Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2282-2303
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2021
To solve the problems of heavy computing load and system transmission pressure in energy internet (EI), we establish a three-tier cloud-edge integrated EI network based on a cloud-edge collaborative computing to achieve the tradeoff between energy consumption and the system delay. A joint optimization problem for resource allocation and task offloading in the threetier cloud-edge integrated EI network is formulated to minimize the total system cost under the constraints of the task scheduling binary variables of each sensor node, the maximum uplink transmit power of each sensor node, the limited computation capability of the sensor node and the maximum computation resource of each edge server, which is a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) problem. To solve the problem, we propose a joint task offloading and resource allocation algorithm (JTOARA), which is decomposed into three subproblems including the uplink transmission power allocation sub-problem, the computation resource allocation sub-problem, and the offloading scheme selection subproblem. Then, the power allocation of each sensor node is achieved by bisection search algorithm, which has a fast convergence. While the computation resource allocation is derived by line optimization method and convex optimization theory. Finally, to achieve the optimal task offloading, we propose a cloud-edge collaborative computation offloading schemes based on game theory and prove the existence of Nash Equilibrium. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm can improve output performance as comparing with the conventional algorithms, and its performance is close to the that of the enumerative algorithm.
클라우드 네이티브(Cloud Native)는 클라우드 환경에서 모든 클라우드 자원을 활용하여 완벽히 작동할 수 있는 기술적 발전 상태(Technical Maturity Level)를 의미한다. 공공부문의 정보자원을 클라우드로 전환하는데 있어 클라우드의 특성을 잘 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 정성적 연구방법인 클라우드 전문가 인터뷰 기법과 정량적인 연구 방법으로 국내·외 관련 기사를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 이용하였다. 이를 통해 국내·외 클라우드 네이티브와 관련된 활용 동향 및 선진국의 클라우드 정책을 분석하였다. 선행연구를 통해 클라우드 네이티브 핵심 구성요소를 알아보고, 기존 연구에서 다루어지지 않은 애자일 방법론의 필요성을 제기하였다. 이러한 핵심 구성요소를 공공부문에서 적용하여 디지털 혁신을 통한 업무혁신에 기여할 것으로 생각된다. 또한, 본 연구에서는 공공부문의 클라우드 네이티브의 확산 방안에 대한 심도 있는 논의를 통해 국내 클라우드 네이티브 활용에 대한 중요한 시사점을 제공하고자 한다.
The cloud has already become the core infrastructure of information systems, and government institutions are rapidly migrating information systems to the cloud. Government institutions in several countries use private clouds in their closed networks. However, because of the advantages of public clouds over private clouds, the demand for public clouds is increasing, and government institutions are expected to gradually switch to public clouds. When all data from government institutions are managed in the public cloud, the biggest concern for government institutions is the leakage of confidential data. The public-private-partnership (PPP) cloud provides a solution to this problem. PPP cloud is a form participation in a public cloud infrastructure and the building of a closed network data center. The PPP cloud prevents confidential data leakage and leverages the benefits of the public cloud to build a cloud quickly and easily maintain the cloud. In this paper, based on the case of the PPP cloud applied to the Korean government, the concept, architecture, operation model, and contract method of the PPP cloud are presented.
Recently, point clouds are generated by capturing real space in 3D, and it is actively applied and serviced for performances, exhibitions, education, and training. These point cloud data require post-correction work to be used in virtual environments due to errors caused by the capture environment with sensors and cameras. In this paper, we propose an enhancement technique for 3D point cloud data by applying generative adversarial network(GAN). Thus, we performed an approach to regenerate point clouds as an input of GAN. Through our method presented in this paper, point clouds with a lot of noise is configured in the same shape as the real object and environment, enabling precise interaction with the reconstructed content.
An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.
The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.
Zaidi, Syed Muhammad Asad;Baig, Waleed Akram;Redwan, Hassan;Kim, Ki-Hyung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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pp.760-762
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2011
Data centers are usually under provisioned. This is not a problem in corporate data networks, but it can be a problem in cloud data networks. If an application is being served by that cloud infrastructure, the application owner must know the infrastructure limitations and should take some special measures to ensure QoS/availability of that application and to prevent against possible threats. In this paper we have discussed a new form of DoS that could take place in a cloud data network using the vulnerability caused by under provisioned network. We have also proposed a solution for this DoS attack, by which not only this attack will be detected, but can also be avoided in a very short time.
Many works have attempted to solve the scalability, the availability, and the low-latency problems of peer-to-peer (P2P) live video streaming; yet, the problems still remain. While tree-based systems are vulnerable to churn, the mesh-based systems suffer from high delay and overhead. The DHT-aided chunk-driven overlay (DCO) [1] tried to tackle these problems by using the distributed hash table (DHT), which structures into a mesh-based overlay to efficiently share the video segment. However, DCO fully depends on the capacity of the users' device which is small and unstable, i.e., the users' device may leave and join the network anytime, and the video server's bandwidth can be insufficient when the number of users joining the network suddenly increases. Therefore, cloud assist is introduced to overcome those problems. Cloud assist can be used to enhance the availability, the low-latency, and the scalability of the system. In this paper, the DHT is used to maintain the location of the streaming segments in a distributed manner, and the cloud server is used to assist other peers when the bandwidth which required for sharing the video segment is insufficient. The simulation results show that by using the threshold and cloud assist, the availability and the low-latency of the video segments, and the scalability of the network are greatly improved.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 네트워크 환경이라는 구름 속에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 데이터 센터에 서버, 스토리지와 응용 프로그램들을 구성요소로 하여 네트워크를 통해 데이터 센터와 단말기가 연결되는 형태로 구성된다. 즉 클라우드 컴퓨팅에서는 물리적으로 서로 다른 위치에 있는 컴퓨터의 데이터들을 가상화 기술을 사용하여 통합하고 서비스를 제공한다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스템은 핵심적인 정보자원이며, 이에 대한 표준화된 기술검증 방안 및 평가 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 장비 평가체계 구축을 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 장비들과 관련된 기술기준 연구와 안정성 평가방법을 위한 파라미터와 내용을 도출하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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