Journal of information and communication convergence engineering
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제2권2호
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pp.128-131
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2004
We suggest resource authorization system based on RBAC admitting someone to access resources. In existing grid environment, The authorization mechanism on user's resource is to give users an authority on the basis of DN(Distinguished Name) of proxy certificate and map file mapped in local system ID by one-to-one. In this case, it is difficulty in resource management such as each accounting management, memory resource, and disk resource, if the number of users, who want to use them is increased. To solve this problem, we specify the role of user's task in extension fields of his proxy certificate instead of the authorization mechanism of user's ID and propose resource authorization system being able to access his resource.
최근 에너지의 무분별한 소비에 따른 유한에너지 부족으로 인하여 지구온난화 발생 등 지구환경이 변화함으로써 이에 대한 해결방법으로 친환경 에너지자원 확보 및 신재생에너지 자원량에 대한 국민들의 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 최근 각광받고 있는 공간정보기술과 신재생 에너지인 태양광 에너지 분야에서의 활용 가능성을 타진하고자 LiDAR 데이터를 이용한 태양광에너지 자원도를 제작하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 울릉군의 울릉도를 선정하였다. 울릉군 지역의 항공 라이다(LiDAR : Light Detection And Ranging) 신규 촬영 및 자료처리를 통하여 1m급 등고선을 생성하였으며, 이를 활용하여 1m급 수치표고모델(Digital Elevation Model) 자료를 구축하였다. DEM 자료를 이용하여 태양 고도 및 방위각에 따른 태양광 입사범위를 파악하여 태양광에너지 평가 기술에 활용하였으며, 1m급의 정밀하고 정확한 공간해상도 자료를 기반으로 태양광에너지 자원도를 제작함으로써 보다 정확한 정보 반영과 과학적이고 합리적인 신재생에너지 자원량 평가 방법 제시가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 토양 침식 및 유실의 위험성을 분석 및 평가하기 위해 토지이용도를 세부적으로 분석하여 유역별 토양침식 발생의 위험성을 순위화하였다. 또한, 토양침식량을 RUSLE 모형을 이용하여 산정하였고 토지이용도 분석 결과와 함께 토양침식 위험성이 높은 유역을 평가하였다. 최종적으로 해당 유역에 산사태 위험지도와의 비교를 통해 유역내 토양유실 대책 수립을 위한 자료의 활용 방안을 분석하였다. 분석 결과, 전체 낙동강유역내 토양침식 위험성이 높은 것으로 선정된 유역은 내성천유역으로 토지이용도 분석결과와 RUSLE 모형의 결과에서 모두 토양유실 측면에서 위험성이 높은 것으로 나타났다. RUSLE 모형 결과에서 토양침식량이 높은 것으로 나타난 지역과 산사태 위험지역의 분포는 유사한 것으로 나타났으나, 하천 주변의 토지이용에 따른 토양유실의 위험성은 RUSLE를 이용한 산정 결과에서만 확인할 수 있었다.
클라우드의 원하는 자원을 필요한 만큼만 사용하고 지불하는(Pay-per-use) 방식을 이용하여 과학 응용을 수행하고자 하는 과학자들이 늘어나는 추세이다. 그러나 다양한 특성으로 구성된 클라우드 자원으로 과학자들은 적절한 자원을 선택하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 자원의 효율적인 활용을 위하여 과학자가 실험하고자하는 응용의 특성에 따라 동적으로 자원을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 응용의 특성을 반영한 자원 군집 분석 기법을 제안한다. 자원 군집 분석은 자기조직화지도 및 K-평균 알고리즘을 적용하여 유사한 자원을 군집화한다. 제안한 알고리즘을 통해 과학응용의 특성을 반영한 유사 자원 군집을 형성하였음을 증명한다.
