KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1523-1545
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2019
Cloud computing is now a widespread and economical option when data owners need to outsource or share their data. Designing secure and efficient data access control mechanism is one of the most challenging issues in cloud storage service. Anonymous broadcast encryption is a promising solution for its advantages in the respects of computation cost and communication overload. We bring forward an efficient anonymous identity-based broadcast encryption construction combined its application to the data access control mechanism in cloud storage service. The lengths for public parameters, user private key and ciphertext in the proposed scheme are all constant. Compared with the existing schemes, in terms of encrypting and decrypting computation cost, the construction of our scheme is more efficient. Furthermore, the proposed scheme is proved to achieve adaptive security against chosen-ciphertext attack adversaries in the standard model. Therefore, the proposed scheme is feasible for the system of data access control in cloud storage service.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.676-677
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2015
In Korea, NSDI(National Spatial Data Infrastructure) was implemented for integrating and sharing the nationally generated spatial data. One of the main roles of implementing NSDI is providing spatial data to public agencies. And now, the establishment plan for NSDI with the technical advancement should be needed. This paper deals with the technical aspects of adopting cloud service in the NSDI. First, we propose the concept for target system, which shows the current and future NSDI. In the future NSDI model, GIS cloud and governance systems are included. Service functions for cloud system and infrastructure implementation design directions are derived. Finally, governance system implementation plan is described. This research will contribute to the implementation of NSDI cloud service system.
Jia, Qiong;Lee, M.K.;Dong, Tianyu;Kim, Kyu Tae;Jang, Euee S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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pp.825-828
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2022
In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.
Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.157-161
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2024
Cloud computing becomes an important technology for distributed computing and parallel computing. Cloud computing provides various facility like to share resources, software packages, information, storage and many different applications depending on user demand at any time and at any place. It provides an extensive measure for computing and storage. A service provided by it to user follows pay-as-you-go model. Although it provides many facilities still there is some problem which are resource discovery, fault tolerance, load balancing, and security. Out of these Load balancing is the main challenges. There are many techniques which used to distribute wor9kload or task equally across the servers. This paper includes cloud computing, cloud computing architecture, virtualization and MS load balancing technique which provide enhanced load balancing.
최근 CPU 시장은 단일 코어의 속도 상승에서 코어의 수를 늘려가는 방향으로 변하고 있다. 이러한 상황에서 매니코어 프로세서의 자원을 최대한 사용할 수 있는 병렬 프로그래밍에 관한 관심이 높아지고 있다. 이 논문에서는 병렬 프로그래밍에 적합한 Haskell을 이용하여 매니코어 환경에 적합한 병렬 프로그래밍 모델을 확인하고자 한다. 이를 위해 이 논문에서는 Eval 모나드와 Cloud Haskell을 이용하여 표절 검사 병렬 프로그램과 K-평균 병렬 프로그램을 개발하였다. 그리고 개발된 프로그램을 대상으로 32코어 환경, 120코어 환경에서 성능을 측정하였다. 측정 결과 적은 코어 수에서는 Eval 모나드가 유리한 것으로 나타났다. 하지만 코어 수가 늘어남에 따라 Cloud Haskell이 실행 시간 기준으로 37%, 확장성 기준으로 134% 더 우수한 것으로 나타났다.
TBM is widely used in the construction of various underground projects in the current world, and has the unique advantages that cannot be compared with traditional excavation methods. However, due to the high cost of TBM, the damage is even greater when geological disasters such as collapse occur during excavation. At present, there is still a shortage of research on various types of risk prediction of TBM tunnel, and accurate and reliable risk prediction model is an important theoretical basis for timely risk avoidance during construction. In this paper, a prediction model is proposed to evaluate the risk level of tunnel collapse by establishing a reasonable risk index system, using analytic hierarchy process to determine the index weight, and using the normal cloud model theory. At the same time, the traditional analytic hierarchy process is improved and optimized to ensure the objectivity of the weight values of the indicators in the prediction process, and the qualitative indicators are quantified so that they can directly participate in the process of risk prediction calculation. Through the practical engineering application, the feasibility and accuracy of the method are verified, and further optimization can be analyzed and discussed.
최근에 클라우드 컴퓨팅 패러다임은 다양한 응용에서 받아들여지고 있다. 클라우드 환경의 데이터 관리 시스템은 대용량의 데이터와 확장성을 지원하는 능력이 요구된다. 대용량의 데이터를 다루기 위해 일관성과 트랜잭션의 제약을 완화하는 것이 필요하고, 확장성을 지원하기 위해 구성 요소의 가감을 허용해야 한다. 이 논문에서는 클라우드 환경에서 트랜잭션을 처리할 때 필요한 시스템 모델과 확장가능한 모듈 관리 알고리즘에 대하여 제안한다. 시스템 모델은 트랜잭션 관리 모듈과 데이터 관리 모듈로 구성된다. 모듈 관리 알고리즘은 불필요한 재분배가 발생하지 않고, 기존 모듈의 부하를 덜어줄 수 있다. 성능 분석 결과, 모듈의 확장으로 응답 시간을 향상시키고 트랜잭션 철회율을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 디지털 융복합 부문의 하나로 고전문학과 정보기술의 적용방법을 제시하였다. 이를 위하여 고전문학을 위한 클라우드 디지털 아카이브 프레임워크를 제안하였다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 최근의 기술 트랜드중의 하나이며, 정보기술 분야의 중요한 키워드가 되었다. 이를 고전문학의 하나인 판소리 아카이브 모형을 연계하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 서비스가 지원될 수 있도록 기능 프레임워크를 제시하였다. 또한 각 특성에 따른 메타데이터 모델과 데이터 구조를 설정하였으며, 판소리 아카이브 지원을 위한 서비스 프레임워크를 추가하였다. 이러한 구조는 고전문학 자료의 평가, 보존, 접근의 프로세스를 가지며, 아카이브에서는 디지털 아카이브, 메타데이터를 통한 연계모형으로 구성되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4681-4702
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2016
Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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