Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.5
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pp.27-35
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2014
The characteristics of today's health care industry, based on the state of the art IT can be represented as a paradigm of human-oriented ubiquitous and accessible as possible by U-Health care. In addition, the healthcare industry is information and communication technologies (ICT) developments regarding the many advances and applications based on the research being carried out actively. Medical information system has been developed toward combining information systems of medical IT and it sets its sights on the fusion of developed IT and u-healthcare system. So changing distributed medical information systems into a safe PHR integrated system based on IaaS cloud computing is suggested in order to forge u-healthcare system with the times in this paper. Our experimental results show that our proposed system increased the data access time by about 24% and reduces the waiting time for processing service by about 4.3% over the web-based PHR.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.6
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pp.3769-3777
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2015
Overseas Expansion is essential to expand domestic geospatial industries in a state of saturation. But current overseas expansion method has be limited to expand global market. Inter-industries convergence strategies may be most resonable alternative to expand global market through raising expansion possibility to developing countries with ODA funds and to developed countries with converging global competitive industries. This research analyzed the industry to develop a suitable way fusion between these industries. As a result, easiness of convergence, confidentiality of information, complementarity of poor infrastructure, responsiveness of various demands and sustainability of system are needed to successful convergence on multiple industries. This convergence framework is consists of geospatial convergence common framework based on cloud computing, inter-industries convergence model and institutional supporting system for overseas expansion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.10
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pp.117-124
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2021
In this paper, we propose CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System), an analytics system of the National Research Data Platform (DataON). CANVAS is a personalized analytics cloud service for researchers who need computing resources and tools for research data analysis. CANVAS is designed in consideration of scalability based on micro-services architecture and was built on top of open-source software such as eGovernment Standard framework (Spring framework), Kubernetes, and JupyterLab. The built system provides personalized analytics environments to multiple users, enabling high-speed and large-capacity analysis by utilizing high-performance cloud infrastructure (CPU/GPU). More specifically, modeling and processing data is possible in JupyterLab or GUI workflow environment. Since CANVAS shares data with DataON, the research data registered by users or downloaded data can be directly processed in the CANVAS. As a result, CANVAS enhances the convenience of data analysis for users in DataON and contributes to the sharing and utilization of research data.
The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.17-22
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2022
In this paper, we design a lightweight embedded device that can support intelligent edge computing, and show that the device quickly detects an object in an image input from a camera device in real time. The proposed system can be applied to environments without pre-installed infrastructure, such as an intelligent video control system for industrial sites or military areas, or video security systems mounted on autonomous vehicles such as drones. The On-Device AI(Artificial intelligence) technology is increasingly required for the widespread application of intelligent vision recognition systems. Computing offloading from an image data acquisition device to a nearby edge device enables fast service with less network and system resources than AI services performed in the cloud. In addition, it is expected to be safely applied to various industries as it can reduce the attack surface vulnerable to various hacking attacks and minimize the disclosure of sensitive data.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.4
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pp.17-27
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2010
Major IT vendors expect that cloud computing technology makes it possible to reduce the contents service cycle, speed up application deployment and skip the installation process, reducing operational costs, proactive management etc. However, cloud computing environment for massive content service solutions requires high-performance data processing to reduce the time of data processing and analysis. In this study, Efficient_Cloud_Processing_Scheme(ECPS) is proposed for allocation of resources for massive content services. For high-performance services, optimized resource allocation plan is presented using MapReduce programming techniques and association rules that is used to detect hidden patterns in data mining, based on levels of Hadoop platform(Infrastructure as a service). The proposed ECPS has brought more than 20% improvement in performance and speed compared to the traditional methods.
The cloud service has become the significant factor to save the IT operation cost and to improve the productivities in companies. It was introduced to Korea for enterprise services of major companies in 2008. As the increase of recognition for its effect, more small businesses and public institutions plan to introduce the cloud computing services. The cloud computing researches have only focused on the security threats and response technologies to them. Therefore, this research analyzed the importances of responses to security threats in specific domains. The domains were divided into managerial, physical, and technical security. The specific factors in three domains were used for the analysis in this research as well. The ordered logit model was used for the analysis and the analysis results showed that physical security and managerial security are considered to be significantly important in the cloud computing security. The results also presented that the security policy, the control and surveillance to service infrastructure, and application security are highly important in the respect of specific factors. This research will contribute to enterprises or institutions in Korea, which want to introduce the cloud computing services, by aiding the establishment of effective security strategies.
Kim, Youngchul;Kim, Cheiyol;Lee, Sangmin;Kim, Youngkyun
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.22
no.8
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pp.369-374
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2016
The growing demand of virtual computing and storage resources in the cloud computing environment has led to deduplication of storage system for effective reduction and utilization of storage space. In particular, large reduction in the storage space is made possible by preventing data with identical content as the virtual desktop images from being stored on the virtual desktop infrastructure. However, in order to provide reliable support of virtual desktop services, the storage system must address a variety of workloads by virtual desktop, such as performance overhead due to deduplication, periodic data I/O storms and frequent random I/O operations. In this paper, we designed and implemented a clustered file system to support virtual desktop and storage services in cloud computing environment. The proposed clustered file system provides low storage consumption by means of inline deduplication on virtual desktop images. In addition, it reduces performance overhead by deduplication process in the data server and not the virtual host on which virtual desktops are running.
An e-business client application in ubiquitous mobile computing environment may become disconnected from the enterprise server due to broken communication connections caused by the limitation of mobile computing environments(limited battery life of the mobile device, low bandwidth communication, incomplete wireless communication infrastructure, etc). It Is even Possible that mobile client application Intentionally operates in disconnected mode to reduce communication cost and the power consumption of the mobile device. We use “data hoarding” as a means of providing local autonomy to allow transactions to be processed and committed on the mobile host despite of disconnection. The key problem to this approach is the synchronization problem that serialize potentially conflicting updates from disconnected clients on master objects of the server database. In this paper, we present a new transaction synchronizing method that splits a transaction into a set of independent component transactions and give the synchronization priority on each component taking the possibility of use and conflicts in the server into consideration. Synchronization is performed component by component based un synchronization priority. After the Preferred component of a no bile transaction succeeds in synchronization with the server, the mobile transaction can pre-commit at server. A pre-committed transaction's updated value is made visible at server before the final commit of the transaction. The synchronization of the component with low synchronization priority can be delayed in adaption to wireless bandwidth and computing resources. As a result, the availability of important data updated by mobile client is increased and it can maximize the utilization of the limited wireless bandwidth and computing resources.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.225-229
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2002
The electronic voting becomes new challenging area in cryptographic application. A variety of schemes are designed and implemented based on cryptographic protocols. Initiated by ICU, one of best practices was votopia[1] which was successfully served into the Internet voting based on modified Ohkubo et al.'s scheme[2] under Public Key Infrastructure (PKI) and Java technology. Votopia was used to select the Most Valuable Player and Best Goal Keepers of 2002 FIFA World Cup Korea/Japan$\^$TM/ through the Internet where most voters can access and cast their ballots from any place and at any time. However, votopia assumed that the resources of the Internet voters only connected via wired environment. In this paper, we suggest how to extend votopia to mobile voting which has limited computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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