• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.192-198
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• 2022

Companies are building and utilizing their own data analysis systems according to business characteristics in the distributed cloud. However, as businesses and data types become more complex and diverse, the demand for more efficient analytics has increased. In response to these demands, in this paper, we propose an unsupervised learning-based data analysis agent to which reinforcement learning is applied for effective data analysis. The proposal agent consists of reinforcement learning processing manager and unsupervised learning manager modules. These two modules configure an agent with k-means clustering on multiple nodes and then perform distributed training on multiple data sets. This enables data analysis in a relatively short time compared to conventional systems that perform analysis of large-scale data in one batch.

• 한국측량학회지
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• 제34권2호
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• pp.207-215
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• 2016

The demand for spatial data service technologies is increasing lately with the development of realistic 3D spatial information services and ICT (Information and Communication Technology). Research is being conducted on the real-time provision of spatial data services through a variety of mobile and Web-based contents. Big data or cloud computing can be presented as alternatives to the construction of spatial data for the effective use of large volumes of data. In this paper, the process of building HLM (Hyper Live Map) using multi-source data to acquire stereo CCTV and other various data is presented and a big data service architecture design is proposed for the use of flexible and scalable cloud computing to handle big data created by users through such media as social network services and black boxes. The provision of spatial data services in real time using big data and cloud computing will enable us to implement navigation systems, vehicle augmented reality, real-time 3D spatial information, and single picture based positioning above the single GPS level using low-cost image-based position recognition technology in the future. Furthermore, Big Data and Cloud Computing are also used for data collection and provision in U-City and Smart-City environment as well, and the big data service architecture will provide users with information in real time.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권3호
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• pp.163-171
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• 2013

최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.406-434
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• 2019

In general, an information security approach estimates the risk, where the risk is to occur due to an unusual event, and the associated consequences for cloud organization. Information Security and Risk Management (ISRA) practices vary among cloud organizations and disciplines. There are several approaches to compare existing risk management methods for cloud organizations but their scope is limited considering stereo type criteria, rather than developing an agent based task that considers all aspects of the associated risk. It is the lack of considering all existing renowned risk management frameworks, their proper comparison, and agent techniques that motivates this research. This paper proposes Agent Based Information Security Framework for Hybrid Cloud Computing as an all-inclusive method including cloud related methods to review and compare existing different renowned methods for cloud computing risk issues and by adding new tasks from surveyed methods. The concepts of software agent and intelligent agent have been introduced that fetch/collect accurate information used in framework and to develop a decision system that facilitates the organization to take decision against threat agent on the basis of information provided by the security agents. The scope of this research primarily considers risk assessment methods that focus on assets, potential threats, vulnerabilities and their associated measures to calculate consequences. After in-depth comparison of renowned ISRA methods with ABISF, we have found that ISO/IEC 27005:2011 is the most appropriate approach among existing ISRA methods. The proposed framework was implemented using fuzzy inference system based upon fuzzy set theory, and MATLAB(R) fuzzy logic rules were used to test the framework. The fuzzy results confirm that proposed framework could be used for information security in cloud computing environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.107-118
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• 2021

The deployment of 5G is in full swing, with a significant yearly growth in the data traffic expected to reach 26% by the year and data consumption to reach 122 EB per month by 2022 [10]. In parallel, the idea of smart cities has been implemented by various governments and private organizations. One of the main objectives of 5G deployment is to help develop and realize smart cities. 5G can support the enhanced data delivery requirements and the mass connection requirements of a smart city environment. However, for specific high-demanding applications like tactile Internet, transportation, and augmented reality, the cloud-based 5G infrastructure cannot deliver the required quality of services. We suggest using multi-access edge computing (MEC) technology for smart cities' environments to provide the necessary support. In cloud computing, the dependency on a central server for computation and storage adds extra cost in terms of higher latency. We present a few scenarios to demonstrate how the MEC, with its distributed architecture and closer proximity to the end nodes can significantly improve the quality of services by reducing the latency. This paper has surveyed the existing work in MEC for 5G and highlights various challenges and opportunities. Moreover, we propose a unique framework based on the use of MEC for 5G in a smart city environment. This framework works at multiple levels, where each level has its own defined functionalities. The proposed framework uses the MEC and introduces edge-sub levels to keep the computing infrastructure much closer to the end nodes.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권5호
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• pp.392-401
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• 2009

