Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.94-102
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2016
Recently, the I/O performance of a single node is rapidly improving due to the advent of high-performance SSD. As a result, the next-generation storage platform based on SSD has received a great deal of attention and such storage platforms are increasingly adopted to commodity servers or data centers that look for the high-bandwidth computation and I/O. However, building all SSD-based storage platform may not be cost-effective because the price per storage capacity is very high as compared to that of HDD. In this paper. we propose a hybrid file management solution, called HyPLVM(Hybrid Priority Logical Volume Manager), which combines the strength of SSD with the desirable aspects of low-price, high-storage capacity HDD. HyPLVM prioritizes the files and directories to be accessed by users, in order to determine the target storage device (SSD/HDD) in which files are allocated, while mitigating the cost of building storage platforms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.2
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pp.267-276
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2009
Nowadays, numerous of valuable internet services are available not only for personal computer but also for mobile appliances in wireless network environment. Therefore, as the amount of contents is increased for those services, the storage limitation on mobile devices has became a significant issue. In this paper, we present a new block-level storage network protocol, iATA (Internet Advanced Technology Attachment) as a solution to the above problem. iATA is designed to transport ATA block-level data and command over the ubiquitous TCP/IP network. With iATA, a mobile appliance is able to access and control the ATA storage devices natively through network from anywhere and at anytime as if the storage devices is attached locally. We describe the concepts, design and diverse consideration of iATA protocol. Based on the benchmark experiments and application exploitation, we strongly believe that iATA as a light-weight protocol is efficient and cost-effective to be used as a storage network protocol on a resource limited device that utilizes common-off-the-shelf storage hardware and existing IP infrastructure.
Lee, Hak Geon;Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.15
no.3
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pp.45-52
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2014
The Ubiquitous-City (U-City) is a smart or intelligent city to satisfy human beings' desire to enjoy IT services with any device, anytime, anywhere. It is a future city model based on Internet of everything or things (IoE or IoT). It includes a lot of video cameras which are networked together. The networked video cameras support a lot of U-City services as one of the main input data together with sensors. They generate huge amount of video information, real big data for the U-City all the time. It is usually required that the U-City manipulates the big data in real-time. And it is not easy at all. Also, many times, it is required that the accumulated video data are analyzed to detect an event or find a figure among them. It requires a lot of computational power and usually takes a lot of time. Currently we can find researches which try to reduce the processing time of the big video data. Cloud computing can be a good solution to address this matter. There are many cloud computing methodologies which can be used to address the matter. MapReduce is an interesting and attractive methodology for it. It has many advantages and is getting popularity in many areas. Video cameras evolve day by day so that the resolution improves sharply. It leads to the exponential growth of the produced data by the networked video cameras. We are coping with real big data when we have to deal with video image data which are produced by the good quality video cameras. A video surveillance system was not useful until we find the cloud computing. But it is now being widely spread in U-Cities since we find some useful methodologies. Video data are unstructured data thus it is not easy to find a good research result of analyzing the data with MapReduce. This paper presents an analyzing system for the video surveillance system, which is a cloud-computing based video data management system. It is easy to deploy, flexible and reliable. It consists of the video manager, the video monitors, the storage for the video images, the storage client and streaming IN component. The "video monitor" for the video images consists of "video translater" and "protocol manager". The "storage" contains MapReduce analyzer. All components were designed according to the functional requirement of video surveillance system. The "streaming IN" component receives the video data from the networked video cameras and delivers them to the "storage client". It also manages the bottleneck of the network to smooth the data stream. The "storage client" receives the video data from the "streaming IN" component and stores them to the storage. It also helps other components to access the storage. The "video monitor" component transfers the video data by smoothly streaming and manages the protocol. The "video translator" sub-component enables users to manage the resolution, the codec and the frame rate of the video image. The "protocol" sub-component manages the Real Time Streaming Protocol (RTSP) and Real Time Messaging Protocol (RTMP). We use Hadoop Distributed File System(HDFS) for the storage of cloud computing. Hadoop stores the data in HDFS and provides the platform that can process data with simple MapReduce programming model. We suggest our own methodology to analyze the video images using MapReduce in this paper. That is, the workflow of video analysis is presented and detailed explanation is given in this paper. The performance evaluation was experiment and we found that our proposed system worked well. The performance evaluation results are presented in this paper with analysis. With our cluster system, we used compressed $1920{\times}1080(FHD)$ resolution video data, H.264 codec and HDFS as video storage. We measured the processing time according to the number of frame per mapper. Tracing the optimal splitting size of input data and the processing time according to the number of node, we found the linearity of the system performance.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.6
s.183
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pp.166-173
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2006
