• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.99-105
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• 2012

Given the numbers of smartphones, tablets and other mobile devices shipped every day, more and more users are relying on the cloud as the main driver for satisfying their computing needs, whether it is data storage, applications or infrastructure. Mobile cloud computing is simply cloud computing in which at least some of the devices involved are mobile. Each node is owned by a different user and is likely to be mobile. Using mobile hardware for cloud computing has advantages over using traditional hardware. These advantage include computational access to multimedia and sensor data without the need for large network transfer, more efficient access to data stored on other mobile devices and distributed ownership and maintenance of hardware. It is important to predict job execution time in mobile cloud computing because there are many mobile nodes with different capabilities. This paper analyzes the job execution time for mobile cloud computing in terms of network environment and heterogeneous mobile nodes using a mathematical model.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.1-6
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• 2021

For competitive hotel business, the hotel must have a sound prediction capability to balance the demand and supply of hospitality products. To have a sound prediction capability in the hotel, it should be prepared to be equipped with a new technology such as quantum computing. The quantum computing is a brand new cutting-edge technology. It will change hotel business and even the whole world too. Therefore, we study the impact of quantum computing on supply chain management (SCM) and hotel performance. Toward the goal we have developed the research model including six constructs: quantum (computing) prediction, communication, supplier relationship, service quality, non-financial performance, and financial performance. The result of the study shows a significant influence of quantum (computing) prediction on hotel performance through the mediating role of SCM in the hotel. Quantum prediction is highly significant in enhancing the SCM in the hotel. However, the direct effect between the quantum prediction and hotel performance is not significant. The finding indicates that hotels which would install the quantum computing technology and utilize the quantum prediction could hugely benefit from the performance improvement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.71-80
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅을 위한 많은 표준화 연구가 진행되어 왔으나 데이터 공유 및 교환을 위한 표준 연구는 거의 이루어지지 않았다. 무엇보다 해당 표준화 기구에서는 의미 상호운용성 향상을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제시하고 있지 않다. 이 논문에서는 현재까지의 표준화 문제점을 정의하고, 의미 상호운용성 제공을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제안한다. 이를 위해 먼저 클라우드 컴퓨팅을 위한 전반적인 표준화 동향을 분석하고, 특히 데이터의 의미적 상호운용성을 제공을 위한 표준 개발 현황을 기술한다. 또한 다양한 분야의 표준개발에 이용된 데이터 교환 및 관리 분야의 표준 개념을 기반으로 잠재적인 표준화 항목을 정의한다. 마지막으로, 표준화 항목 간의관계성과 전체적인 의미 상호운용성 과정을 보여주기 위해 참조 모델을 기술한다. 이 논문은 표준 개발을 위한 가이드라인으로서 이용될 수 있으며, 아울러 클라우드 컴퓨팅의 표준화를 촉진할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권4호
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• pp.209-233
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• 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.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권4호
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• pp.51-73
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• 2007

Ubiquitous computing is enhancing computer use by making many computers available throughout the physical environment, but making them effectively invisible to the user. To facilitate the successful adoption and diffusion of ubiquitous computing, it is necessary to figure out the factors affecting the use of U-service. Though the research related to ubiquitous computing has been vigorously conducted from the aspect of system and service provider, there have been very few studies that focus on the user's perspective. Therefore, this study attempts to figure out major factors which are dedicated to the development of ubiquitous computing and u-service, and that ultimately influence the u-business outcome. This study derived the factors that characterize u-service, such as ubiquity, contextual offer, reliability, invisibility, and confidentiality, which are then combined in the TAM model and carry out the path analysis. The research findings indicate that ubiquity affects both the perceived usefulness and perceived ease of use. The reliability and confidentiality were found to affect the perceived usefulness, whereas the contextual offer and invisibility turned out to influence the perceived ease of use. Finally, the relationship among the perceived usefulness, perceived ease of use, and the attitude toward using are identical with the previous research findings related to the technology acceptance model(TAM).

