KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1362-1376
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2016
A cloud computing system can be characterized by the provision of resources in the form of services to third parties on a leased, usage-based basis, as well as the private infrastructures maintained and utilized by individual organizations. To attain the desired reliability and energy efficiency in a cloud data center, trade-offs need to be carried out between system performance and power consumption. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. The work presented in this paper is directed towards the development of an Energy-efficient and Performance-aware Cloud System equipped with strategies for dynamic switching of optimization approach. Moreover, a platform is also provided for the deployment of a Wind Farm CMS (Condition Monitoring System) which allows ubiquitous access. Due to the geographically-dispersed nature of wind farms, the CMS can take advantage of the cloud's highly scalable architecture in order to keep a reliable and efficient operation capable of handling multiple simultaneous users and huge amount of monitoring data. Using the proposed cloud architecture, a Wind Farm CMS is deployed in a virtual platform to monitor and evaluate the aging conditions of the turbine's major components in concurrent, yet isolated working environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1141-1163
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2019
In an effort to minimize operational expenses and supply users with more scalable services, distributed applications are actually going towards the Cloud. These applications, sent out over multiple environments and machines, are composed by inter-connecting independently developed services and components. The implementation of such programs on the Cloud is difficult and generally carried out either by hand or perhaps by composing personalized scripts. This is extremely error prone plus it has been found that misconfiguration may be the root of huge mistakes. We introduce AutoBot, a flexible platform for modeling, installing and (re)configuring complex distributed cloud-based applications which evolve dynamically in time. AutoBot includes three modules: A simple and new model describing the configuration properties and interdependencies of components; a dynamic protocol for the deployment and configuration ensuring appropriate resolution of these interdependencies; a runtime system that guarantee the proper configuration of the program on many virtual machines and, if necessary, the reconfiguration of the deployed system. This reduces the manual application deployment process that is monotonous and prone to errors. Some validation experiments were conducted on AutoBot in order to ensure that the proposed system works as expected. We also discuss the opportunity of reusing the platform in the transition of applications from Cloud to Fog computing.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.22-29
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2022
In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.
Cloud computing allows users to access software or specific programs that support the cloud platform through an information communicating device that can connect to the internet anywhere or anytime. Also, the cloud architecture not only reduces the expenses of IT infrastructure construction and maintenance, but also speeds up processing and mobility, which leads to a significant ease of use. In spite of the advantages of cloud computing, previous studies have been centered on case studies of the execution, advantages, and problems of cloud computing. In contrast, empirical research on individual cloud computing up till now is very insufficient. Thus, the research aims to create a model of an individual user's perspective and verify validation. This study reveals types of influence that characteristics can have on an individual user's intention to use, by searching the characteristics that the individual user recognizes on cloud computing services. The results are as follows:first, the characteristics of cloud computing indicates a significant influence on usage intention. Second, all characteristics in cloud computing, accessibility, reliability, perceived ease of use, and fusibility, are confirmed in providing significant influences in shaping social influence forms. Third, social influence has a significant influence on usage intention.
최근 다양한 분야의 융합 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 이러한 시대 흐름에 발맞추어, 다수의 계산과학공학 분야의 연구자들의 연구 활동을 지원하고 학생들의 학습 의욕을 증진시키기 위한 IT기반 학제-간 융합 사업인 EDISON 프로젝트가 발주되었다. 우리는 2011년부터 이 EDISON 프로젝트를 성공적으로 수행해오고 있다. EDISON은 사이버-러닝 플랫폼으로서, 계산과학공학 연구자들이 거대 계산 및 I/O가 필요한 자신의 연구 문제를 해결하기 위해 개발한 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션 소프트웨어를 웹에서 자유롭게 공유할 수 있게 하고, 사용자들의 아무런 제약 없이 실행할 수 있게 한다. 또한 EDISON은 국내 많은 대학의 강의 자료로 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 EDISON 플랫폼의 구축 및 서비스 통계를 소개한다. 구체적으로, 우리는 기존 다른 고성능 계산과학 플랫폼과 EDISON 플랫폼과의 몇몇 차이를 설명하고, EDISON 플랫폼의 세 가지 기술적 계층 구조에 대해 논의한다. 이어 지난 4년 동안 EDISON 서비스에 대한 최신 통계를 제시한다. 끝으로, 본 논문의 결론을 맺고, 향후 계획에 대해 기술한다.
