• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1192-1200
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• 2019

Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.32-39
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• 2017

최근 모바일 클라우드 서비스가 증가하고 있으며, 특히 하나의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 제약을 넘어 멀티 클라우드 방식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 멀티 클라우드 환경에서 상호 협약된 서비스 제공자들 간의 추가적인 클라우드 서비스를 이용하기 위해 사용자는 다중 인증이 필요하다. 기존 연구에서 SSO를 이용한 방식은 SSO 서버를 통해 모든 인증이 이루어지기 때문에 악의적인 공격에 의해 SSO 서버의 서비스 불가 시 모든 클라우드 서비스 사용이 불가능하다. 또한 브로커를 이용한 방식에서는 사용자가 가입하지 않은 서비스 제공자에게 인증정보를 노출하게 되는 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 추가 클라우드 사용 시 노출이 없는 생체인식을 이용한 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 멀티 클라우드 환경에서 각각의 클라우드에 인증을 위한 정보를 저장하지 않으며 한 번의 생체인증으로 여러 클라우드를 사용할 수 있다. 키의 안정성 측면에서 키 합의 과정과 키 공간 크기를 통해 안정성을 확보하였으며 중간자 공격, 재생 공격 등의 다양한 공격 방식에 대한 무력화를 통한 안전한 모바일 클라우드 서비스를 제공한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.81-87
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• 2016

Cloud computing technologies are utilized and merged in various domains. Cloud computing technology-based personal cloud service technologies provide mobility and free access by using user centered storages and smart devices such like smart phones and table PCs. Therefore, we should overcome limits on the storage by solving the capacity problems of devices to provide security services in the personal cloud environments It can be addressable to provide the convenience of various security technologies. However, there are some security threats inherited from existing cloud environments and the possibilities of information leakage when devices are lost or stolen. Therefore, we designed a framework for providing secure cloud services by adding objects, such as user authorization, access tokens, set permissions by key generation, and key management assignments, for user management in personal cloud environments. We analyzed the stability of the proposed framework in terms of irreverent use and abuse, access to insiders, and data loss or leakage. And we evaluated the proposed framework in terms of the security with access control requirements in personal cloud environments.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.85-90
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• 2014

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 네트워크 환경이라는 구름 속에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 데이터 센터에 서버, 스토리지와 응용 프로그램들을 구성요소로 하여 네트워크를 통해 데이터 센터와 단말기가 연결되는 형태로 구성된다. 즉 클라우드 컴퓨팅에서는 물리적으로 서로 다른 위치에 있는 컴퓨터의 데이터들을 가상화 기술을 사용하여 통합하고 서비스를 제공한다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스템은 핵심적인 정보자원이며, 이에 대한 표준화된 기술검증 방안 및 평가 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 장비 평가체계 구축을 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 장비들과 관련된 기술기준 연구와 안정성 평가방법을 위한 파라미터와 내용을 도출하는 것을 목적으로 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.276-284
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• 2022

In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC for high-quality AR and VR services. Cloud rendering is an applied technology of cloud computing. It efficiently handles the rendering of large volumes of 3D content. The conventional VR and AR service is a method of downloading 3D content. The download time is delayed as the 3D content capacity increases. Cloud rendering is a streaming method according to the user's point of view. Therefore, stable service is possible regardless of the 3D content capacity. In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC and analyzed its performance. We compared latency of 100MB, 300MB, and 500MB 3D AR content in 100Mbps and 300Mbps internet environments. As a result of the analysis, cloud rendering showed stable latency regardless of data volume. On the other hand, the conventional method showed an increase in latency as the data volume increased. The results of this paper quantitatively evaluate the stability of cloud rendering. This is expected to contribute to high-quality VR and AR services

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.300-307
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• 2016

