Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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제20권4호
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pp.24-38
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2017
The awareness and demand for technological elements in the field of cloud computing and their application models have increased. Cloud-based service information systems are being expanded for use in many applications. Advancements in information technology are directly related to spatial information. PaaS is an important platform for implementing a substantial cloud ecosystem to develop geo-based application services. For this reason, it is necessary to analyze the PaaS cloud technology prior to the development of SaaS. The PaaS cloud supports sharing of related extensions, database operations and management, and application development and deployment. The development of geo-spatial information systems or services based on PaaS in ranging the domestic and overseas range is in the initial stages of both research and application. In this study, state-of-the-art cloud computing is reviewed and a conceptual design for geo-based applications is presented. The proposed model is based on container methods, which are the core elements of PaaS cloud technology based on open source. It is thought that these technologies contribute to the applicability and scalability of the geo-spatial information industry that addresses cloud computing. It is expected that the results of this study will provide a technological base for practical service implementation and experimentation for geo-based applications.
Lee, Goo Yeon;Choi, Chang Yeol;Choi, Hwang Kyu;Jang, Min;Yoon, Jae Ku
Journal of Digital Contents Society
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제15권2호
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pp.289-300
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2014
Cloud computing helps users to save a significant amount of cost that is related to infrastructure investment, management, and maintenance. In this paper, we study the conversion planning from campus legacy web servers into an integrated cloud computing web server system. We also analyze the conversion profit when campus web servers are integrated into a cloud computer. We first investigate the cost of legacy system model of campus web servers operated by individual laboratories, departments, institutes and so on. Next, we set up a cloud computer model for the integrated web services meeting the same performance requirements. Then, we derive the conversion profit. From the result of the derivation, we see that the conversion can be effectively applied to and adopted by mid or large sized campuses and similar institutions that provide web services.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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pp.263-266
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2013
The universal cloud computing environment, the increase of mobile devices, and the emergence of various web-based services require large amounts of storage space. With the widespread use of Web-based storage services, such as Google Drive, Naver Ndrive, Daum Cloud, there is a need for more storage space. Therefore, storage areas can be provided according to the needs of users of virtualized storage resources through a network, and a large, easy to extend, and royalty in a specific geographical location, cloud storage may be the limelight. In this paper, find out about the features of open source software technology, Hadoop, Swift, GlusterFS for Cloud Storage infrastructure.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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pp.291-294
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2014
By building an environment that can utilize big data, many companies are interested in the cloud computing technology that has increased its popularity recently. By developing cloud environments from existing virtual environments, in the process, we discovered a variety of security vulnerabilities such as management, virtual machines, hypervisors, hardware etc. The security techniques from administrative aspects in the cloud environment provide the environment which can securely store data by the identification and control of security threats. In this paper, we investigate a list of companies which supports the cloud services and the types of services, and analyze the security threats according to the administrative aspects in the cloud environment. In addition, we suggest the direction for future improvements by investigating accidents or incidents which occurred recently.
In the upcoming post-app era, real-time, intelligent and immersive services such as autonomous vehicles, virtual secretaries, virtual reality, and augmented reality are expected to dominate. However, there is a growing demand for new networking and computing infrastructure capabilities because existing physical connection-oriented networks and centralized cloud-based service environments have inherent limitations to effectively accommodate these services. To this end, research on intelligent edge network computing technology is underway to analyze the contextual situation of human and things and to configure the service environment on the network edge so that the application services can be performed optimally. In this article, we describe the technology issues for edge network intelligence and introduce related research trends.
Mobile cloud computing is a technology that uses cloud services to overcome resource constrains of a mobile device, and it applies the computation offloading scheme to transfer a portion of a task which should be executed from a mobile device to the cloud. If the communication cost of the computation offloading is less than the computation cost of a mobile device, the mobile device commits a certain task to the cloud. The previous cost analysis models, which were used for separating functions running on a mobile device and functions transferring to the cloud, only considered the amount of data transfer and response time as the offloading cost. In this paper, we proposed a new task partitioning scheme that considers the frequency of function calls and data synchronization, during the cost estimation of the computation offloading. We also verified the energy efficiency of the proposed scheme by using experimental results.
