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.
Kim, Byungsang;Youn, Chan-Hyun;Park, Yong-Sung;Lee, Yonggyu;Choi, Wan
Journal of Information Processing Systems
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제8권4호
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pp.555-566
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2012
The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.
Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.
중복 제거 기술(Deduplication)은 동일한 데이터에 대하여 중복 저장을 방지하는 기법으로 클라이언트(Client)와 클라우드 서버(Cloud Server) 간에 데이터를 저장하고 관리하는데 있어 효율성을 제공한다. 하지만 공개된 환경의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 관리하기 때문에, 클라이언트가 저장한 데이터에 대한 프라이버시 문제가 발생할 뿐만 아니라 데이터의 손실이 발생할 수도 있다. 최근 이러한 문제점들을 해결하기 위해 안전한 중복 제거 기술이 제안되었지만, 여전히 각각의 공격의 안전성에 대한 문제가 발생할 뿐만 아니라 비효율적이다. 본 논문에서는 2013년 Bellare 등이 제안한 기법의 키 서버(Key Server)와 질의-응답 메커니즘(Challenge-Response)을 이용하여 안전하고 효율적인 클라이언트 사이드 중복 제거 기술을 제안한다. 제안 기법은 클라이언트 사이드 중복 제거 기술에서 발생하는 다양한 공격에 대해 안전성을 제공하며, 크기가 큰 데이터를 업로드 하는 환경에서 높은 효율성을 제공한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.208-221
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2019
The inference for this research was concentrated on client's data protection in cloud computing i.e. data storages protection problems and how to limit unauthenticated access to info by developing access control model then accessible preparations were introduce after that an access control model was recommend. Cloud computing might refer as technology base on internet, having share, adaptable authority that might be utilized as organization by clients. Compositely cloud computing is software's and hardware's are conveying by internet as a service. It is a remarkable technology get well known because of minimal efforts, adaptability and versatility according to client's necessity. Regardless its prevalence large administration, propositions are reluctant to proceed onward cloud computing because of protection problems, particularly client's info protection. Management have communicated worries overs info protection as their classified and delicate info should be put away by specialist management at any areas all around. Several access models were accessible, yet those models do not satisfy the protection obligations as per services producers and cloud is always under assaults of hackers and data integrity, accessibility and protection were traded off. This research presented a model keep in aspect the requirement of services producers that upgrading the info protection in items of integrity, accessibility and security. The developed model helped the reluctant clients to effectively choosing to move on cloud while considerate the uncertainty related with cloud computing.
2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.
GIS 기반의 농업 기후 자료의 처리 및 분석 체계의 유용성은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 구조와 같은 컴퓨팅 인프라의 신뢰성, 가용성에 영향을 받는다. 현재는 정보 기술 산업에서 클라우드 컴퓨팅의 시대라고 할 수 있을 만큼 클라우드와 관련된 기술이 확산되어 있으나, 장기간의 운영 경험으로 누적된 다양한 참조 사례를 볼 때 온프레미스 기술이 클라우드 기술 보다 유리한 경우도 있다. 또한 클라우드 환경의 경우 초기 비용이 온프레미스와 비교하여 저렴하지만 사용 방법에 따라 매우 높은 비용이 부과될 가능성이 있다. 따라서 각 시스템의 특성에 맞는 적절한 구성법이 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 농업 기후 자료 처리 및 분석 체계에 이용가능한 일반적인 컴퓨팅 플랫폼 4개를 소개하고 대량의 자료 처리 및 저장의 특성을 갖는 응용 시스템을 적용하여 각 플랫폼의 장단점을 비교 분석하였다. 현재로서는 대량의 농업 기상 및 기후 데이터를 필요로 하는 시스템은 비용상의 이유로 퍼블릭 클라우드로의 이주가 불가능함을 확인하였다. 향후 참조될 가능성이 높지 않은 대용량 자료를 클라우드 상에 유지해야 하는 점이 주요 원인이다. 따라서 가장 높은 비용의 저장 및 백업 부분을 클라우드 대신 온프레미스에서 운용하고, 자료의 분석 및 처리 그리고 표출 부분과 같이 유연성이 요구되는 부분은 클라우드에서 운용하는 것이 합리적이다.
클라우드와 같은 퍼블릭 스토리지 시스템은 언제 어디서든 온디맨드(on-demand) 컴퓨팅 서비스를 제공한다는 점에서, 다수 사용자 간 데이터 공유 환경으로 각광받고 있다. 안전한 데이터 공유는 세분화된 접근 제어를 통해 가능한데, 기존의 대칭키 및 공개키 기반 암호 기법은 암호문과 비밀키 간 일대일 대응만을 지원한다는 점에서 적합하지 않다. 속성 기반 암호는 세분화된 접근 제어를 지원하지만, 속성의 개수가 증가함에 따라 암호문의 크기도 함께 증가한다. 게다가, 복호에 필요한 연산비용이 매우 크기 때문에, 가용한 자원이 제한된 환경에서 비효율적이다. 본 연구에서는, 복호 연산의 아웃소싱을 지원하는 효율적인 속성 기반의 안전한 데이터 공유 기법을 제안한다. 제안 기법은 속성의 개수에 관계없이 항상 일정 크기의 암호문을 보장한다. 또한 정적 속성 환경에서 사용자 측면 연산 비용 절감을 지원하며, 이는 약 95.3%의 복호 연산을 고성능의 스토리지 시스템에 위임함으로써 가능하다. 반면 동적 송석 환경에서는 약 72.3%의 복호 연산 위임이 가능하다.
클라우드 스토리지에 민감한 데이터를 저장할 경우 평문상태의 데이터는 기밀성 문제가 발생하기 때문에 중복처리를 통한 스토리지 효율성 제공뿐만 아니라 데이터 암호화를 통한 기밀성 보장이 필요하다. 최근 네트워크 대역폭의 효율적인 사용을 위해 클라이언트 측 중복제거 기술이 주목을 받으면서 다양한 클라이언트 측 중복제거 기술들이 제안되었지만 아직까지 안전성에 대한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 암호화를 통해 데이터의 기밀성을 보장하고 소유권 증명을 이용해 데이터 접근제어를 제공하여 신뢰할 수 없는 서버와 악의적인 사용자로부터 프라이버시를 보존할 수 있는 안전한 클라이언트 측 소스기반 중복제거 기술을 제안한다.
정보화 시대에 파일의 보관은 중요하다. 특히 회사 내의 파일들은 더욱 효율적으로 관리를 해야된다. 본 논문에서는 Client 프로그램을 통해서 FTP Server에 접속하여 파일을 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. FTP Server에서는 Database를 구축하여 회사 내 사원정보와 각 사원의 드라이브 경로 등을 관리한다. Client 프로그램은 부여된 사원번호와 비밀번호로 로그인 후 사용이 가능하며 로그인 성공 시 FTP Server에 저장된 파일목록들을 확인할 수 있으며 특정 파일들을 선택 한 후 업로드 및 다운로드, 삭제가 가능하다. 또한 파일들을 더욱 체계적으로 관리할 수 있도록 폴더 생성 및 삭제도 가능하다. 회사의 효율적인 업무를 위하여 개인 드라이브와 공용 드라이브로 나눠서 사용할 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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