KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.312-334
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2023
In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.
We detected and analyzed molecular hydrogen fluorescence in the Taurus Cloud using the Far-ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS) on the STSAT-1 which was launched at SeP. 27 2003. FIMS is optimized for observing diffuse emission lines in the interstellar medium in the wavelength bands of 900-l150 and 1300-1700 angstrom. The Taurus region is a local molecular cloud which is good for studying molecular hydrogen fluorescence emissions. (omitted)
Aerosol indirect radiative forcing of climate change is considered the most uncertain forcing of climate change over the industrial period, despite numerous studies demonstrating such modification of cloud properties and several studies quantifying resulting changes in shortwave radiative fluxes. Detection of this effect is made difficult by the large inherent variability in cloud liquid water path (LWP): the dominant controlling influence of LWP on optical depth and albedo masks any aerosol influences. Here we have used ground-based remote sensing of cloud optical depth (${\tau}_c$) by narrowband radiometry and LWP by microwave radiometry to determine the dependence of optical depth on LWP, thereby permitting examination of aerosol influence. The method is limited to complete overcast conditions with liquid-phase single layer clouds, as determined mainly by millimeter wave cloud radar. The results demonstrate substantial (factor of 2) day-to-day variation in cloud drop effective radius at the ARM Southern Great Plains site that is weakly associated with variation in aerosol loading as characterized by light-scattering coefficient at the surface. The substantial scatter suggests the importance of meteorological influences on cloud drop size as well, which should be analyzed in the further intensive studies. Meanwhile, it is notable that the decrease in cloud drop effective radius results in marked increase in cloud albedo.
IT와 네트워크 기술의 발전으로 새롭게 소개된 클라우드 컴퓨팅은 개인의 인터넷 환경뿐만 아니라 기업들의 서비스 환경에도 많은 변화를 가져다주었다. 특히 저렴한 비용으로 IT 자원을 빌려 쓸 수 있고, 인프라를 구축할 필요가 없으며, 가상화를 이용한 다양한 컴퓨팅 환경을 제공받을 수 있는 것은 클라우드 컴퓨팅 환경이 인기를 얻을 수밖에 없는 이유이기도 하다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서는 다양한 접속 방법과 서비스 제공 범위가 넓어지고 있는 것과 비례하여 공격 위협의 범위 또한 넓어지고 있다. 따라서 악의적인 의도를 갖는 다양한 공격으로부터 자원을 보호해 줄 수 있는 침입탐지시스템이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자원의 공유와 가상화가 갖는 특성으로 인해 침입이 발생하였을 때 다른 컴퓨팅 환경에 비해 그 피해가 매우 큰 클라우드 컴퓨팅 환경에서 침입탐지시스템이 가져야할 특징에 대하여 분석하였다.
클라우드 서비스는 모든 자원을 서비스 제공자가 제공하고 다수의 사용자가 공유하기 때문에 서비스 제공자가 사용자의 정보를 더욱 안전하게 보호해야만 한다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 서비스의 보안을 강화하기 위해 NoSQL 기반의 비정상 탐지 시스템을 제안한다. 다양한 보안장비에서 발생시키는 보안 로그와 클라우드 노드에서 발생시키는 데이터는 대량의 데이터가 형식이 모두 다른 비정형 데이터이기 때문에 기존의 통합보안 관리 시스템에서 사용하는 관계형 데이터베이스를 사용하여서는 실시간 처리가 어렵다. 제안하는 시스템은 분산처리 환경에서 실시간 처리 및 확장성을 제공하기 때문에 클라우드 환경에서 새롭게 대두되는 보안 문제를 해결할 수 있다.
As ship condition inspection technology has been developed, research on collecting, analyzing, and diagnosing condition information has become active. In ships, related research has been conducted, such as analyzing, detecting, and classifying major hull failures such as cracks and corrosion using 2D and 3D data information. However, for geometric deformation such as indents and bulges, 2D data has limitations in detection, so 3D data is needed to utilize spatial feature information. In this study, we aim to detect hull structural deformation positions. It builds a specimen based on actual hull structure deformation and acquires a point cloud from a model scanned with a 3D scanner. In the obtained point cloud, deformation(outliers) is found with a combination of RANSAC algorithms that find the best matching model in the Octree data structure and dataset.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
본 논문에서는 미계측 저수지에 대한 저수지 면적 계산을 위하 Sentinel-2 광학 위성 영상을 기반으로 한 원격 수체 탐지를 수행하는 과정에서 구름의 영향을 배제할 수 있는 기술을 개발하고, 이에 대한 활용성 확인을 위해 대표적인 미계측 저수지인 북한 황강댐 저수지에 적용해보았다. 원격 수체 탐지 기술은 가장 먼저 탐지 대상 저수지가 포함된 Sentinel-2 위성 자료의 구름 경계 정보와 저수지 경계를 비교하여 구름 차폐 비율을 계산하고, 그 값이 일정 값을 넘지 않는 자료를 선정한다. 그 후, 선정한 영상을 이용해 NDWI (Normalized Difference Water Index)를 계산해 대상 저수지 경계 내에서 수체로 간주할 수 있는 NDWI 값을 지니는 격자 수를 구하고 구름 차폐 비율을 이용해 보정하는 것으로 저수지의 수체 면적을 계산한다. 이를 토대로 황강댐 저수지에 대한 자료를 선정하기 위한 구름 차폐 비율 기준을 결정하기 위해 2018년 7월부터 2021년 10월까지의 자료에 적용해본 결과, 구름 차폐 비율 기준을 10%로 설정했을 때 구름으로 인한 왜곡이 크게 발생한 탐지 결과가 충분히 걸러지는 것을 확인하고, 총 220개 영상 중 수체면적 변화를 확인할 수 있는 114개의 황강댐 저수지 면적 계산 결과를 얻을 수 있었다.
The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.
최근 CPU 시장은 단일 코어의 속도 상승에서 코어의 수를 늘려가는 방향으로 변하고 있다. 이러한 상황에서 매니코어 프로세서의 자원을 최대한 사용할 수 있는 병렬 프로그래밍에 관한 관심이 높아지고 있다. 이 논문에서는 병렬 프로그래밍에 적합한 Haskell을 이용하여 매니코어 환경에 적합한 병렬 프로그래밍 모델을 확인하고자 한다. 이를 위해 이 논문에서는 Eval 모나드와 Cloud Haskell을 이용하여 표절 검사 병렬 프로그램과 K-평균 병렬 프로그램을 개발하였다. 그리고 개발된 프로그램을 대상으로 32코어 환경, 120코어 환경에서 성능을 측정하였다. 측정 결과 적은 코어 수에서는 Eval 모나드가 유리한 것으로 나타났다. 하지만 코어 수가 늘어남에 따라 Cloud Haskell이 실행 시간 기준으로 37%, 확장성 기준으로 134% 더 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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