클라우드 컴퓨팅은 클라우드 노드에서 발생하는 모든 데이터를 클라우드 서버에 업로드하여, 서비스로서 사용자에게 제공하는 역할을 수행하는 컴퓨팅 기법이다. 이는 네트워크의 상황에 따라 실시간으로 서비스를 제공하기에는 어렵다. 그것은 로컬의 영역이 아니라 네트워크를 통하여 원격지로 정보를 전송하고, 클라우드에서 서비스를 제공하기 위해 추가적으로 다운로드를 해야 하기 때문이다. 이에 대한 대안으로 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 본 논문에서는 클라우드, 포그 그리고 사용자 간의 효율적인 데이터 교환 기법을 제안하고자 한다. 제안된 포그는 사용자에게 서비스를 제공하고, 데이터를 수집하여 처리하도록 한다. 클라우드는 포그 간의 데이터 교환과 제어의 흐름을 담당하도록 한다. 우리는 이에 대한 데이터의 교환에 필요한 표준 방식을 제안한다. 이를 위한 적용은 BAN(Body Area Network)에서 발생하는 정보를 포그에서 처리 및 서비스를 하고, 클라우드는 중재 역할을 수행하는 시스템으로 한다. 이는 기기 또는 서비스 간에서 발생하는 데이터 이질성을 해결하고, 효율적인 데이터 이동을 제공할 수 있다.
사물 클라우드(CoT, Cloud of Things)는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 애플리케이션에 클라우드 서비스가 지원하는 무제한 저장기능과 처리능력을 제공할 수 있다. 그러나, 중앙 집중식 사물 클라우드에서는 병목 문제, 사물 클라우드 네트워크의 중단으로 이어질 수 있는 단일 장애 지점을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 중앙 집중식 사물 클라우드의 문제를 해결하고 서로 다른 서비스 도메인 간 상호운용을 위하여, 분산 포그 컴퓨팅과 블록체인 기술을 적용한 IoT 서비스 상호운용 시스템을 제안한다. 분산 포그를 사용하여 IoT 장치와 지역적으로 가까운 거리에 위치한 포그 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 서비스를 제공하고, 블록체인의 스마트 컨트렉트와 분산 원장을 이용하여 각 포그간에 서비스 상호운용이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 클라우드로부터 서비스를 위임받은 분산 포그에서 가까운 지역 내 서비스를 제공하며, 포그 간에도 클라우드를 거치지 않고, 다른 포그의 서비스를 접근할 수 있다. 또한, 블록체인 네트워크상에서 클라우드와 포그 노드들은 서비스 권한 토큰 발행 정보를 공유함으로써 토큰에 대한 무결성을 보장하고 포그 노드들 간 신뢰할 수 있는 서비스 상호운용이 수행될 수 있다.
In this paper, we analyzed the physical and thermodynamic characteristics of fog by using the integrated water vapor (IWV) from Global Positioning System (GPS) networks and the regular observation data of meteorological stations in GPS sites. The cases of a radiation and an advection fog were selected as samples, the conversions of water substance from the water vapor to cloud water in fog were detected by the Bulk Water-Continuity Model, and the pattern analysis is adapted on GPS IWV, temperature, wind and relative humidity. Under the specific hypothesis (saturation and stable), GPS IWV could detect quantitatively the phase changing between the water vapor and cloud water content with condensation/evaporation during the formation and dissipation of fog. After it reaches to the saturation, the relative humidity can be a limited indicator for fog. However, GPS IWV can detect the status change of fog even after the saturation. It has indicated that GPS IWV could be a new observing technique for the processes of the fog formation and the dissipation.
Cloud/fog water was collected at Daegwallyeong, a typical clean environmental area, by using an active fog sampler during the foggy period in 2002, The pH ranged from 3,7 to 6,5 with a mean of 5,0, but the pH calculated from average concentrations of $H^+$ was 4.4. $SO_4^{2-},\;NO_3^-\;and\;NH_4^+$ were predominant ions with average concentrations of 473,3, 463,3 and $576,0\;{\mu}eq/L$, respectively, This showed that cloud/fog water was slightly acidified, but the concentrations of major pollutants were as high as those for polluted area, suggesting effect from long range transported pollutants, Samples were categorized into four groups (E, W, S, N) by applying 48-h back trajectory analysis using the Hybrid Single-Particle Largrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model. Concentrations of seasalt $(Na^+\;and\;Cl^-)$ were the highest for group E, indicating large input of seasalts by air masses transported from the East Sea. The concentrations of $SO_4^{2-}$ were slightly higher in group W but the difference was not significant. However, the concentrations of $NO_3^-$ were significantly higher in group W than those in other three groups, The median values of cloud/fog water pH for group N and W were below 4,5, which is significantly lower than median values in group E and group S, This suggests that the acidifying pollutants were transported from the Asia continents and Seoul metropolitan area cause acidification of the cloud/fog water in Daegwallyeong.
