스마트폰과 같은 모바일 기기가 널리 보급됨에 따라 사용자들은 모바일 기기 응용들을 사용하면서 빠른 응답성을 제공받기를 바란다. 하지만 모바일 기기 응용들은 종종 사용자가 기대하는 수준의 응답성을 제공하지 못한다. 응답성을 저해하는 주 원인들 중 하나는 과도한 페이지 폴트 발생에 따른 대화형 태스크 수행의 지연이다. 이는 대화형 태스크의 상주 페이지(resident page)들이 비대화형 태스크와의 페이지 캐시 경쟁에 의해 더욱 빈번히 희생될 페이지(victim page)으로 선정되어 스토리지로 쫓겨나기 때문이다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 프레임워크 지원 선별적 페이지 보호 기법을 제시한다. 제안한 기법은 프레임워크 레벨에서 대화형 태스크를 식별하고 이를 커널에 전달하여 페이지 replacement 시에 대화형 태스크의 페이지를 보호하고, 사용자 입력 처리 중에 발생하는 페이지 폴트를 줄인다. 실험 결과 제안된 기법은 기존 시스템에 비해 페이지 폴트 횟수를 37% 감소시켰고, 응답시간을 11% 단축할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4345-4363
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2021
Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.
Because of the wheeled mobile robot is modeled by nonlinear system framework and controlled by nonlinear algorithms or fuzzy algorithms, the treatment of wheeled mobile robot is very complecate and conservative. In this paper, a new model of two wheeled mobile robot, which is a type of linear system and treated easily, is presented. And we will show that the control algorithms based on the linear system theory is well work to the wheeled mobile robot by simulation and experiment.
A s wireless communications and mobile multimedia services are booming nowadays, systematic research of the overall aspects of mobile security is crucial. This paper presents a frame model for guising the systematic investigation of mobile security. Based on the introduction of some background viewpoints of security targets from n novel perspective, the framework is described as a hierarchical model in which mobile security research is partitioned into three different layers.
홈 네트워크 환경은 가정내의 다양한 디지털 기기들이 네트워크로 통합한 최첨단 생활환경으로써, 이동 에이전트는 이러한 홈 네트워크 환경에서의 새로운 컴퓨팅 요소로써 활용될 것으로 기대된다. 특히, 이동 에이전트의 이동성과 비동기적 수행능력은 가정내의 디지털 기기들을 제어하고 관리하기 위해 발생하는 네트워크 트래픽을 감소 시킬 수 있다. 그러나, 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에서 적용하기 위해서는 이동 에이전트에 대한 접근제어가 반드시 필요하다. 기존의 홈 네트워크 시스템에서는 홈 서버를 이용하여 사용자에 대한 접근제어를 수행한다. 홈 서버는 디지털 기기와 사용자의 권한을 명시하는 접근제어 목록을 이용하여 홈 네트워크로 접근하는 사용자에 대한 접근제어를 수행한다. 이를 위해 홈 서버는 디지털 기기와 사용자의 권한 간의 최신 정보를 저장하기 위해 주기적으로 접근제어 목록을 갱신하는 추가적인 연산을 수행한다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 이동 에이전트의 역할에 기반한 접근제어 프레임워크(Secure-KAgent)를 보인다. 본 프레임워크는 Role-Based Access Control(RBAC)을 기초한 접근 권한의 관리가 가능하다. 또한, 본 논문에서 제안하는 롤 티켓(Role ticket)을 이용함으로써 이동 에이전트에게 안전한 역할 분배를 보장한다.
WPAN은 데이터 속도 영역, 가입자 규모, 지원되는 이동성 레벨 등의 여러 가지 요구 사항에 따라 다양한 형태로 발전되어 왔다. 또한 여러 종류의 네트워크 인터페이스를 가진 휴대 장치가 일반화되고 있다. 이러한 다중 모드 장치가 여러 종류의 WPAN 장치들과 어느 곳 어느 때든지 통신하기 위해서는 이종 무선 네트워크를 위한 프레임워크가 필요하다. 이에 본 논문에서는 이종 WPAN을 통합 할 수 있는 통합 프레임워크를 제안한다. 그리고 프레임워크의 요구사항 및 상세 설계에 대해 설명하고, 에뮬레이션 테스트 결과를 제시하였다.