There is growing interest in the use of cloud services these days because the amount of sensitive physical information related to u-fitness-based exercise management increase in explosive. However, it is possible to illegally access information stored in a cloud server, and to find out who owns the information, even, to illegally deduce an association among the information stored in its memory. The cloud server may also intentionally pass over the owner's legitimate operation requests such as modification and deletion of stored information, and may lose or damage information due to its malfunction. So, it is strongly required to solve the above problems because we can not trust the cloud server entirely. In this paper, we propose a protocol to preserve the privacy of the owner for u-Fitness-based exercise management in a cloud computing environment. And we show that our proposed architecture is applicable in real environment through security analysis and performance analysis.
Kim, Tae-Hyoung;Kim, In-Hyuk;Kim, Jung-Han;Min, Chang-Woo;Kim, Jee-Hong;Eom, Young-Ik
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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제20권5호
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pp.69-79
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2010
In the current cloud environments, the applications are executed on the remote cloud server, and they also utilize computing resources of the remote cloud server such as physical memory and CPU. Therefore, if remote server is exposed to security threat, every applications in remote server can be victim by several security-attacks. Especially, despite many advantages, both individuals and businesses often have trouble to start the cloud services according to the malicious administrator of the cloud server. We propose a security-enhanced local process executing scheme resolving vulnerability of current cloud computing environments. Since secret data is stored in the local, we can protect secret data from security threats of the cloud server. By utilizing computing resource of local computer instead of remote server, high-secure processes can be set free from vulnerability of remote server.
The core services in cloud computing environment are SaaS (Software as a Service), Paas (Platform as a Service) and IaaS (Infrastructure as a Service). Among these three core services server virtualization belongs to IaaS and is a service technology to reduce the server maintenance expenses. Normally, the primary purpose of sever virtualization is building and maintaining a new well functioning server rather than using several existing servers, and in improving the various system performances. Often times this presents an issue in that there might be a need to increase expenses in order to build a new server. This study intends to use grid service architecture for a form of server virtualization which utilizes the existing servers rather than introducing a new server. More specifically, the proposed system is to enhance system performance and to reduce the corresponding expenses, by adopting a scheduling algorithm among the distributed servers and the constituents for grid computing thereby supporting the server virtualization service. Furthermore, the proposed server virtualization system will minimize power management by adopting the sleep severs, the subsidized servers and the grid infrastructure. The power maintenance expenses for the sleep servers will be lowered by utilizing the ACPI (Advanced Configuration & Power Interface) standards with the purpose of overcoming the limits of server performance.
Zhang, Jing;Pan, Jianhan;Cai, Zhicheng;Li, Min;Cui, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.77-92
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2020
When automatic speech recognition (ASR) is provided as a cloud service, it is easy to collect voice and application domain data from users. Harnessing these data will facilitate the provision of more personalized services. In this paper, we demonstrate our transfer learning-based knowledge service that built with the user-generated data collected through our novel system that deliveries personalized ASR service. First, we discuss the motivation, challenges, and prospects of building up such a knowledge-based service-oriented system. Second, we present a Quadruple Transfer Learning (QTL) method that can learn a classification model from a source domain and transfer it to a target domain. Third, we provide an overview architecture of our novel system that collects voice data from mobile users, labels the data via crowdsourcing, utilises these collected user-generated data to train different machine learning models, and delivers the personalised real-time cloud services. Finally, we use the E-Book data collected from our system to train classification models and apply them in the smart TV domain, and the experimental results show that our QTL method is effective in two classification tasks, which confirms that the knowledge transfer provides a value-added service for the upper-layer mobile applications in different domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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