Ice-crystal clouds observation was conducted using a GIST/ADEMRC Multi-wavelength Raman lidar system in order to measure vertical profile and optical depth at Gwangju ($35^{\circ}$10'N, $126^{\circ}$53'E), Korea in December 2002, and March and April 2003. Ice-crystal clouds at high altitude can be distinguished from atmospheric aerosols by high depolarization ratio and high altitude. Ice-crystal clouds were observed at 5~12 km altitudes with a high depolarization ratio from 0.2 to 0.5. Optical depth of ice-crystal clouds had varied from 0.14 to 1.81. The radiative effect of observed ice-crystal cloud on climate system was estimated to be negative net flux in short wavelength (0.25~$4.0{\mu}m$) and positive net flux in short+long wavelength (0.25~$100{\mu}m$) at top of the atmosphere. Net flux by ice-crys tal cloud per unit optical depth was comparable to that of Asian dust.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-87
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• 2015

국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 컴퓨터상에 모의 전장 환경 및 무기 모델을 구축하고 다양한 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행하여 무기체계의 효과도를 분석하는 현실적인 수단으로 이용되고 있다. 그러나, 무기체계의 구조 및 행위가 복잡해짐에 따라 이를 시뮬레이션 모델로 만드는 과정이 어려워지고 있다. 모델 재사용 저장소는 시뮬레이션 모델 구축에 필요한 비용을 절감하기 위해 기존에 개발 및 검증된 모델을 저장하고 있다. 그러나 기존의 재사용 저장소들은 특정 플랫폼 및 환경에서만 운용되어 사용자 층에 제한이 있으며, 보안 및 무중단 서비스를 위한 메커니즘이 미흡하여 무기체계 모델과 같은 보안 및 신뢰성이 필요한 모델을 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 무기체계 모델의 재사용을 장려하기 위한 클라우드 저장소인 W-Cloud (Weapon Cloud)를 구축하여 다양한 플랫폼 및 환경에서 활용될 수 있도록 하였다. 또한, 계층형 정보보호 및 기밀성 보장을 통해 무기 모델의 재사용 과정에서 생길 수 있는 보안상의 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-138
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• 2016

This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has rotating multi-beams that return point clouds reflected from targets. Through preprocessing the cluster of the point cloud, the center point can be obtained from the cloud. Target tracking is carried out by using the center points of targets. The track of the target is initiated by investigating the normalized distance between the center points and connecting the points. The regular track obtained from the track initiation can be maintained by the target-tracking filter, which is commonly used in radar target tracking. The target-tracking filter is constructed to track a maneuvering target in a cluttered environment. The target-tracking algorithm including track initiation is experimentally evaluated in a sea-trial test with several boats.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.139-146
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• 2020

클라우드 컴퓨팅 기술은 급변하는 IT 기술의 경제적이고 효율적인 시스템 운영 및 관리 기능을 제공한다. 하지만, 기관 및 기업에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 보안성 때문에 활용성이 떨어지고 있다. 외부 시스템에 대외비에 속하는 중요정보를 보관하여 관리하는 것은 보안에 취약하다고 인식되어 있기 때문이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 보안성을 강화하기 위해 본 논문에서는 시스템 및 사용자 인증 강화 모델을 연구하였다. 제안 기술은 사용자 인증 정보를 클라우드 서비스별로 블록을 생성하여 서비스 블록을 체인으로 연결하여 정보의 무결성을 보증하고 사용자에게는 편의성을 제공한다. 블록 체인 사용자 인증 모델은 블록 체인의 무결성 보증 기술과 SSO 사용자의 시스템 접근 편의성을 제공한다. 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 서버에 침해가 발생하더라도 다른 시스템에 영향이 없도록 연쇄 침해를 방지한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-8
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• 2021

전세계 수많은 사용자들이 특정 실시간 가상 환경을 공유하는 MMOG(Massive Multi-player On-line Game)를 지원하고자 본 논문에서 P2P(Peer-to-Peer)와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점을 결합하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템은 사용자 수가 급증할 경우에도 사용자 자원을 기반 구조에 추가함으로써 준수한 수준의 확장성을 제공할 수 있다. 또한 이 시스템은 사용자들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. 본 논문에서 MMOG의 확장성을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템의 개념과 기본적 구조가 기술된다. 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 이 구조가 실현되기 위해서는 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 배분이 반드시 필요하다. 시뮬레이션 결과 제시된 P2P 시스템은 동시에 실행되는 사용자들의 수가 증가할 때 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 사용자들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.