Recently, security researches have been processed on the method to cover a broader range of hacking attacks at the low level in the perspective of hardware. This system security applies not only to individuals' computer systems but also to cloud environments. "Cloud" concerns operations on the web. Therefore it is exposed to a lot of risks and the security of its spaces where data is stored is vulnerable. Accordingly, in order to reduce threat factors to security, the TCG proposed a highly reliable platform based on a semiconductor-chip, the TPM. However, there have been no technologies up to date that enables a real-time visual monitoring of the security status of a PC that is operated based on the TPM. And the TPB has provided the function in a visual method to monitor system status and resources only for the system behavior of a single host. Therefore, this paper will propose a m-TMS (Mobile Trusted Monitoring System) that monitors the trusted state of a computing environment in which a TPM chip-based TPB is mounted and the current status of its system resources in a mobile device environment resulting from the development of network service technology. The m-TMS is provided to users so that system resources of CPU, RAM, and process, which are the monitoring objects in a computer system, may be monitored. Moreover, converting and detouring single entities like a PC or target addresses, which are attack pattern methods that pose a threat to the computer system security, are combined. The branch instruction trace function is monitored using a BiT Profiling tool through which processes attacked or those suspected of being attacked may be traced, thereby enabling users to actively respond.
The nature and physical environments of SNRs are diverse, and for this reason, the understanding of the properties of nearby SNRs is useful in interpreting the emission from SNRs in remote galaxies where we cannot resolve them. In this regard, the LMC is a unique place to study SNRs due to its proximity, location, and composition compared with our galaxy. We carried out a multi-wavelength study of SNR N63A in the LMC, a young remnant of the SN explosion of one of the most massive (> 40 Msun) stars in a cluster. It is currently expanding within a large H II region formed by OB stars in the cluster and engulfing a molecular cloud (MC). As such, N63A is a prototypical SNR showing the impact of SN explosion on the cluster and its environment. Its morphology varies strongly across the wave bands, e.g. the size in X-ray is three times larger than in optical. However, the bright optical nebula would correspond to a MC swept up by the SNR, and consequently the interaction SNR-MC is limited to the central portion of the SNR. We aimed to study the overall structure of N63A, using near-IR imaging and spectroscopic observations to obtain the physical parameters of the atomic shocks, and also to understand how the SNR- MC interaction works and reveal the structure of the shocked cloud as well as the consequences of the impact of the SNR shock on the MC, comparing information obtained in different wavelengths.
IoT 장치는 클라우드 환경에서 다양한 역할과 기능을 수행할 수 있도록 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나, IoT 장치를 안정적으로 제어할 수 있는 접근제어에 대한 방안은 아직 구체적으로 제시되고 있지 않은 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용되고 있는 IoT 장치의 안정적인 접근을 수행할 수 있는 계층적 기반의 다단계 속성 접근제어 기법을 제안한다. 제안 방법은 IoT 장치의 원활한 접근을 돕기 위해서 IoT Hub을 두어 IoT 장치에 고유한 ID 키(보안 토큰)를 제공할 뿐만 아니라 수 있도록 하는 X.509 인증서 및 개인 키를 IoT Hub에서 인증하도록 하여 IoT 장치의 개인키를 IoT 장치 외부에서 알 수 없도록 하였다. 성능평가 결과, 제안방법은 기존 기법보다 인증 정확도가 평균 10.5% 향상되었으며 처리 시간도 14.3% 낮은 결과를 얻었다. IoT 속성 수에 따른 IoT Hub의 오버헤드는 기존 기법보다 9.1% 낮은 결과를 얻었다.
RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU(Graphics Processing Unit) 가상화 기술은 다수의 사용자 가상머신에게 GPU를 공유하기 위한 기술 중 하나이다. 하지만 클라우드 환경에서 일반적인 GPU는 CPU나 메모리와는 다르게 가상머신의 자원 사용량을 제한할 수 있는 자원 격리(Isolation) 기술을 제공하지 않는다. 특히 RPC 기반 가상화 환경에서는 각 가상머신에서 실행되는 GPU 작업은 멀티 프로세스 형태로 수행되기 때문에 자원격리 기술의 부재는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 발생시킨다. 그리고 GPU 메모리 경쟁은 가상머신들의 자원 요구량이 많을수록 성능저하를 가속화하고 가상머신 사이의 균등한 성능을 보장하지 못하기 때문에 공평성이 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 RPC 기반 GPU 가상화 환경에서 사용자 가상머신들의 GPU 메모리 요구량이 가용 GPU 메모리 용량을 초과했을 때 발생하는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제 분석하고 이를 해결하기 위한 GPU 메모리 관리 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 GPU 메모리 관리 기법이 GPGPU 작업의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.204-210
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2019
Mobile Crowd Computing is one of the most efficient and effective way to collect the Electronic health records and they are very intelligent in processing them. Mobile Crowd Computing can handle, analyze and process the huge volumes of Electronic Health Records (EHR) from the high-performance Cloud Environment. Electronic Health Records are very sensitive, so they need to be secured, authenticated and processed efficiently. However, security, privacy and authentication of Electronic health records(EHR) and Patient health records(PHR) in the Mobile Crowd Computing Environment have become a critical issue that restricts many healthcare services from using Crowd Computing services .Our proposed Efficient Multi-layer Encryption Framework(MLEF) applies a set of multiple security Algorithms to provide access control over integrity, confidentiality, privacy and authentication with cost efficient to the Electronic health records(HER)and Patient health records(PHR). Our system provides the efficient way to create an environment that is capable of capturing, storing, searching, sharing, analyzing and authenticating electronic healthcare records efficiently to provide right intervention to the right patient at the right time in the Mobile Crowd Computing Environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3892-3912
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2021
The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.
Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1302-1320
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2015
In cloud, everything can be provided as a service wherein a large number of users submit their jobs and wait for their services. hus, scheduling plays major role for providing the resources efficiently to the submitted jobs. The brainwave of the proposed ork is to improve user satisfaction, to balance the load efficiently and to bolster the resource utilization. Hence, this paper roposes an Adaptive Multilevel Scheduling System (AMSS) which will process the jobs in a multileveled fashion. The first level ontains Preprocessing Jobs with Multi-Criteria (PJMC) which will preprocess the jobs to elevate the user satisfaction and to itigate the jobs violation. In the second level, a Deadline Based Dynamic Priority Scheduler (DBDPS) is proposed which will ynamically prioritize the jobs for evading starvation. At the third level, Contest Mapping Jobs with Virtual Machine (CMJVM) is roposed that will map the job to suitable Virtual Machine (VM). In the last level, VM Scheduler is introduced in the two-tier VM rchitecture that will efficiently schedule the jobs and increase the resource utilization. These contributions will mitigate job iolations, avoid starvation, increase throughput and maximize resource utilization. Experimental results show that the performance f AMSS is better than other algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4886-4907
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2019
The use of mobile devices is increasing in multimedia applications. The multimedia contents are delivered to mobile users over heterogeneous networks. Due to fluctuation in bandwidth and user mobility, the service providers are facing difficulties in providing Quality of Service (QoS) guaranteed delivery for multimedia applications. Multimedia applications depend on QoS parameters such as delay, bandwidth, and jitter to offer better user experience. The existing schemes use the single source and multisource delivery but are unable to balance between stream quality and network congestion for mobile users. We proposed a Quality Oriented Multimedia Content Delivery Scheme (QOMCDS) for the mobile cloud to deliver better quality multimedia contents for the mobile user. The multimedia contents are delivered to the mobile device based on the device's parameters and network environment. The objective video quality assessment models like Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity (SSIM), and Video Quality Measurement (VQM) are used to measure the quality of the video. The client side Quality of Experience metric such as Startup delay, Rebuffering events, and Bitrate switch count was used for evaluation. The proposed scheme is evaluated using dash.js and is compared to existing schemes. The results show significant improvement over existing multimedia content delivery schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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