최근에 주목받고 있는 하이브리드 클라우드는 기존 퍼블릭과 프라이빗 클라우드의 이점을 결합한 방식으로, 보안성과 자원 효율성이 뛰어나다는 장점이 있다. 하지만 하이브리드 클라우드 시스템을 구성하는 각각의 클라우드 개체들은 성능이 향상됨에 따라 더 역동적으로 작동하는 반면, 기존에 형성된 개체 간 관계는 차츰 느슨해지고 있기 때문에 개체 간 협력과 지속적인 신뢰 관리가 반드시 필요하다. 신뢰성 관리 시스템(Trust Management System)은 유저들의 피드백을 DB화 해서 신뢰적인 개체를 판별하는데 도움을 준다. 이 시스템은 신뢰성이라는 가치를 판단하는 근거가 매우 주관적이라는 단점을 가지고 있어 부작용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 수치(Trust Value)를 계산하기 위한 파라미터에 객관적인 기준을 도입하였다. 따라서 주관적 판단과 객관적 근거가 조화된 수치를 도출하여 개체의 독립적인 의사 결정에 도움을 줌으로써 신뢰성 관리 시스템의 신뢰성을 높였다.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.
최근 협업을 위한 그리드와 클라우드 컴퓨팅은 사회적 이슈가 되고 있다. 이러한 협업 네트워크 시스템의 기본은 P2P 시스템이다. P2P 시스템은 기존 클라이언트/서버 기술과는 달리 서로의 정보를 교환하기 위해 형태적인 분류에 따라 그 목적과 기능이 나뉜다. 이러한 목적과 기능에 따라 사용자는 정보와 자료의 검색, 원격 프로그램 제어 기능 등을 위한 통합 서비스를 제공한다. 대부분의 P2P 시스템은 클라이언트/서버 형태를 취하고 있지만 확장성과 관리적인 측면에서의 단점을 극복하기 위해 혼합 형태를 적용하는 시스템이 늘고 있다. 그리고 최근 분산 컴퓨팅은 사용자에 대한 서비스적인 측면의 기능을 제공하기 위해서 다양한 요구를 적합하게 수용할 수 있는 다양한 형태의 이동 에이전트 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이동 에이전트에서 필요로 하는 원격자원에 대한 접근을 위한 실행 및 접근 제어와 에이전트의 관리 기능과 신뢰성을 향상시키기 위해 적합한 이동 에이전트 시스템을 제안하고 설계하였으며 개발하였다.
본 연구에서는 LIDAR를 이용하여 채굴적의 형상을 수치적으로 정확히 측량하고 이때 획득된 점군 데이터를 3차원 전산해석에 직접 반영함으로써 구조물의 실제 형상을 전산해석에 그대로 반영하는 과정을 모사하고 있다. 해석 대상은 채수율 향상을 목적으로 개발된 주방식 하이브리드 채광법이 적용되고 있는 지하 석회석광산의 일부 구역이다. 연구대상 구역에 대한 LIDAR 측정을 통해, 상하부 수직 안전광주의 중심축은 NW 방향으로 치우쳐 있고 특히 하부 수직 안전광주의 경우 설계단면인 $100m^2$ 보다 약 $34m^2$ 만큼 작은 것으로 확인되었다. 또한 LIDAR 측량 결과를 바탕으로 전산해석을 실시한 결과, 하부 수직보안광주의 하단부에 응력집중이 발생하면서 수직 안전광주 전체에 전단파괴양상이 나타나는 것으로 확인되어 보강작업이 제안된 바 있다. 따라서 LIDAR에 의한 채굴적의 측정은 안전광주의 기하학적 구조 및 현상을 정량적으로 정확히 분석할 수 있으며 이를 통한 채굴적의 안정성 분석은 보다 높은 신뢰도를 제시할 수 있다는 점에서 매우 효과적인 채굴적 형상 계측 기법의 하나로 제안될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
Sun tracking system is the most important subsystem in parabolic dish type solar thermal power plant, since it determines the amount of thermal energy to be collected, thus affects the efficiency of solar thermal power plant most significantly. Various types of sun tracking systems are currently used. Among them, use of photo sensors to located the sun(which is called sensor type) and use of astronomical algorithm to compute the sun position(which is called program type) are two of the mostly used methods. Recently some uses CCD sensor, like CCD camera, which is called image processing type sun tracking system. This work is concerned with the analysis of sun tracking performance of various types of sun tracking systems currently used in the parabolic dish type solar thermal power plant. We first developed a sun tracking error measurement system. Then, we evaluate the performance of five different types of sun tracking systems, sensor type, program type, hybrid type(use of sensor and computed sun position simultaneously), tracking error compensated program type and image processing type. Experimentally obtained data shows that the tracking error compensated program type sun tracking system is very effective and could provide a good sun tracking performance. Also the data obtained shows that the performance of sensor type sun tracking system is being affected by the cloud significantly, while the performance of a program type sun tracking system is being affected by the sun tracking system's mechanical and installation errors very much. Finally image processing type sun tracking system can provide accurate sun tracking performance, but costs more and requires more computational time.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.56-59
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2006
In this paper, Korea's first geostationary Communication, Ocean and Meteorological Satellte(COMS) program is introduced. COMS program is one of the Korea National Space Programs to develop and operate a pure civilian satellite of practical-use for the compound missions of meteorological observation and ocean monitoring, and space test of experimentally developed communication payload on the geostationary orbit. The target launch of COMS is scheduled at the end of 2008. COMS program is international cooperation program between KARI and ASTRIUM SAS and funded by Korean Government. COMS satellite is a hybrid satellite in the geostationary orbit, which accommodates multiple payloads of MI(Meteorological Imager), GOCI(Geostationary Ocean Color Imager), and the Ka band Satellite Communication Payload into a single spacecraft platform. The MI mission is to continuously extract meteorological products with high resolution and multi-spectral imager, to detect special weather such as storm, flood, yellow sand, and to extract data on long-term change of sea surface temperature and cloud. The GOCI mission aims at monitoring of marine environments around Korean peninsula, production of fishery information (Chlorophyll, etc.), and monitoring of long-term/short-term change of marine ecosystem. The goals of the Ka band satellite communication mission are to in-orbit verify the performances of advanced communication technologies and to experiment wide-band multi-media communication service mandatory.
The Virtual Local Area Network (VLAN) has been used for a long time in campus and enterprise networks as the most popular network virtualization solution. Due to the benefits and advantages achieved by using VLAN, network operators and administrators have been using it for constructing their networks up until now and have even extended it to manage the networking in a cloud computing system. However, their configuration is a complex, tedious, time-consuming, and error-prone process. Since Software Defined Networking (SDN) features the centralized network management and network programmability, it is a promising solution for handling the aforementioned challenges in VLAN management. In this paper, we first introduce a new architecture for campus and enterprise networks by leveraging SDN and OpenFlow. Next, we have designed and implemented an application for easily managing and flexibly troubleshooting the VLANs in this architecture. This application supports both static VLAN and dynamic VLAN configurations. In addition, we discuss the hybrid-mode operation where the packet processing is involved by both the OpenFlow control plane and the traditional control plane. By deploying a real test-bed prototype, we illustrate how our system works and then evaluate the network latency in dynamic VLAN operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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