance due to the integration of deep learning technique and Apache Spark engine.
본 논문에서는 2가지의 시나리오를 가지고 클라우드 기술 기반 VoD 시스템의 구성 방안을 제안하였다. 첫번째 시나리오는 기존 VoD 시스템에서 DMC 및 각 SO의 콘텐츠 스트리지와 스트림 서버를 가상화하여 추가적으로 필요한 저장용량 및 스트림 서버의 사용을 효율적으로 하는 방법이며, 두 번째 시나리오는 VoD 시스템과 더불어 케이블 방송 시스템을 클라우드화 하는 방법으로 가입자 STB은 네트워크에 연결할 수 있는 최소한의 프로그램과 저장 공간만을 가지고 기존 가입자 STB에 있던 운영체제 및 미들웨어는 클라우드 데이터 센터로 이동하는 방법을 제안하였다. 또한 기존 시스템의 STB 교체비용과 클라우드 VoD 시스템의 구축비용의 비교 등 케이블 방송 환경에 클라우드 기술을 적용하였을 때의 경제성 분석을 통해 클라우드 VoD 시스템의 구축으로 인한 케이블 방송 사업자의 비용절감을 분석하였다.
현재의 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)에서 전세계 수백만명의 사용자들은 특정 게임을 공유하며 동시에 참여할 수 있다. MMOG의 참여자들이 증가하면 게임 업계에 상당한 비용 증가와 서비스 품질에 영향을 주는 서버 증설 요구 등의 문제가 발생한다. MMOG의 확장성 문제를 해결할 수 있도록 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 P2P 하이브리드 구조를 제시한다. P2P와 클라우드 구조의 기능들은 거의 독립적이나 MMOG를 위하여 두 구조의 개념을 융합하고 최종 결합 형태의 응용 연구에 대한 가능성을 고려하였다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하가 배분되는 본 논문의 하이브리드 구조는 참여자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 경감시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 하이브리드 구조에 기반한 MMOG는 전형적인 클라이언트-서버 시스템에 기반한 MMOG보다 통신량이 감소되며 성능이 향상된 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1825-1842
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2013
Rapid growth of the IT industry has led to significant energy consumption in the last decade. Data centers swallow an enormous amount of electrical energy and have high operating costs and carbon dioxide excretions. In response to this, the dynamic consolidation of virtual machines (VMs) allows for efficient resource management and reduces power consumption through the live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), this leads to stipulations in dealing with energy-performance trade-offs, as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a heuristic based resource allocation of VM selection and a VM allocation approach that aims to minimize the total energy consumption and operating costs while meeting the client-level SLA. Our experiment results demonstrate significant enhancements in cloud providers' profit and energy savings while improving the SLA at a certain level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4681-4702
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2016
Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.
The cloud computing is technology which gives flexible and solid infrastructure to IT environment. With this technology multiple computing environment can be consolidated in to a single server so that maximize system resource utilization. Better processing power can be achieved with less system resource. IT manager can cope with increasing unnecessary cost for additional server and management cost as well. This means a enterprise is able to provide services with better quality and create new services with surplus resource. The time required for recovery from system failure will be reduced from days to minutes. Enhanced availability and continuity of enterprise business minimize the codt and the risk produced by service discontinuity. In this paper, we propose framework architecture that is strong against denial-of-service attack.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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