• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5654-5668
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• 2018

Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.767-773
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• 2017

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.53-62
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• 2013

현재 서로 다른 지역에서 여러 대의 컴퓨터 장비를 가지고 파일을 접근하고 작업을 하는 것은 흔히 볼 수 있는 현상이다. 이러한 환경에서 파일의 일치성과 이동성을 이루기 위해서는 워크스페이스 동기화를 위한 효율적인 방법이 사용되어야 한다. 그러나 파일동기화 만으로는 시간과 장소에 관계없이 작업을 재개하는 작업환경의 이동성을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 클라우드를 기반으로 한 사용자 워크스페이스의 접근 방안을 제공하는 유비쿼터스 동기화 기법을 제안한다. 세션 모니터링과 파일 시스템관리 방법을 결합하여 효율적인 동기화 방법을 제시하였다. 실험결과 고객요구에 대한 평균/최대 지연시간 뿐만 아니라 I/O연산의 수, CPU이용율 관점에서 우리의 연구가 Cloud Master-replica 동기화 기법보다 성능이 우수함을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권5호
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• pp.107-113
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• 2018

IT 기술 중 빅 데이터와 인터넷 기술이 급속하게 발달함에 따라 중요 데이터를 USB와 같은 외부 저장장치에 저장하지 않고도 인터넷이 연결되어 있는 곳이면 어디든지 클라우드 환경에 저장된 데이터를 사용할 수 있는 환경으로 바뀌어 가고 있다. 그러나, 클라우드 환경에서 처리되는 데이터가 손쉽게 일반 사용자들이 처리할 수 있는 환경으로 바꿔가면서 사용자의 프라이버시 정보에 대한 보호의 중요성이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용되는 정보를 제3자에게 노출시키지 않으면서 사용자의 서비스 질을 향상시킬 수 있는 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 클라우드 환경에서 처리되고 있는 데이터들 중에서 사용자의 프라이버시 정보를 제3자가 악의적으로 처리하지 못하도록 사용자 그룹을 가상의 환경으로 그룹핑한 후 identity 속성과 접근제어 정책을 블록 체인으로 처리한다. 특히, 클라우드 환경에서 처리되는 데이터의 처리 효율성에 대한 성능을 향상시키기 위해서 개인 정보와 계산 집약적인 암호 정책은 오프 체인에서 실행하도록 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.491-496
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.981-987
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간 자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.237-245
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• 2023

In the cloud service, system resource such as CPU, memory, I/O bandwidth are shared among multiple users. Particularly, in Linux containers environment, I/O bandwidth is distributed in proportion to the weight of each container through the BFQ I/O scheduler. However, since the I/O scheduler can only be applied to conventional block storage devices, it cannot be applied to Zoned Namespace(ZNS) SSD, a new storage interface that has been recently studied. To overcome this limitation, in this paper, we implemented a weighted proportional I/O bandwidth sharing scheme for ZNS SSDs in dm-zoned, which emulates conventional block storage using ZNS SSDs. Each user receives a different amount of budget, which is required to process the user's I/O requests based on the user's weight. If the budget is exhausted I/O requests cannot be processed and requests are queued until the budget replenished. Each budget refill period, the budget is replenished based on the user's weight. In the experiment, as a result, we can confirm that the I/O bandwidth can be distributed on their weight as we expected.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.1-24
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• 2020

클라우드 컴퓨팅 기술은 스토리지 및 애플리케이션 등을 통해 개인 소비자에게도 그 서비스의 영역을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형에 기반하여 서비스 사용 요인을 편익과 희생관점에서 구분하고, 사용자 집단을 서비스를 사용 중이거나 경험한 적이 있는 사용자와 경험한 적 없는 사용자로 나누어 각 집단 별 지각된 가치와 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 비교하였다. 분석 결과 지각된 가치는 사용 의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 두 집단에서 모두에서 희생 요인 중 지각된 비용이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 편익의 지각에서는 집단 별 차이를 보였다. 경험자의 지각된 가치에는 편익 요소 중 지각된 유용성, 편재성, 네트워크 효과가 유의하였으나, 비경험자는 편재성이 유효하지 않았다. 또한 경험자에게는 유용성이, 비경험자에게는 네트워크 효과가 가장 유의한 요인이었다. 본 연구는 개인용 클라우드 서비스 분야에서 소비자의 사용 의도를 편익과 희생 관점으로 검정하고 이전 사용 경험의 역할에 대해 재조명했다는 점에서 시사점을 갖는다.