본 논문에서는 클라우드 플랫폼에서의 실시간 공조제어 시스템의 제어, 관리 및 모니터링을 위한 MQTT 기반의 프로토콜을 설계하고, 설계된 프로토콜을 적용한 시스템을 구현하였다. MQTT 프로토콜은 보편성, 유연성, 경량성, 신속성을 가지며 메시지 전달의 신뢰도와 보안성이 있는 양방향 메시징 프로토콜이다. 구현된 시스템에서는 CCU와 클라우드 서버 간 데이터 수집 및 제어를 위한 통신 프로토콜의 성능 및 안정성을 고려하였다. 클라우드 서버 상에서의 장비 제어 및 모니터링은 MQTT 서버를 기반으로 CCU와 연계하여 수신된 데이터를 실시간으로 실행된다.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 주목받고 활성화되면서 핵심 기술인 서버 가상화(Server Virutualization)를 이용한 시스템 구성이 인기를 얻고 있다. 이러한 영향으로 운영 중인 시스템에 대한 분석 및 서버 가상화 기술을 이용한 자원의 활용이 크게 각광받고 있다. 본 논문에서는 리눅스 시스템을 기반으로 시스템에 발생되는 부하 확인 방법과 종류, CPU의 자원과 부하와의 관계 분석을 통하여 시스템 유휴자원 활용과 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축을 위한 기반 기술을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 Cloud 서비스를 지원하기 위하여 유닉스 가상화 시스템을 구현하고, 자바기반의 애플리케이션을 사용한 서비스 방식을 제안한다. 유닉스 가상화는 Web Server zone 과 NFS zone, FTP zone의 세가지 시스템으로 나누어 구현하며. 애플리케이션은 자바 프로그래밍으로 구현하게 된다. 애플리케이션과 유닉스 시스템을 연동함으로서 언제 어디서나 데이터 업로드 다운로드, 음악 감상, 문서 작업 등 효율성을 제공할 수 있도록 한다. 유닉스 가상화에 따라서 서버자원의 에너지 절감을 기대할 수 있고, PC없이 스마트 폰으로 업무를 처리 할 수 있게 되는 효과를 얻게 된다.
최근 모바일 클라우드 환경에서 공유되는 데이터의 기밀성과 유연성있는 접근제어를 보장하기 위해서 KP-ABE(Key Policy-Attribute Based Encryption)와 PRE(Proxy Re-Encryption)를 활용한 시스템 모델이 제안되었다. 그러나 기존 방식은 철회된 사용자와 클라우드 서버간의 공모 공격으로 데이터 기밀성을 침해하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안 방식은 클라우드 서버에 저장되는 데이터 파일(data file)을 분산 저장하여 데이터 기밀성을 보장하고 비밀분산(Secret Sharing)를 통해서 프록시 재암호화키에 대한 변조 공격을 방지한다. 그리고 제안방식을 의료 환경에 적용한 프로토콜 모델을 구성한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.16-21
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2022
In this research, we create a network infrastructure based on a service-oriented infrastructure (SOI) for the virtualization technology and integrate it with a cloud technology that applies the cloud integration management platform (CIMP) concept. In CIMP, the server and storage will be separated. The server will be adopted for virtualization while the storage will be used by students and teachers to store data. As long they save their data in the storage module, every time, everywhere, and on every device, they can access their data. This research will implement the design of the network infrastructure and be applied to the remote practical learning system in the laboratory. Students and teachers will ultimately adopt this network infrastructure for remote practice using their respective devices without physically meeting in the laboratory. In the future, if the implementation phase is successful, then in addition to laboratory environments, it can be implemented in all learning activities at our campus.
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.
Haotian Chen;Abir EL Azzaoui;Sekione Reward Jeremiah;Jong Hyuk Park
Journal of Information Processing Systems
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제19권2호
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pp.240-257
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2023
The industrial Internet of Things (IIoT) is characterized by intelligent connection, real-time data processing, collaborative monitoring, and automatic information processing. The heterogeneous IIoT devices require a high data rate, high reliability, high coverage, and low delay, thus posing a significant challenge to information security. High-performance edge and cloud servers are a good backup solution for IIoT devices with limited capabilities. However, privacy leakage and network attack cases may occur in heterogeneous IIoT environments. Cloud-based multi-party computing is a reliable privacy-protecting technology that encourages multiparty participation in joint computing without privacy disclosure. However, the default cloud selection method does not meet the heterogeneous IIoT requirements. The server can be dishonest, significantly increasing the probability of multi-party computation failure or inefficiency. This paper proposes a blockchain and smart contract-based optimized cloud node selection framework. Different participants choose the best server that meets their performance demands, considering the communication delay. Smart contracts provide a progressive request mechanism to increase participation. The simulation results show that our framework improves overall multi-party computing efficiency by up to 44.73%.
홈페이지 서비스를 주로 하는 웹 서버들의 평균 이용률이 대체로 낮고 업무 부하의 변화도 크지 않은 편이다. 또한 대부분의 사용자가 구성원 등으로 국한되고 새로운 서버를 구매할 때 최적용량 보다는 최대용량을 선택하는 경향이 있어 과도한 서버를 독점 운용하게 된다. 웹 서버의 운용에는 초기 비용뿐 아니라 평상시 운용비용도 포함된다. 평균 이용률이 낮은 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영하면 사용자에게 동일한 품질을 제공하면서도 총 비용을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 캠퍼스내의 여러 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영할 때 기존 웹 서버와 동일한 서비스품질을 제공하기 위한 최적용량을 산출하고 그때 절약되는 비용을 분석한다. 전통적인 웹 서버들과 통합 클라우딩을 위한 서비스 모델을 정립하고 사용자 요구 행태에 따른 최적용량을 대기이론으로 분석하고 비용 절감 정도를 제시한다. 제시된 서비스 모델과 분석 결과는 중대규모의 대학 캠퍼스는 물론 비슷한 규모의 기업, 기관들에 쉽게 응용할 수 있다.
최근 BIM 기술은 적용 확대가 모색되고 있으나, 관련 제도 미비, BIM 인프라 구축비용, 프로세스 상이 등과 같은 문제로 인해 초기 기대치보다 확산이 지연되고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제 중, BIM 운영을 위해 필요한 인프라 구축 비용 절감과 국내 프로세스에 맞는 다양한 BIM 서비스 제공을 위한 방안으로 클라우드 컴퓨팅 기술과 BIM을 접목하는 것을 제안하고, 이를 위한 수요 조사를 바탕으로, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 인프라 비용 절감(IaaS 구축)을 위한 IFC 기반 BIM 서버와 맞춤형 서비스(SaaS 제공)를 위한 Viewer를 개발하였다. 또한 본 연구에서는 개발된 시스템의 실용화 가능 여부에 관한 성능 테스트를 실시하여, 개발 결과물이 향후 클라우드 기반 BIM 서비스 개발의 요소기술로 활용될 수 있다는 것을 검증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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