• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.319-325
• /
• 2016

최근 발생한 클라우드 컴퓨팅 관련 보안사고는 한 기업의 보안사고 범위를 넘어 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 전체 고객에게 보안사고 범위가 확대되고 있다. 이를 위해 클라우드 데이터센터의 전반적인 통합 보안을 위한 관제기술이 요구된다. 본 연구는 기존 관제기술을 이해하고 클라우드 데이터센터 관제를 위하여 추가 및 통합되는 보안요소를 연구하고자 한다. IaaS 클라우드 환경의 이해를 돕고자 CloudStack으로 IaaS 클라우드 환경을 구축하였다. CloudStack의 구조와 NIST에서 제시한 IaaS 클라우드 모델을 접목하여 본 연구에서 제안한 SW-IaaS 클라우드 구조를 제시하였다. SW-IaaS 클라우드의 구성 요소인 Cloud Manager, Cluster Manager, Computer Manager의 각 계층에서 고려해야할 보안 프레임워크를 도출하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권9호
• /
• pp.4044-4062
• /
• 2016

We investigate the optimization of energy consumption in Mobile Cloud environment in this paper. In order to optimize the energy consumed by the CPUs in mobile devices, we put forward using the asymptotic time complexity (ATC) method to distinguish the computational complexities of the applications when they are executed in mobile devices. We propose a multi-scale scheme to quantize the channel gain and provide an improved dynamic transmission scheduling algorithm when offloading the applications to the cloud center, which has been proved to be helpful for reducing the mobile devices energy consumption. We give the energy estimation methods in both mobile execution model and cloud execution model. The numerical results suggest that energy consumed by the mobile devices can be remarkably saved with our proposed multi-scale scheme. Moreover, the results can be used as a guideline for the mobile devices to choose whether executing the application locally or offloading it to the cloud center.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
• /
• pp.286-289
• /
• 2007

This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.209-233
• /
• 2014

본 연구는 영구기록물관리기관의 업무, 자료, 시스템의 특성을 파악하고 이를 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반의 영구기록물관리시스템의 보존 및 활용 모델을 제안하였다. 이를 위해, 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 클라우드 컴퓨팅 모델별로 매핑하고 업무 프로세스를 클라우드 컴퓨팅 기반으로 전환하였다. 영구기록물관리시스템에 클라우드 컴퓨팅기술을 도입하는 것은 다른 기록관의 시스템 및 업무효율성의 개선을 위한 모범적인 사례가 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2014

클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.49-70
• /
• 2018

본 연구에서는 기존의 기록관리시스템, 영구기록관리시스템, 중앙영구기록관리시스템을 국가기록 클라우드로 통합하기 위한 클라우드 시스템 모델을 제시하였다. 또한 중앙영구기록관리시스템을 포함한 영구기록관리시스템을 클라우드 환경으로 전환하기 위한 구체적인 방안을 연구하였다. 국가기록 관련 시스템들을 하나의 클라우드 기반으로 통합하여 정보자원의 공유 활용 및 운영 관리 효율성 제고, 비용 절감을 도모하기 위한 클라우드 시스템 설계 전략 및 목표 모델을 도출하고, 특히 영구기록관리시스템의 단계적인 클라우드 구축 방안을 제시하였다. 또한, 클라우드 환경에서 노출되는 기술적 보안과 운영적 보안 사항을 분석하고 이를 해결하기 위한 방안도 제안하였다. 결과적으로 클라우드 기술을 도입하여 저비용 고효율 등의 효과를 볼 수 있고, 현용-준현용-비현용 단계에서의 업무 연속성을 높일 수 있는 설계가 가능하다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제14권2호
• /
• pp.84-90
• /
• 2014

This paper presents the results of three-dimensional face point cloud smoothing based on a modified anisotropic diffusion method. The focus of this research was to obtain a 3D face point cloud with a smooth texture and number of vertices equal to the number of vertices input during the smoothing process. Different from other methods, such as using a template D face model, modified anisotropic diffusion only uses basic concepts of convolution and filtering which do not require a complex process. In this research, we used 6D point cloud face data where the first 3D point cloud contained data pertaining to noisy x-, y-, and z-coordinate information, and the other 3D point cloud contained data regarding the red, green, and blue pixel layers as an input system. We used vertex selection to modify the original anisotropic diffusion. The results show that our method has improved performance relative to the original anisotropic diffusion method.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제12권2호
• /
• pp.226-233
• /
• 2016

Cloud computing is a distributed computing model that has lot of drawbacks and faces difficulties. Many new innovative and emerging techniques take advantage of its features. In this paper, we explore the security threats to and Risk Assessments for cloud computing, attack mitigation frameworks, and the risk-based dynamic access control for cloud computing. Common security threats to cloud computing have been explored and these threats are addressed through acceptable measures via governance and effective risk management using a tailored Security Risk Approach. Most existing Threat and Risk Assessment (TRA) schemes for cloud services use a converse thinking approach to develop theoretical solutions for minimizing the risk of security breaches at a minimal cost. In our study, we propose an improved Attack-Defense Tree mechanism designated as iADTree, for solving the TRA problem in cloud computing environments.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
• /
• pp.34-37
• /
• 2005

An efficient and robust neural network-based scheme is introduced in this paper to perform automatic cloud detection. Unlike many existing cloud detection schemes which use thresholding and statistical methods, we used the artificial neural network methods, the multi-layer perceptrons (MLP) with back-propagation algorithm and radial basis function (RBF) networks for cloud detection from Geostationary satellite images. We have used a simple scene (a mixed scene containing only cloud and clear sky). The main results show that the neural networks are able to handle complex atmospheric and meteorological phenomena. The experimental results show that two methods performed well, obtaining a classification accuracy reaching over 90 percent. Moreover, the RBF model is the most effective method for the cloud classification.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.589-592
• /
• 2007

웹사이트의 블로그에서 등록된 게시물을 분류, 표현하는 방식으로 카테고리 분류방식과 Tag cloud 분류방식을 사용하고 있다. 그러나 카테고리분류방식은 같은 게시물이라도 블로그 관리자별로 해당 분류의 생성기준이 주관적인 판단에 따라 다른 분류에 속할 수 있어 이용자들이 찾고자 하는 게시물을 검색하는데 많은 시간이 소요될 수 있다는 단점이 있다. 또한 이를 보완하는 방안으로 사용되는 Tag cloud 방식은 태그들을 흩어놓아 원하는 정보를 빠르게 찾는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 블로그에서 태그들을 그룹화하여 구현한 트리형 Tag cloud(이하 'TreeTag cloud') 모델을 통해 카테고리 분류방식의 트리 구조의 장점인 직관성 및 구조화와 Tag cloud 분류방식의 장점인 짧은 search depth 를 결합하여 구현하는 방법을 제안하였다.