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-6
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• 2016

본 논문은 기술교육 및 공학교육에서 정보통신기술을 가르칠 때 적용 가능한 피지컬 컴퓨팅 학습모델을 제안한다. 이 모델은 피지컬 컴퓨팅에 기반을 두고 정보의 생성과 정보의 전송을 하나의 프레임 안에서 다루는 것으로 학생들에게 정보와 통신에 대한 종합적인 이해와 실습을 제공한다. 본 연구에서 제안한 학습모델은 클라이언트-서버 구조에 기반을 둔 학습모델과 웹에 기반을 둔 학습모델로 나누어진다. 실제 구현된 학습모델에서 정보의 획득과 제어는 아두이노의 스케치를 통해 이루어지며 정보의 통신은 최근 교육용 플랫폼으로 잘 알려진 라즈베리파이의 파이썬소켓을 이용하여 수행된다. 제안한 학습 모델은 학생들에게 전 세계적인 정보 제어와 통신을 가능하게 해주는 사물 인터넷의 개념을 가르치는 데 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.275-285
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• 2006

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅의 기존 자원 거래망 모델들의 문제점을 분석하고, 해결하기 위한 새로운 자원 거래 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자와 자원 공급자 사이의 거래 가격을 예측하고 합리적인 거래 가격을 제시한다. 합리적인 가격 제안을 통해, 사용자와 자원 공급자 사이의 더 많은 자원 거래를 발생시키고, 사용자는 더 짧은 시간에 자원을 공급받게 된다. 본 논문에서 사용자의 자원 요구량 예측 정확도를 향상시키기 위하여 통계학의 예측 모델을 도입하였고 합리적인 가격 제안을 위해 미시 경제학의 가격 결정 이론을 도입하였다. 본 모델의 성능 평가를 위하여 사용자의 자원 요구량 예측 정확도, 자원 거래를 위한 응답시간, 자원 거래 횟수 그리고 사용자의 자원 활용률을 측정하였다. 실험의 결과로는 자원 예측 정확도는 87.45%의 신뢰성 있는 결과를 얻었고, 기존 모델들에 비해 응답시간은 72.39% 단축 되었다. 또한, 자원 거래 횟수는 162.56% 증가 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 평균 자원 활용률은 90%에 근접했으며 기존 모델들과 비교해서는 230%이상 자원 활용률이 증가 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.826-842
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• 2024

As 5G and AI continue to develop, there has been a significant surge in the healthcare industry. The COVID-19 pandemic has posed immense challenges to the global health system. This study proposes an FL-supported edge computing model based on federated learning (FL) for predicting clinical outcomes of COVID-19 patients during hospitalization. The model aims to address the challenges posed by the pandemic, such as the need for sophisticated predictive models, privacy concerns, and the non-IID nature of COVID-19 data. The model utilizes the FATE framework, known for its privacy-preserving technologies, to enhance predictive precision while ensuring data privacy and effectively managing data heterogeneity. The model's ability to generalize across diverse datasets and its adaptability in real-world clinical settings are highlighted by the use of SHAP values, which streamline the training process by identifying influential features, thus reducing computational overhead without compromising predictive precision. The study demonstrates that the proposed model achieves comparable precision to specific machine learning models when dataset sizes are identical and surpasses traditional models when larger training data volumes are employed. The model's performance is further improved when trained on datasets from diverse nodes, leading to superior generalization and overall performance, especially in scenarios with insufficient node features. The integration of FL with edge computing contributes significantly to the reliable prediction of COVID-19 patient outcomes with greater privacy. The research contributes to healthcare technology by providing a practical solution for early intervention and personalized treatment plans, leading to improved patient outcomes and efficient resource allocation during public health crises.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2000년도 봄 학술발표회논문집
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• pp.449-457
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• 2000

The paper describes the study of global approximate optimization utilizing soft computing techniques such as genetic algorithms (GA's), neural networks (NN's), and fuzzy inference systems(FIS). GA's provide the increasing probability of locating a global optimum over the entire design space associated with multimodality and nonlinearity. NN's can be used as a tool for function approximations, a rapid reanalysis model for subsequent use in design optimization. FIS facilitates to handle the quantitative design information under the case where the training data samples are not sufficiently provided or uncertain information is included in design modeling. Properties of soft computing techniques affect the quality of global approximate model. Evolutionary fuzzy modeling (EFM) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) are briefly introduced for structural optimization problem in this context. The paper presents the success of EFM depends on how optimally the fuzzy membership parameters are selected and how fuzzy rules are generated.

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권3호
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• pp.43-51
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• 2008

Recent advances in mobile computing technologies and platform-independent information systems have enabled to realize a ubiquitous environment. Community computing has been developed as a useful tool for realizing collaborative services in a ubiquitous environment. In this paper, we present a formal model of a ubiquitous space that takes community concept into consideration and propose two management frameworks that prevent conflicts among communities. To demonstrate the validity of the proposed frameworks, an example for coordinating two communities is provided.