• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1287-1292
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• 2018

화재가 발생하면 효율적인 화재 진압을 위하여 소방관은 화점 정보를 포함한 화재 관련 정보가 필요하다. 그러나 기존의 화재 감지 시스템은 현장의 소방관에게 화재 정보를 시각적으로 전달하지 못하는 문제가 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 클라우드 서버를 이용한 화점 표출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 각 건물에 설치된 센서들은 온도 및 가스 정보를 수집하고 무선 네트워크를 통하여 클라우드 데이터베이스에 저장한다. 현장의 소방관을 위하여 클라우드 데이터베이스에 저장된 특정 건물의 도면과 함께 화점 데이터의 상세와 시간에 따른 이력을 스마트 기기에 표출한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.86-109
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• 2019

Cloud computing systems' performance is still a central focus of research for determining optimal resource utilization. Running several existing benchmarks simultaneously serves to acquire performance information from specific cloud system resources. However, the complexity of monitoring the existing performance of computing systems is a challenge requiring an efficient and interactive user directing performance-monitoring system. In this paper, we propose an effective multivariate control framework for monitoring cloud systems performance. The proposed framework utilizes the hardware cloud systems performance metrics, collects and displays the performance measurements in terms of meaningful graphics, stores the graphical information in a database, and provides the data on-demand without requiring a third party software. We present performance metrics in terms of CPU usage, RAM availability, number of cloud active machines, and number of running processes on the selected machines that can be monitored at a high control level by either using a cloud service customer or a cloud service provider. The experimental results show that the proposed framework is reliable, scalable, precise, and thus outperforming its counterparts in the field of monitoring cloud performance.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.469-470
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• 2014

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권3호
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• pp.29-37
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• 2017

The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5153-5170
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• 2016

The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.

• 천문학회지
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• 제37권4호
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• pp.137-141
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• 2004

We have estimated the fractal dimension of the molecular clouds in the Antigalactic Center based on the $^{12}CO$ (J = 1- 0) and $^{13}CO$ (J = 1- 0) database obtained using the 14m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory. Using a developed code within IRAF, we were able to identify slice-clouds, and determined the dispersions of two spatial coordinates as well as perimeters and areas. The fractal dimension of the target region was estimated to be D = 1.34 for low resolution $^{12}CO$ (J = 1 - 0) database, and D = 1.4 for higher resolution $^{12}CO$ (J = 1 - 0) and $^{13}CO$ (J = 1 - 0) database, where $P {\propto} A^{D/2}$. The sampling rate (spatial resolution) of observed data must be an important parameter when estimating fractal dimension. Our database with higher resolution of 1 arcminute, which is corresponding to 0.2 pc at a distance of 1.1 kpc, gives us the same estimate of fractal dimension to that of local dark clouds. Fractal dimension is apparently invariant when varying the threshold temperatures applied to cloud identification. According to the dispersion pattern of longitudes and latitudes of identified slice-clouds, there is no preference of elongation direction.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.767-773
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• 2017

클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.261-266
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• 2022

4차 산업혁명에서 비롯된 디지털 시대의 본격화와 COVID-19의 영향으로 기업뿐만 아니라 다양한 분야에서 변화가 일어나고 있는 상황이다. 디지털 서비스의 급격한 증가로 인해 클라우드 시장 또한 성장 가속화로 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 중요성이 더욱더 강조되고 있는 실정이다. 이에 관련 산업뿐만 아니라 다양한 분야에서 클라우드는 지속적인 성장과 생존전략을 위한 대표적인 전략 중 하나라고 할 수 있다. 클라우드 관련 연구는 다양하게 진행되고 있지만 연구 동향은 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 R과 LDA 기법을 활용한 외국 학술 데이터 베이스인 SCOPUS를 활용하여 클라우드 컴퓨팅의 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과 클라우드 컴퓨팅 관련 높은 관심으로 수많은 연구가 진행되고 있는 것으로 나타났고, 키워드 분석 결과 클라우드 컴퓨팅이 가장 많이 도출되었다. 클라우드 컴퓨팅 주제 외에도 클라우드, 클라우드와 컴퓨팅, 데이터, 컴퓨팅의 다양한 주요 키워드들이 도출되었다. 본 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅 동향 파악을 위한 실무적인 측면에서 관련 산업 활성화에 밑거름을 제공할 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.491-496
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.

• International Journal of Contents
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• 제12권1호
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• pp.60-64
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• 2016

As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.