With the continuous and outstanding development of information technology(IT), human being is coming to the new computing era which is called cloud computing. This era brings lots of huge benefits also at the same time release the resources of IT infrastructure and data boom for man. In the future no longer, most of IT service providers, enterprises, organizations and systems will adopt this new computing model. There are three main deployment models in cloud computing including public cloud, private cloud and hybrid cloud; each one also has its own cons and pros. While implementing any kind of cloud services, customers have to choose one of three above deployment models. Thus, our paper aims to represent a practical framework to help the adopter select which one will be the best suitable deployment model for their requirements by evaluating each model comprehensively. The framework is built by applying the analytic hierarchy process(AHP), namely benefit-cost-opportunity-risk(BCOR) model as a powerful and effective tool to serve the problem. The gained results hope not only to provide useful information for the readers but also to contribute valuable knowledge to this new area. In addition, it might support the practitioners' effective decision making process in case they meet the same issue and have a positive influence on the increase of right decision for the organization.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.164-166
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2015
Recently, the implementations of private and public cloud service (IaaS: Infrastructure as a Service) have been growing rapidly. As a result, the need to provide High-Availability and Load-Balancing for the users has also increased. Openstack which is one of cloud computing solutions currently offers a feature to meet the need through an extension called Load Balancing as a Service (LBaaS). This paper will provide a detailed explanation about Openstack's LBaaS and its operation principle will be analyzed through the actual implementation.
Kim, Su Jung;Kim, Jae Ho;Eum, Gyu Ri;Kim, Tae Hyung
The Journal of Information Systems
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v.29
no.4
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pp.123-135
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2020
Purpose The purpose of this study is to investigate the development process and the effectiveness of the EISS (epidemiological investigation support system), which prevents the spread of infectious diseases like a novel corona virus disease, COVID-19. Design/methodology/approach This study identified the existing epidemiological support system for MERS through prior research and studied the case of the development of a newly developed epidemiological support system based on cloud computing infrastructure for COVID-19 through inter-ministerial collaboration in 2020. Findings The outbreak of COVID-19 drove the Korean Government began the development of the EISS with private companies. This system played a significant role in flattening the spread of infection during several waves in which the number of confirmed cases increased rapidly in Korea, However, we need to be careful in handling confirmed patients' private data affecting their privacy.
Recently, researches to facilitate utilization by small and medium business (SMB) of cloud computing and big data paradigm, which is the booming adoption of IT area, has been on the increase. As one of these efforts, in this paper, we design and implement the prototype to tentatively build up Hadoop cluster under private cloud infrastructure environments. Prototype implementation are made on each hardware type such as single board, PC, and server and performance is measured. Also, we present the integrated verification results for the data analysis performance of the analysis software system running on top of realized prototypes by employing ASA (American Standard Association) Dataset. For this, we implement the analysis software system using several open sources such as R, Python, D3, and java and perform a test.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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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.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.2
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pp.86-100
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2015
Cloud computing is a computing term that evolved in the late 2000s, based on utility and consumption of computer resources. Google say that "Cloud computing involves deploying groups of remote servers and software networks that allow different kinds of data sources be uploaded for real time processing to generate computing results without the need to store processed data on the cloud. Cloud computing relies on sharing of resources to achieve coherence and economies of scale, similar to a utility (like the electricity grid) over a network. At the foundation of cloud computing is the broader concept of converged infrastructure and shared services. Cloud computing, or in simpler shorthand just "the cloud", also focuses on maximizing the effectiveness of the shared resources." The cloud service is a smart and/or intelligent service to save private files in any device, anytime, anywhere. Dropbox, OAuth, PAClous are required that the accumulated user's data are archives with cloud service. Currently we suggest an implementation technique to process many tasks to the cloud server with a thread pooling. Thread pooling is one of efficient implementating technique for client and service environment. In this paper, to present the implementation technique we suggest three diagrams in the consideration of software engineering.
In order to strengthen the disaster prevention phase and the management of social disasters, we will examine the plan of To-Be disaster management system interconnected by using intelligent information technologies such as IoT, Cloud, Big Data, Mobile and AI. The disaster management system can be upgraded by constructing an intelligent infrastructure based on Big Data analysis of the disaster signals before and after the disasters generated by private mobile and IoT. Big Data of disaster Signals can be customized to users in a timely manner through AI methodologies of supervised and unsupervised learning and reinforcement training. In the long term, it is expected that not only will the capacity of disaster response be improved, but the management ability centering on prevention will be enhanced as well.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.350-351
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2024
최근 몇 년 간 대규모 언어 모델의 발전과 보급이 비즈니스 운영 통합을 가속화하고 있다. 그러나 내부 데이터 유출과 같은 문제로 많은 기업들이 보다 안전한 프라이빗 LLM 을 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 대기업과 공공기관은 높은 비용을 부담하여 온프레미스 솔루션을 선택할 수 있으나, 중소 기업 혹은 개인에게는 예산과 기술적인 한계가 존재하기 때문에 별도의 인프라가 요구된다. 이에, 본 연구는 클라우드 서비스와 네트워크 망분리를 사용하여 중소기업이 내부 데이터를 안전하게 관리하며 LLM 을 도입할 수 있는 방안을 제시하며, RAG 모델을 통한 기술적 향상 가능성 또한 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.849-852
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2013
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 기반으로 하드웨어, 소프트웨어 등의 가상화된 컴퓨팅 자원을 제공하는 기술로 제공되는 서비스의 수준에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 세 가지 유형으로 분류된다. 최근에는 기업이나 조직에서 이들 유형 중 SaaS 도입에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 SaaS를 이용하면 기업이나 조직 간의 협업 시스템을 구축하기가 쉬워 업무 효율을 증진시킬 수 있기 때문이다. 하지만 SaaS는 서비스 제공자가 접근 권한을 가지고 있기 때문에 문서에 포함된 정보가 노출될 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 VPC(Virtual Private Cloud)를 기반으로 하는 SaaS 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 VPC 내부에서 SaaS를 운영하기 때문에 서비스 제공자의 개입을 최소화할 수 있으며, 독자적인 인증 관리 시스템과 모니터링 기능을 두어 SaaS에 대한 모든 접근을 관리할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1871-1890
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2021
The transition toward a contactless society has been rapidly progressing owing to the recent COVID-19 pandemic. As a result, the IT environment of organizations and enterprises is changing rapidly; in particular, data security is expanding to the private sector. To adapt to these changes, organizations and companies have started to securely transfer confidential data to residential PCs and personally owned devices of employees working from home or from other locations. Therefore, organizations and companies are introducing streaming data services, such as the virtual desktop infrastructure (VDI) or cloud services, to securely connect internal and external networks. These methods have the advantage of providing data without the need to download to a third terminal; however, while the data are being streamed, attacks such as screen shooting or capturing are performed. Therefore, there is an increasing interest in prevention techniques against screen capture threats that may occur in a contactless environment. In this study, we analyze possible screen capture methods in a PC and a mobile phone environment and present techniques that can protect the screens against specific attack methods. The detection and defense for screen capture of PC applications on Windows OS and Mac OS could be solved with a single agent using our proposed techniques. Screen capture of mobile devices can be prevented by applying our proposed techniques on Android and iOS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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