네트워크 서비스는 로컬서비스와 결합하면서 생활밀착형 서비스로 발전하고 있다. 생활밀착형 서비스는 기존의 모바일 서비스와는 달리, 위치정보와 로컬정보 그리고 소셜 네트워크서비스 정보 등을 모아 개인화된 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 여러 정보를 모아 처리하는 과정에서 빅데이터 기술, 클라우드 기술 등이 필요하다. 이미 이에 대한 효율성 높은 알고리즘이 연구되고 있으나 반면, 생활 밀착형 서비스 모델 또는 빅데이터 환경에서의 프라이버시 보호 모델에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 편이다. 이 글은 생활밀착형 서비스에 활용될 빅데이터 기술이 야기하는 프라이버시 문제에 대하여 구조혈 중심으로 다룬다.
범죄는 사전적 예방이 중요하다. 과거 범죄는 사후적으로 대처하고 이를 처벌하는데 집중하였다. 그러나 빅데이터 기술을 적용하면 범죄는 사전적으로 예방될 수 있다. 빅데이터는 범죄자 또는 잠재적 범죄자의 행동을 예측할 수 있기 때문이다. 이 글은 범죄예방을 위해 빅데이터 시스템을 어떻게 구축할지에 대해 논의한다. 구체적으로는 빅데이터의 비정형 데이터와 기본의 정형데이터를 결합하는 방식을 다루고 그 결과로서 범죄예방시스템을 설계한다. 이 연구를 통해 범죄 예방을 위해 빅데이터가 활용되는 가능성을 지문을 통해 기술하였고 이를 기초로 향후 범죄예방프로그램 및 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다.
다른 지역에서 취직을 하게 되거나 또는 학교를 다니거나 여행을 다니는 사람들에게 첫 번째 문제는 잠자리이다. 집을 구할 때 구하기 전까지는 머무를 곳이 없다는 문제가 있다. 또한 여행객들 중에 게스트하우스 같이 단체공간보다는 개인공간을 원하는 사람들도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도어락 원격 제어 시스템을 통해 사용하지 않는 방을 제공한다. 본 시스템은 사용자들에게 사용할 수 있는 방을 제공하고 비밀번호를 설정함으로써 원격으로 도어락을 제어 할 수 있다. 또한 NFC를 이용하여 사용자가 비밀번호를 잊어도 사용할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 사용할 수 있는 방의 정보와 사용후 기를 클라우드 시스템에 관리 할 수 있도록 하였다.
Recently, concomitant with a surge in numbers of Internet of Things (IoT) devices with various sensors, mobile crowdsensing (MCS) has provided a new business model for IoT. For example, a person can share road traffic pictures taken with their smartphone via a cloud computing system and the MCS data can provide benefits to other consumers. In this service model, to encourage people to actively engage in sensing activities and to voluntarily share their sensing data, providing appropriate incentives is very important. However, the sensing data from personal devices can be sensitive to privacy, and thus the privacy issue can suppress data sharing. Therefore, the development of an appropriate privacy protection system is essential for successful MCS. In this study, we address this problem due to the conflicting objectives of privacy preservation and incentive payment. We propose a privacy-preserving mechanism that protects identity and location privacy of sensing users through an on-demand incentive payment and group signatures methods. Subsequently, we apply the proposed mechanism to one example of MCS-an intelligent parking system-and demonstrate the feasibility and efficiency of our mechanism through emulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5465-5480
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2018
Energy-efficient task scheduling on multi-core server is a fundamental issue in green cloud computing. Multi-core processors are widely used in mobile devices, personal computers, and servers. Existing energy efficient task scheduling methods chiefly focus on reducing the energy consumption of the processor itself, and assume that the cores of the processor are controlled independently. However, the cores of some processors in the market are divided into several voltage islands, in each of which the cores must operate on the same status, and the cost of the server includes not only energy cost of the processor but also the energy of other components of the server and the cost of user waiting time. In this paper, we propose a cost-aware scheduling algorithm ICAS for computation intensive tasks on multi-core server. Tasks are first allocated to cores, and optimal frequency of each core is computed, and the frequency of each voltage island is finally determined. The experiments' results show the cost of ICAS is much lower than the existing method.
In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1600-1619
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2023
Organizations and other institutions have recently started using cloud service providers to store and share information in light of the Internet of Things (IoT). The major issues with this storage are preventing unauthorized access and data theft from outside parties. The Block chain based Security Sharing scheme with Data Access Control (BSSDAC) was implemented to improve access control and secure data transaction operations. The goal of this research is to strengthen Data Access Control (DAC) and security in IoT applications. To improve the security of personal data, cypher text-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) can be developed. The Aquila Optimization Algorithm (AOA) generates keys in the CP-ABE. DAC based on a block chain can be created to maintain the owner's security. The block chain based CP-ABE was developed to maintain secures data storage to sharing. With block chain technology, the data owner is enhancing data security and access management. Finally, a block chain-based solution can be used to secure data and restrict who has access to it. Performance of the suggested method is evaluated after it has been implemented in MATLAB. To compare the proposed method with current practices, Rivest-Shamir-Adleman (RSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) are both used.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
계산과학공학 소프트웨어 플랫폼인 EDISON( EDucation-research Integration through Simulation On the Net )은 클라우드 컴퓨팅 기반 웹서비스로서, 해석 소프트웨어를 이용한 웹 기반 시뮬레이션 서비스이다. EDISON에서는 사용자의 로컬 자원으로는 해석이 어렵거나 불가능한 계산과학공학 해석 문제를 웹 서비스를 통해 사용자에게 제공하며 미리 구축되어 있는 인프라 및 다양한 계산 노드를 통해 사용자에게 해석 결과를 제공한다. 그 결과로 사용자의 디바이스, 운영체제에 관계 없이 EDISON에 접근하여 계산과학 공학 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 웹 포털 환경에서 시뮬레이션 실행 환경을 제공한다. 본 연구의 목적은 현재 사용자에게 제공되고 있는 계산과학 공학 시뮬레이션 및 해석 결과 분석 플랫폼인 EDSION 시스템에 통합적인 유저 인터페이스를 제공하기 위한 워크벤치 기반 실시간 동적 서비스 설계 및 구축에 있다. 또한 로컬에서 사용하는 계산과학공학 시뮬레이션 소프트웨어 환경과 유사한 사용자 유저 인터페이스를 가지며 다양한 해석기와 전처리기, 해석 시뮬레이션 소프트웨어 등의 동적인 웹 환경을 구성할 수 있는 워크벤치 기반 사용자 시뮬레이션 서비스 환경 구성에 대해 고안하였다. 이러한 웹 서비스를 제공하기 위해 사용자에게 필요한 서비스를 포틀릿 단위로 구성하였으며, 그 결과로 워크벤치를 이용한 시뮬레이션 서비스를 구축하였다.
사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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