The method of computing a hydrodynamic force induced by a random seismic motion of boundary is presented and a sway force acting on a platform during an earthquake is shown.
빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.
분산컴퓨팅 환경에서는 사용자들에게 물리적 위치와 상관없이 신속한 서비스를 제공하는 위치의 투명성이 두각 되고 있으며 많은 응용 소프트웨어들이 분산객체 기술을 이용한 컴포넌트 형태로 개발되고 있다. CORBA는 여러 가지의 서로 다른 서비스를 지원한다. 이들 서비스는 기본 CORBA 아키텍처를 지원하며 수평적 어플리케이션 서비스이다. 이들은 네임잉, 이벤트, 생명주기, 트랜잭션, 보안, 영속성, 기타 등을 포함한다. 분산 기술에 대한 필요성과 관심의 증가로 인해 여러 가지 오브젝트를 기반으로 한 분산 미들웨어들이 출현하고 있다. CORBA는 분산 객체들 특정한 플랫폼과 기술을 기반으로 한 새로운 분산 컴퓨팅 플렛폼이며 보안은 항상 분산 컴퓨팅 플렛폼의 문제이다. 그러므로 분산 컴퓨팅 플렛폼의 COBRA보안서비스 적용은 매우 중요하다. 분산컴퓨팅 환경에서 객체를 설계하고 구현하는데 따른 OMG에서는 OMA를 도입하여 OMA의 추상화 객체모델 위에 CORBA를 분산객체 기술의 표준으로 정의하였다. CORBA 플랫폼에서의 보안서비스는 매우 중요하다. 본 논문에서는 CORBA에서 보안의 표준과 분산 컴퓨팅 플랫폼의 보안 모델들을 참조하여 CORBA 보안서비스 규약에 따르는 분산 컴퓨팅 환경에서의 객체 보안서비스를 제시한다.
최근 인터넷의 보급 및 컴퓨터 네트워크 기술의 발전과 더불어 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 불리는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하기 위해서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경에 포함되어 있는 각종 센서들로부터 인식된 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하여 응용서비스에 전달되어야 한다. 그러나 각종 센서에 대한 메타데이터 및 인터페이스에 대한 정의가 불분명하고 데이터에 대한 응용서비스의 어려운 접근성, 서로 상이한 플랫폼(platform)과 프로토콜(protocol)에서 발생하는 상호운용성의 부재, 실제 응용에 필요한 이벤트 정의의 비 표준화 문제 등으로 인해 실제 USN 응용서비스를 실현하는데 여러 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서의 측정 데이터와 서비스의 메타데이터를 표준화된 형태로 기술할 수 있도록 XML 기반의 센서 서비스 기술 언어를 정의하였다. 또한 다양한 센서 서비스를 불특정 다수의 사용자가 다양한 응용 환경에서 센서 데이터를 표준화된 프로토콜을 사용하여 서비스 받을 수 있도록 USN 응용 서비스를 위한 웹 서비스 기반의 참조 모델을 제안 및 구현하였다.
최근 초미세먼지 및 미세먼지에 대한 심각성은 국가적 차원의 재난으로 대두되고 있으나 지방 중소도시는 면적에 비해 미세먼지 측정소가 부족하여 미세먼지관리가 어려운 측면이 있다. 미세먼지 데이터의 수집과 처리를 위한 컴퓨팅자원은 규모가 크지않지만 데이터를 공유를 위하여 클라우드와 민간 및 공공데이터를 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 및 초미세먼지 그리고 온·습도를 측정하여 이를 처리하여 미세먼지 실시간 관제와 대국민서비스할 수 있는 소형 엣지컴퓨팅 시스템을 제안하였다. 미세먼지 데이터의 수집과 공공 및 민간데이터를 활용하여 미세먼지 등급을 서비스하는 것은 데이터양이 크지 않고 처리부하가 크지 않기 때문에 라즈베리파이를 이용한 엣지컴퓨팅으로 처리하는 것이 효율적이다. 실험을 위하여 3가지 센서와 라즈베리파이 그리고 Thinkspeak를 이용하여 실험시스템을 구성하였으며 경북북부권지역에 대한 미세먼지 측정을 실험하였다. 실험결과 민간의 GIS데이터 기반에 시간에 따른 측정된 미세먼지 측정결과가 정확하게 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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