International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.216-222
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2021
Advances in technology have given educators a tool to empower them to assist with developing the best possible human resources. Teachers at universities prefer to use more modern technological advances to help them educate their students. This opens up a necessity to research the capabilities of cloud-based learning services so that educational solutions can be found among the available options. Based on that, this essay looks at models and levels of deployment for the e-learning cloud architecture in the education system. A project involving educators explores whether gement Systems (LMS) can function well in a collaborative remote learning environment. The study was performed on how Blackboard was being used by a public institution and included research on cloud computing. This test examined how Blackboard Learn performs as a teaching tool and featured 60 participants. It is evident from the completed research that computers are beneficial to student education, especially in improving how schools administer lessons. Convenient tools for processing educational content are included as well as effective organizational strategies for educational processes and better ways to monitor and manage knowledge. In addition, this project's conclusions help highlight the advantages of rolling out cloud-based e-learning in higher educational institutions, which are responsible for creating the integrated educational product. The study showed that a shift to cloud computing can bring progress to educational material and substantial improvement to student academic outcomes, which is related to the increased use of better learning tools and methods.
국가공간정보체계(NSDI)는 국가 공공기관의 공간정보를 통합 연계하여 공동 활용하기 위한 목적으로 2008년부터 추진되어 2012년 그 사업을 완료하였다. NSDI의 존재에도 불구하고 각 기관의 공간정보와 NSDI의 공간정보가 동시에 갱신되지 않는 방식을 사용하기 때문에 최신성 확보에 어려움이 있다. 공공기관의 공간정보를 활용한 서비스 사용현황을 살펴보면, 재활용이 가능한 비슷한 서비스가 중복 구축 및 운영되고 있으며 이에 따라 국가 예산이 낭비되고 있다. 이러한 이슈들은 전산자원을 공유하기 위한 목적의 클라우드 시스템을 NSDI에 적용함으로써 해결될 수 있다. 본 논문에서는 서비스 클라우드 기반의 NSDI 확대발전 방안을 다룬다. 제안되는 NSDI의 확대 발전 방안은 공간정보 서비스 클라우드 시스템 구축방안과 거버넌스 체계 수립방안을 포함한다. 시스템 구축방안에서는 서비스 시나리오, 목표 시스템의 개념도, 그리고 서비스 기능이 도출된다. 서비스 기능에서는 제안된 두 가지 모듈에 대한 단위 기능과 세부 기능을 도출한다. 거버넌스 체계 수립방안에서는 서비스 클라우드 기반의 NSDI 운영을 위한 서비스 라이프사이클 단계별 조직의 필요역할을 정의하고 업무 프로세스를 도출한다. 제안된 시스템 구축방안을 기반으로 상세 시스템을 설계하고 조직을 구성함으로써 서비스 클라우드 기반의 NSDI 체계가 구축될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.
제4차 산업혁명으로 촉발된 디지털 전환과 비대면 서비스의 증가라는 흐름 속에서 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 수요가 가파르게 촉진되고 있다. 현재 클라우드는 공공, IT, 금융 등 다양한 산업 분야에 도입되고 있으며, 제조산업 역시 미래 지속가능성 확보를 위하여 클라우드를 도입, 스마트 제조를 통한 혁신을 추진하고 있다. 하지만 제조기업이 클라우드를 도입하는 데는 보안 우려사항으로 인한 제약이 존재하는 것으로 나타났다. 클라우드 보안위험을 확인한 기존 연구는 제조산업을 고려했다기 보다는 일반적인 클라우드 보안위험이나 기술적 보안위험을 중심으로 클라우드 보안위험을 제시한 한계가 있었다. 이에 본 연구는 제조산업 현장에서 실제 우려하는 사항을 바탕으로 제조산업 클라우드 보안위험을 분석하고자 하였다. 이를 위해 전문가 인터뷰와 문헌조사를 시행해서 제조산업 클라우드 보안위험을 새롭게 식별하였으며, 선정된 보안위험에 대하여 설문조사를 통해 적합성과 시급성을 검증했다. 본 연구를 기반으로 향후 제조산업 클라우드 보안관리 체계가 설계된다면, 제조산업의 클라우드 도입이 보다 활성화될 것으로 기대한다.
오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
컴퓨팅 패러다임이 클라우드 컴퓨팅으로 변화됨에 따라 보안 이슈가 더욱 더 중요하게 되었다. 컴퓨팅 플랫폼 서비스 제공자들은 Firewall, Identity Management 등을 제공하지만 클라우드 컴퓨팅 인프라는 사용자가 맘대로 제어하거나 새로운 장치들을 부착하여 사용할 수 없기 때문에 비교적 보안에 취약한 것이 사실이다. 이런 환경에서는 사용자 스스로 보안을 대비해야 하기 때문에 직관적인 방법으로 전체 네트워크 트래픽 상황을 가시적으로 조망할 수 있는 기법이 필요하다. 이를 위해서는 네트워크 패킷을 실시간으로 저장하고, 저장된 데이터를 준 실시간으로 분류할 수 있는 기술이 요구된다. 네트워크 패킷 분류에서 중요한 사항은 패킷 분류를 비지도 방식으로 사람의 개입 없이도 판단 기준을 지능적으로 생성하고 이를 통해 패킷을 스스로 판별할 수 있는 기술개발이 필요하다. 또한, 이를 위해서 Naive-Bayesian Classifier, Packet Chunking 등의 방법들을 활용해 사용자 개입없이 분류에 필요한 시그니쳐(Signature)를 탐색하고 이를 학습해 스스로 자동화된 패킷 분류를 실현할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 보다 효율적으로 블랙박스 영상을 활용하기 위하여 무선 통신 모듈을 포함하는 블랙박스 단말과 클라우드 서버를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 통합 CCTV 관리 시스템과 같이 모든 자동차의 블랙박스 영상을 저장하고 관리하여 객체별, 시간별, 장소별 검색을 할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권2호
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pp.38-46
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2016
With the continuous effort to make business management more efficient, companies have started to utilize smart workplaces and the incorporation of mobile devices. Furthermore, big data processing, using Database as a Service (DBaas), is also being researched for integration. Similarly. mobile cloud can be utilized to allow for data sharing among employees. In this paper, in order to solve the issue of efficiency in business management, a collaboration system for data sharing using mobile cloud environment is explored. The proposed system, looks to benefit the increased integration of environment and corporate public through use of standardized data, in a design capable of efficient integrated management system.
Data deduplication is a common method to improve cloud storage efficiency and save network communication bandwidth, but it also brings a series of problems such as privacy disclosure and dictionary attacks. This paper proposes a secure deduplication scheme for cloud storage based on Bloom filter, and dynamically extends the standard Bloom filter. A public dynamic Bloom filter array (PDBFA) is constructed, which improves the efficiency of ownership proof, realizes the fast detection of duplicate data blocks and reduces the false positive rate of the system. In addition, in the process of file encryption and upload, the convergent key is encrypted twice, which can effectively prevent violent dictionary attacks. The experimental results show that the PDBFA scheme has the characteristics of low computational overhead and low false positive rate.
Smart home is one of the emerging domains to come up after advances in home appliances and automation technologies. There are many commercial solutions for smart homes yet many of them have yet to truly exploit the potential of private cloud for low level contextual services and ability to migrate to public cloud for more processing and storage. We propose a private cloud gateway for smart home which will have the ability to sense the new devices, ability to detect context of the situation and act in an appropriate way. It will also record the user logs which will be audited for improvement of the overall system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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