클라우드 컴퓨팅에서 발생된 클라우드 컬렉션은 네트워크상의 또는 물리적 형태의 플랫폼을 통해 도서관간 중복된 장서를 공동 보존 활용함으로써 새로운 가치를 창출시키는 프레임�p을 의미한다. 전자책 시장 활성화와 인쇄본의 소급 디지털화 경향은 라이선스 기반의 전자책 서비스와 도서관 소장 도서의 공동 활용을 추구하는 새로운 장서 관리 패러다임을 예고하고 있다. 본 연구는 디지털 보존과 인쇄본 공동 보존이 상보적 역할을 수행할 수 있는 클라우드 컬렉션의 개념에 대해 논의하고, 한국 대학도서관의 클라우드 컬렉션 도입 방향을 전망해 본다.
클라우드 서비스 이용자의 증가로 클라우드 스토리지상에 개인이 생성한 중요한 파일이 다수 존재한다. 즉, 클라우드 사용 흔적은 주요 증거가 될 수 있기에 조사할 필요성이 있다. 클라우드 서비스를 조사하는 방법에는 스토리지 서버 공급자(CSP:Cloud Service Provider)를 이용하여 조사하는 방법과 클라이언트를 조사하는 방법이 있다. 이 중 본 논문에서는 클라이언트 컴퓨터를 조사할 수 있는 도구(Cloud Artifact)를 개발하였다. Cloud Artifact는 Google Drive, Dropbox, Evernote, N드라이브, Daum 클라우드, Ucloud, LG Cloud, T 클라우드, iCloud 9가지 클라우드 서비스 아티팩트를 수집 및 분석한다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.387-392
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1998
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests were performed to see how cloud cover and sun glint affect the priority determined by pigment concentration distributions, and consequently to minimize their seasonal effects upon the data collection planning.
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
본 논문에서는 클라우드 시스템에 대한 포렌식 측면의 수사 방법을 제시한다. 스마트폰의 성장기에 집어들면서 다양한 어플리케이션들이 개발 되었고 그중 클라우드 시스템은 개인 정보 및 정보 자산의 공유 어플리케이션으로써 사건 발생시 사건에 대한 증거 자료 수집에 중요한 요소가 되는 반면 이에 대한 체계적인 수사 방법은 미흡하여 수사 과정 중 혼동을 줄 수 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 시스템에 대한 포렌식 측면의 수사 절차를 제안하여 사건 현장에서의 체계적인 수사 지원 및 은닉 자료에 대한 증거 수집을 지원한다.
클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.
최근 세계적인 경제위기 속에서 국내외의 기업들이 IT 투자를 보류하거나 예산을 대폭 삭감하고 있다. 이에 기업들은 IT 부문에 있어서의 비용 절감을 통한 위기 극복 방안을 모색하고 있으며, 이러한 상황에서 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 위기 극복을 위한 최적의 솔루션으로 빠르게 부상하고 있다. 또한 디지털 포렌식 조사과정에서 조사 대상 시스템의 사용자가 클라우드 서비스를 사용했는지 여부는 추가적은 조사 대상의 선정에 매우 중요한 요소이다. Daum Cloud, Google Docs와 같은 클라우드 서비스를 사용하였을 경우, 로그인 정보를 획득하여 원격지의 클라우드 서비스에 접속이 가능한 경우가 있다. 이러한 경우에는 원격지의 증거 데이터를 수집할 수 있는다. 따라서 다양한 클라우드 서비스에서 데이터를 수집하고 분석하는 방안에 대하여 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 서비스별 데이터 수집 및 분석 기법에 대해 연구하여 클라우드 환경을 고려한 디지털 포렌식 프레임워크를 제안한다.
Today, with the development of the internet of things, wearable devices related to personal health care have become widespread. Various global information and communication technology companies are developing various wearable health devices, which can collect personal health information such as heart rate, steps, and calories, using sensors built into the device. However, since individual health data includes sensitive information, the collection of irrelevant health data can lead to personal privacy issue. Therefore, there is a growing need to develop technology for collecting sensitive health data from wearable health devices, while preserving privacy. In recent years, local differential privacy (LDP), which enables sensitive data collection while preserving privacy, has attracted much attention. In this paper, we develop a technology for collecting vast amount of health data from a smartwatch device, which is one of popular wearable health devices, using local difference privacy. Experiment results with real data show that the proposed method is able to effectively collect sensitive health data from smartwatch users, while preserving privacy.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
부상하는 IoT-Cloud 서비스들을 효율적으로 지원하기 위해서는 IoT-Cloud 간의 안정적이고 지속적인 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 초융합형 SmartX Box에 기반한 SmartX-mini Playground 상에서 IoT-Cloud 서비스를 위한 다양한 모니터링 데이터를 보다 안정되게 수집/전송함에 있어서 오픈소스 메시징 시스템인 Kafka를 활용하고 ONOS(Open Network Operation System) SDN 제어기에 기반한 SDN 응용을 적용함으로써 실제적인 IoT-SDN-Cloud 환경에서의 안정적인 IoT-Cloud 서비스에 대응하는 모니터링 데이터 전송을 위한 유연한 수집 경로 설정이 가능함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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