Cloud computing that provide a elastic computing service is more complex compared to the existing computing systems. Accordingly, it has become increasingly important to maintain the stability and reliability of the computing system. And troubleshooting and real-time monitoring to address these challenges must be performed essentially. For these goals, the handling of the log data is needed, but this task in cloud computing environment may be more difficult compared to the traditional logging system. In addition, there are another challenges in order to have the admissibility of the collected log data in court. In this paper, we design secure logging service that provides the management and reliability of log data in a cloud computing environment and then analyze the proposed system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2305-2309
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 서비스는 그 효율성과 안정성이 기반이 되어야 한다. 한 예로 미국은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 안전성을 위하여 FedRAMP 인증을 제시하고 클라우드 컴퓨팅 서비스 산업의 성장은 많은 기업들에게 비용 절감과 업무의 효율성을 제공하고 있으나, 그에 따른 위험성 역시 높아지고 있다. 해킹 등으로 클라우드 서비스 특징상 데이터에 대한 통제성을 잃게 되고, 많은 데이터가 한 곳에 몰리는 현상은 장애가 발생하면 모든 기기의 데이터가 일제히 삭제되는 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라우드 보안 인증 제도의 비즈니스 연속성의 문제점을 알리고 이를 위한 솔루션인 서비스 가입자 내부에 백업과 외부 백업의 장단점을 비교한다. 결론적으로 외부 백업이 구조상으로 우위에 있음을 보인다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권1호
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• pp.58-68
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• 2009

몬순 기간에 구름의 복사 강제력의 영향을 파악하기 위하여 1998년 4월부터 9월까지 International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) 구름자료와 GEWEX Asian Monsoon Experiment (GAME) 재분석 자료를 입력 자료로 복사 모델을 수행하여 3차원의 장파 복사 플럭스를 구하였다. 구름에 의한 대기 복사 가열은 구름을 포함한 평균 대기와 맑은 대기에서의 복사 가열율의 차이를 이용하여 계산하였다 구름에 의한 복사 가열율이 아시아 몬순에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다. 구름에 의한 복사 가열은 인도양에서 최대를 티벳 고원에서 최소를 나타내어, 남북으로 차등 가열의 경도를 나타내었다. 이러한 차등 가열이 대기 순환의 최대 원인임을 고려해볼 때, 인도양과 티벳 고원에서의 구름에 의한 차등 가열의 경도는 해들리 타입의 남북 몬순 순환을 강화시키고 있다. 또한 운정에서의 가열, 운저에서의 냉각의 형태로 나타나는 구름의 복사 가열 분포는, 대기의 불안정성을 높여서 몬순 순환을 증대시킬 수 있는 역할을 하고 있다.

• 대기
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• 제22권4호
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• pp.437-447
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• 2012

There is still large uncertainty in estimating aerosol indirect effect despite ever-escalating efforts and virtually exponential increase in published studies concerning aerosol-cloud-precipitation interactions (CAPI). Probably most uncertainty comes from a wide range of observational scales and different platforms inappropriately used, and inherent complex chains of CAPI. Therefore, well-designed field campaigns and data analysis are required to address how to attribute aerosol signals along with clouds and precipitation to the microphysical effects of aerosols. Basically, aerosol influences cloud properties at the microphysical scales, "process scale", but observations are generally made of bulk properties over a various range of temporal and spatial resolutions, "analysis scale" (McComiskey & Feingold, 2012). In the most studies, measures made within the wide range of scales are erroneously treated as equivalent, probably resulting in a large uncertainty in associated with CAPI. Therefore, issues associated with the disparities of the observational resolution particular to CAPI are briefly discussed. In addition, the dependence of CAPI on the cloud environment such as stability and adiabaticity, and observation characteristics with varying situations of CAPI are also addressed together with observation framework optimally designed for the Korean situation. Properly designed and observation-based CAPI studies will likely continue to accumulate new evidences of CAPI, to further help understand its fundamental mechanism, and finally to develop improved parameterization for cloud-resolving models and large scale models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1877-1891
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• 2022

As a part of cloud computing technology, algorithms for cloud task scheduling place an important influence on the area of cloud computing in data centers. In our earlier work, we proposed DeepEnergyJS, which was designed based on the original version of the policy gradient and reinforcement learning algorithm. We verified its effectiveness through simulation experiments. In this study, we used the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to update DeepEnergyJS to DeepEnergyJSV2.0. First, we verify the convergence of the PPO algorithm on the dataset of Alibaba Cluster Data V2018. Then we contrast it with reinforcement learning algorithm in terms of convergence rate, converged value, and stability. The results indicate that PPO performed better in training and test data sets compared with reinforcement learning algorithm, as well as other general heuristic algorithms, such as First Fit, Random, and Tetris. DeepEnergyJSV2.0 achieves better energy efficiency than DeepEnergyJS by about 7.814%.