In this study, a probe array has been developed for use in a data storage device that is based on scanning probe microscope (SPM) and MEMS technology. When recording data bits by poling the PZT thin layer and reading them by sensing its piezoresponse, commercial probes of which the tip heights are typically shorter than $3{\mu}m$ raise a problem due to the electrostatic forces occurring between the probe body and the bottom electrode of a medium. In order to reduce this undesirable effect, a poly-silicon probe with a high aspect-ratio tip was fabricated using a molding technique. Poly-silicon probes fabricated by the molding technique have several features. The tip can be protected during the subsequent fabrication processes and have a high aspect ratio. The tip radius can be as small as 15 nm because sharpening oxidation process is allowed. To drive the probe, electrostatic actuation mechanism was employed since the fabrication process and driving/sensing circuit is very simple. The natural frequency and DC sensitivity of a fabricated probe were measured to be 18.75 kHz and 16.7 nm/V, respectively. The step response characteristic was investigated as well. Overshoot behavior in the probe movement was hardly observed because of large squeeze film air damping forces. Therefore, the probe fabricated in this study is considered to be very useful in probe-based data storages since it can stably approach toward the medium and be more robust against external shock.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.1
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pp.183-189
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2011
This paper suggests a user based OST(Open Street Traffic) system that solves TPEG's one-way communication problem, UTIS's limited usage and DSRC's small traffic bandwidth. In current commercial TPEG service, only some service providers collect traffic information. Thus, it can't cover traffic status in local lanes And UTIS, which local governments and police supports, requires additional equipments. Currently, only taxi and official vehicles use this system. Therefore, new traffic service by mobile device and user's participation can provide very detail traffic information coupling with previous traffic systems. But in this new system, real-time high volume data can be a problem. So, in this paper, new data storage manager design(TDSM :Traffic Data Storage Manager) is suggested and its performance is measured against commercial DBMS.
The smartcard is a processing platform & a store or data it can perform calculations and run programs It contains its own memory (RAM), storage (ROM and EEPROM). and (Central Processing Unit) CPU like a PC If it had its own power supply. keyboard and screen. it would be a fully independent computer Requires an Interface Device (IFD) to supply the power and provide suitable input and display mechanisms. Some examples of IFDs are: point of sale terminal(POS) telephone ATM etc.(omitted)
Mobile Cloud Computing services anywhere, anytime access to the Internet via a mobile terminal means to provide services, speakers are called Mobiloud. Computing processing power limitations of mobile devices, storage, due to space constraints, the tasks handled by mobile devices and data processing services to move to cloud environments. In recent years, smartphone, tablet PC and mobile device companies and individuals to spread and spread, and the content of the accelerating cloud painters, mobile cloud that can communicate with each other requires a standard service.
The Pocket PC has become more popular in market because of the advantages of its small size and convenience for regular customers. Pocket PC is a mobile device so that we can receive the benefits of shared data over a wireless network. Enabling us to transmit data to a central location, simply messaging from one point to the next, its ability to share information across a wireless platform is becoming central to our communication needs. However, using Windows CE - an embedded operating system, as well as being designed for mobile users, there are many limitations to memory and speed of arithmetic operations on Pocket PC. As a result, developers have to deal with many difficulties in managing information storage when developing applications, especially Geography Information System (GIS) applications. In this paper, we propose some efficient methods to store GIS data and to increase the speed of displaying maps in GIS applications developed on Pocket PC and Windows CE 3.0.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.4
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pp.255-261
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2011
In this paper, we propose a security-enhanced storing method for the voice data obtained during the flight. When an emergency occurs during flight, the flight data in the storage device such as DTS or Blackbox can be exposed to antagonist or enemy. Currently, zeroize function is embedded in these devices in order to prevent this situation. However, this could not be operated if the system is malfunctioned or the pilot is wounded in the emergency. In order to solve this problem, the voice data compressed by the ADPCM is encrypted in the proposed method composed of the AES algorithm and a reordering method. The simulation results show that the security for the voice date is further enhanced due to the proposed method.
Application response time is critical to end-user response time in Android smartphones. Due to the plentiful resources of recent smartphones, storage I/O response time becomes a major key factor in application response time. However, existing storage I/O trace tools for Android and Linux give limited information only for a specific I/O layer which makes it difficult to combine I/O information from different I/O layers, because not helpful for application developer and researchers. In this paper, we propose a novel storage I/O trace tool for Android, called AIOPro (Android I/O profiler). It traces storage I/O from application - Android platform - system call - virtual file system - native file system - page cache - block layer - SCSI layer and device driver. It then combines the storage I/O information from I/O layers by linking them with file information and physical address. Our evaluations of real smartphone usage scenarios and benchmarks show that AIOPro can track storage I/O information from all I/O layers without any data loss under 0.1% system overheads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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