사용 조절 모델은 보호된 컨텐츠의 사용에 대한 포괄적인 기술을 허용하는 새로운 접근 조절 모델의 시초이다. 이 범례에서 객체로의 접근에 관련된 결정은 요청 시간에만 제한되어있지 않다. 그것은 보호된 객체의 사용과 결합되며 사용과 병렬식으로 진행되는 지속적 처리가 된다. 사용 조절의 실현은 오랫동안 보안 문서의 전파에 있어서 조절 능력을 잃게 되는 문제를 해결하려한 연구 과제이다. 클라우드 컴퓨팅의 발현으로 문서들이 클라우드에 저장이 되고 문서를 보거나 편집할 수 있는 프로세서들이 클라우드안에 상주하며 문서들은 브라우저와 같은 신 클라이언트에 의해 접근이 가능해진다. 우리는 그러한 시나리오가 이해 당사자의 정책에 기반을 둔 문서 사용 보안에 대한 사용 조절의 실행에 있어 이상적인 기회를 제공하는 사실에 주목한다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 어플리케이션에서 더 나은 멀티미디어 컨텐츠를 실행하기 위한 멀티미디어 컨텐츠 관리(MCM)를 제안한다. 그리고 클라우드 컴퓨터의 발현과 사용을 통해 보안된 객체의 사용에 있어 매끄러운 조절을 제공하기 위한 강력한 구성을 설계한다. 우리는 이러한 실현을 위해 설계 원칙을 기술하고 제안 구조를 논한다.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
Park, Mi-Yeon;Park, Pil-Sook;Kim, Guk-Boh;Park, Jin-Yong;Jeong, Gu-Beom
한국멀티미디어학회논문지
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제17권3호
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pp.353-363
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2014
Cloud computing is an internet-based technology, providing services to the virtualized IT environment, and allowing users to add or remove resources of hardware or software at their discretion. Since Cloud computing can construct virtually integrated environments out of multiple local computing environments, various information services can be provided by it. In addition, state organizations also strive to build the cloud computing environments due to the benefits of reduced costs to introduce the system and of reduced time to build and provide the IT services. This study suggests a web-based cloud computing system for the computing environments, to be applied for the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) by the Ministry of Health and Welfare, Republic of Korea.
The 4th industrial revolution needs a fusion of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things (IoT), edge computing, and other technologies. For the fusion of technologies, cloud computing technology can provide flexible and high-performance computing resources so that cloud computing can be the foundation technology of new emerging services. The emerging services become a global-scale, and require much higher performance, availability, and reliability. Public cloud providers already provide global-scale services. However, their services, costs, performance, and policies are different. Enterprises/ developers to come out with a new inter-operable service are experiencing vendor lock-in problems. Therefore, multi-cloud technology that federatively resolves the limitations of single cloud providers is required. We propose a software platform, denoted as Cloud-Barista. Cloud-Barista is a multi-cloud service common platform for federating multiple clouds. It makes multiple cloud services as a single service. We explain the functional architecture of the proposed platform that consists of several frameworks, and then discuss the main design and implementation issues of each framework. To verify the feasibility of our proposal, we show a demonstration which is to create 18 virtual machines on several cloud providers, combine them as a single resource, and manage it.
Manual 3D pipeline modeling from LiDAR scanned point cloud data is laborious and time-consuming process. This paper presents a method to extract the pipe, elbow and branch information which is essential to the automatic modeling of the pipeline connection. The pipe geometry is estimated from the point cloud data through the Hough transform and the elbow position is calculated by the medial axis intersection for assembling the nearest pair of pipes. The branch is also created for a pair of pipe segments by estimating the virtual points on one pipe segment and checking for any feasible intersection with the other pipe's endpoint within the pre-defined range of distance. As a result of the automatic modeling, a complete 3D pipeline model is generated by connecting the extracted information of pipes, elbows and branches.
This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.
As the cloud-based ICT(Information & Communication Technology) infrastructure matures, the existing monolithic software development method is evolving into a micro-service structure based on cloud native computing. To develop and operate the services efficiently under the cloud native environment, DevOps-based application development plans through MSA(Micro Service Architecture) design based are essential. A cloud native environment is an approach to developing and running applications that take advantage of cloud computing models such as automation of source distribution, container-based virtualization, application scalability, resource efficiency, and flexible maintenance through object independence. To implement this approach, the utilization of key elements such as DevOps, continuous delivery, micro service, and containers is essential, but there are not enough previous studies on case analyses or application methods of these key elements. Therefore, in this paper, we analyze the cases of application development in cloud native environment and propose the optimized application development process and development method through small and medium-sized SI projects.
The recent years, the cloud-based paradigm of cloud services are developed rapidly, it come with many a new problems. However, the collaboration between a individual with other users is still difficult. Cloud service is considered when users need to take advantage of security and the availability of cloud services. In this paper, we proposed an detection framework to detect an intrusion attack that threaten to cloud-based collaboration services and cloud security. Identify vulnerabilities and prepare for the safety of the collaboration services to create a variety of content in the cloud, it help to prevent the threats.
Cloud computing that provide a elastic computing service is more complex compared to the existing computing systems. Accordingly, it has become increasingly important to maintain the stability and reliability of the computing system. And troubleshooting and real-time monitoring to address these challenges must be performed essentially. For these goals, the handling of the log data is needed, but this task in cloud computing environment may be more difficult compared to the traditional logging system. In addition, there are another challenges in order to have the admissibility of the collected log data in court. In this paper, we design secure logging service that provides the management and reliability of log data in a cloud computing environment and then analyze the proposed system.
Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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