이 논문에서는 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)에서 로봇이 환경 맵을 획득하는 동시에 맵과 관련하여 로컬라이제이션을 수행합니다. 클라우드 기반 SLAM을 사용하면 환경 맵과 같은 리소스 및 데이터 공유를 최적화 할 수 있으므로 공유 가능한 온라인 맵 중 하나로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리 환경에 중요한 변화를 추가하거나 제거하지 않으면 환경에 추가 된 새로운 모바일 로봇에 새로운 환경 맵 재구성의 본질이 생략되어 센서 추가 요구 사항이 줄어들게 됩니다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.331-341
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1998
With high resolution capability, satellite images are expanding their roles from earth resource monitorings to map production. Until now, maps are produced from airborne photos, but as large as at 1:2,400 scale, low cost satellite ortho images will replace the airborne photos. However, there has been no standard for map productions with satellite images. In this paper, we study the process of map productions with the satellite images of SPOT, IRS-lC, KOMPSAT, the positional accuracy of map features extracted from the satellite images, and the relationship between the image resolution and the map scale.
Abid, Adnan;Manzoor, Muhammad Faraz;Farooq, Muhammad Shoaib;Farooq, Uzma;Hussain, Muzammil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2815-2839
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2020
In a cloud computing paradigm, allocation of various virtualized ICT resources is a complex problem due to the presence of heterogeneous application (MapReduce, content delivery and networks web applications) workloads having contentious allocation requirements in terms of ICT resource capacities (resource utilization, execution time, response time, etc.). This task of resource allocation becomes more challenging due to finite available resources and increasing consumer demands. Therefore, many unique models and techniques have been proposed to allocate resources efficiently. However, there is no published research available in this domain that clearly address this research problem and provides research taxonomy for classification of resource allocation techniques including strategic, target resources, optimization, scheduling and power. Hence, the main aim of this paper is to identify open challenges faced by the cloud service provider related to allocation of resource such as servers, storage and networks in cloud computing. More than 70 articles, between year 2007 and 2020, related to resource allocation in cloud computing have been shortlisted through a structured mechanism and are reviewed under clearly defined objectives. Lastly, the evolution of research in resource allocation techniques has also been discussed along with salient future directions in this area.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.670-686
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2017
MapReduce (MRV1), a popular programming model, proposed by Google, has been well used to process large datasets in Hadoop, an open source cloud platform. Its new version MapReduce 2.0 (MRV2) developed along with the emerging of Yarn has achieved obvious improvement over MRV1. However, MRV2 suffers from long finishing time on certain types of jobs. Speculative Execution (SE) has been presented as an approach to the problem above by backing up those delayed jobs from low-performance machines to higher ones. In this paper, an adaptive SE strategy (ASE) is presented in Hadoop-2.6.0. Experiment results have depicted that the ASE duplicates tasks according to real-time resources usage among work nodes in a cloud. In addition, the performance of MRV2 is largely improved using the ASE strategy on job execution time and resource consumption, whether in a multi-job environment.
The GWNU (Gangnung-Wonju national university) solar radiation model was developed with radiative transfer theory by Iqbal and it is applied the NREL (National Research Energy Laboratory). Input data were collected and accomplished from the model prediction data from RDAPS (Regional Data Assimilated Prediction Model), satellite data and ground observations. And GWNU solar model calculates not only horizontal surface but also complicated terrain surface. Also, We collected the statistical data related on photovoltaic power generation of the Korean Peninsula and analyzed about photovoltaic power efficiency of the Gangwon region. Finally, the solar energy resource and photovoltaic generation possibility map established up with 4 km, 1 km and 180 m resolution on Gangwon region based on actual equipment from Shinan solar plant,statistical data for photovoltaic and complicated topographical effect.
본 연구는 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 미치는 영향을 알아보고자 양육스트레스 검사의 수치가 높은 장애아동 어머니 6명을 선별하여 노래가사분석 중심의 활동을 실시하였다. 총 14회기 진행 전후 차이를 조사하기 위해 QRS(Questionnaire on Resource and Stress) 척도를 실시하였으며, 대상자의 상세한 변화를 알아보기 위해 회기평가 설문지 실시 및 프로그램 진행 과정 중 마인드 맵핑에 나타나는 대상자들의 언어적, 행동적 반응 변화를 분석하였다. 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동 중재 이후 통계학적 유의미한 차이를 보였으며(p<.05), 특히 세션 중 나타난 대상자의 반응 분석결과, 각자의 생각을 정리하고, 다른 동료를 이해하는데 도움이 되었음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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