To investigate the occurrence characteristics and types of fog on the Korean Peninsula over the past three years (2020 to 2022), data from 96 synoptic meteorological observatories and 21 ocean buoys were collected and analyzed. We included precipitation fog, which occurs after precipitation events, and cloud-base lowering fog, which is caused by the development of lower-level clouds, with a total six subtypes of fog. In the case of cloud-base lowering fog, the occurrence frequency at 2.6% was not high at 2.6%, but the duration of low visibility below 200 m was very long at 6.9 hours. The seasonal frequency of fog is low in spring and winter, high in summer over islands and coastal areas, and high in autumn over inland areas. The frequency of inland fog, which is characterized by high radiation fog and dense fog, requires attention in terms of transportation safety, with an occurrence time of 0500 LST to 1000 LST. Therefore, systematic analysis of precipitation fog and cloud-base lowering, as well as radiation and advection fog, is required in the analysis of recognizing fog as a disaster and causing transportation disorders.
Brightness temperature (BT) difference between sea fog and sea surface is small, because the top height of fog is low. Therefore, it is very difficult to detect sea fog with infrared (IR) channels in the nighttime. To overcome this difficulty, we have developed a new algorithm for detection of sea fog that consists in three tests. Firstly, both stratus and sea fog were discriminated from the other clouds by using the difference between BTs $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$. Secondly, stratus occurring at a level higher than sea fog was removed when the difference between cloud top temperature and sea surface temperature (SST) is smaller than 3 K. In this process, we used daily SST data from AMSR-E microwave measurements that is available even in the presence of cloud. Then, the SST was converted to $11{\mu}m$ BT based on the regressed relationship between AMSR-E SST and MTSAT-1R $11{\mu}m$ BT at 1733 UTC over clear sky regions. Finally, stratus was further removed by using the homogeneity test based on the difference in cloud top texture between sea fog and stratus. Comparison between the retrievals from our algorithm and that from Korea Meteorological Administration (KMA) algorithm, shows that the KMA algorithm often misconceived sea fog as stratus, resulting in underestimating the occurrence of sea fog. Monthly distribution of sea fog over northeast Asia in 2008 was derived from the proposed algorithm. The frequency of sea fog is lowest in winter, and highest in summer especially in June. The seasonality of the sea fog occurrence between East and West Sea was comparable, while it is not clearly identified over South Sea. These results would serve to prevent the possible occurrence of marine accidents associated with sea fog.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.233-239
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2022
Recently, research is being conducted on the rapid service provision and reliability of the instance-based rather than the existing IP-based structure. Research is mainly conducted through Block cloud, a platform that combines service-centric networking (SCN) and blockchain. In addition, the Internet of Things network has been proposed as a fog computing environment in the structure of the existing cloud computing. Fog computing is an environment suitable for real-time information processing. In this paper, we propose a new Internet network structure based on fog computing that requires real-time for rapid processing of IoT services. The proposed system applies IoTA, the third-generation blockchain based on DAG, to the block cloud. In addition, we want to propose a basic model of the object block chain and check the application services of electric vehicles.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.89-100
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2022
With the advancement in the Internet of things Technology (IoT) cloud computing, billions of physical devices have been interconnected for sharing and collecting data in different applications. Despite many advancements, some latency - specific application in the real world is not feasible due to existing constraints of IoT devices and distance between cloud and IoT devices. In order to address issues of latency sensitive applications, fog computing has been developed that involves the availability of computing and storage resources at the edge of the network near the IoT devices. However, fog computing suffers from many limitations such as heterogeneity, storage capabilities, processing capability, memory limitations etc. Therefore, it requires an adequate task scheduling method for utilizing computing resources optimally at the fog layer. This work presents a comprehensive review of different task scheduling methods in fog computing. It analyses different task scheduling methods developed for a fog computing environment in multiple dimensions and compares them to highlight the advantages and disadvantages of methods. Finally, it presents promising research directions for fellow researchers in the fog computing environment.
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.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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