오늘날 네트워크는 전 세계적으로 광범위하게 퍼져있으며, 기업 서버에서부터 심지어 가정의 가전제품까지 우리 생활의 대부분의 기기들이 네트워크로 연결되는 상황에 이르렀다. 따라서 실시간으로 네트워크 상태를 파악하고 계획, 관리할 수 있는 프레임워크의 중요성이 날로 증가하고 있다. 네트워크 상황을 실시간으로 파악하고 지속적으로 최적의 상태를 유지할 수 있는 기술은 네트워크 운영의 고도화 측면에서 가장 근본적이며 핵심적인 요소이다. 고속도로 교통관제 센터의 역할과 유사하게 그물처럼 연결된 네트워크를 한눈에 파악할 수 있는 네트워크 상태보고 프레임워크가 효과적으로 구축되어 있다면 바이러스나 웜으로 인한 급격한 트래픽의 증가 또는 서비스 거부공격 등의 긴급 상황에 빠르게 대처할 수 있고, 트래픽 통계 데이터의 분석을 통해서 네트워크의 확장이나 병목구간 등을 미리 파악할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽과 성능 상태를 실시간으로 모니터링하고, 동적으로 보고를 해주는 네트워크 상태보고 시스템의 구조를 제시하였다. 이를 위해서 각 네트워크 세그먼트 단위에 이동성을 제공하는 지능형 에이전트를 구축하고 이를 통하여 전체 네트워크의 상태를 효과적으로 제공하는 프레임워크를 제안하였다.
Secure digital payment is critical in the successful shaping of global digital business. Digital payments are increasingly being used as a substitute to traditional payments, contributing markedly to the efficiency of the economy. The focus of every digital business transaction is to minimize risks arising from transactions. It is essential to ensure the security of digital payment whether used in internal networks or over wireless Internet. This paper analyses secure digital payment methods from the viewpoint of systemic security and transaction security. According to comparative analysis of digital payment models, this paper proposes a comparative analysis framework to investigate and evaluate secure digital payment. In conclusion, the comparative analysis framework, comparison of digital payment models and mobile payment models proposes a useful academic and practical foundation to enhance the understanding of secure digital payment methods. It also provides academic background and practical guidelines for the development of secure digital payment systems.
This paper proposes a new integrated navigation system for a mobile robot in indoor environments. This system consists of five frameworks which are classified by function. This architecture can make the navigation system scalable and flexible. The robot can recover from exceptional situations, such as environmental changes, failure of entering the narrow path, and path occupation by moving objects, using the exception recovery framework. The environmental change can be dealt with using the probabilistic approach, and the problems with the narrow path and path occupation are solved using the ray casting algorithm and the Bayesian update rule. The proposed navigation system was successfully applied to several robots and operated in various environments. Experimental results showed good performance in that the exception recovery framework significantly increased the success rate of navigation. The system architecture proposed in this paper can reduce the time for developing robot applications through its reusability and changeability.
Energy harvesting from environment can make the energy constrained systems such as sensor networks to sustain their lifetimes. However, environmental energy is highly variable with time, location, and other factors. Unlike the existing solutions, we solved this problem by allowing the sensor nodes with mobilizer to move in search of energy and recharge from remote energy station. In this paper we present and analyze a new harvesting aware framework for mobile sensor networks with remote energy station. The framework consists of energy model, motion control system and data transfer protocol. Among them, the objective of our data transfer protocol is to route a data packet geographically towards the target region and at the same time balance the residual energy and the link connectivity on nodes with energy harvesting. Our results along with simulation can be used for further studies and provide certain guideline for realistic development of such systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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