Rainfall estimation is important to weather forecast, flood control, hydrological plan. The empirical and statistical methods by measured data(surface rain gauge, rainfall radar, Satellite) is commonly used for rainfall estimation. In this study, the rainfall intensity for East Asia region was estimated using the empirical relationship between SSM/I data of DMSP satellite and brightness temperature of GEOS-9(10.7${\mu}m$) with cloud types(ISCCP and MSG classification). And the empirical formula for rainfall estimation was produced by PMM (Probability Matching Method).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3293-3311
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2015
Cloud services are required to be composed as a single service to fulfill the workflow applications. Service composition in Cloud raises new challenges caused by the diversity of users with different QoS requirements and vague preferences, as well as the development of cloud computing having geographically distributed characteristics. So the selection of the best service composition is a complex problem and it faces trade-off among various QoS criteria. In this paper, we propose a Cloud service composition approach based on evolutionary algorithms, i.e., NSGA-II and MOPSO. We utilize the combination of multi-objective evolutionary approaches and Decision-Making method (AHP) to solve Cloud service composition optimization problem. The weights generated from AHP are applied to the Crowding Distance calculations of the above two evolutionary algorithms. Our algorithm beats single-objective algorithms on the optimization ability. And compared with general multi-objective algorithms, it is able to precisely capture the users' preferences. The results of the simulation also show that our approach can achieve a better scalability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4011-4027
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2021
Cloud Computing has emerged as an extensively used technology not only in the IT sector but almost in all sectors. As the nature of the cloud is distributed and dynamic, the jeopardies present in the current implementations of virtualization, numerous security threats and attacks have been reported. Considering the potent architecture and the system complexity, it is indispensable to adopt fundamentals. This paper proposes a secure authentication and data sharing scheme for providing security to the cloud data. An efficient IPSO-KELM is proposed for detecting the malicious behaviour of the user. Initially, the proposed method starts with the authentication phase of the data sender. After authentication, the sender sends the data to the cloud, and the IPSO-KELM identifies if the received data from the sender is an attacked one or normal data i.e. the algorithm identifies if the data is received from a malicious sender or authenticated sender. If the data received from the sender is identified to be normal data, then the data is securely shared with the data receiver using SHA256-RSA algorithm. The upshot of the proposed method are scrutinized by identifying the dissimilarities with the other existing techniques to confirm that the proposed IPSO-KELM and SHA256-RSA works well for malicious user detection and secure data sharing in the cloud.
The Large Magellanic Cloud (LMC) is a unique target to study the detail structures of molecular clouds and star-forming regions, due to its proximity and face-on orientation from us. Most part of the astrophysical subjects for the LMC have been investigated, but the magnetic field is still veiling despite its role in the evolution of the interstellar medium (ISM) and in the main force to influence the star formation process. Measuring polarization of the background stars behind interstellar medium allows us to describe the existence of magnetic fields through the polarization vector map. In this presentation, I introduce the near-infrared polarimetric results for the $39^{\prime}{\times}69^{\prime}$ field of the northeastern region of the LMC and the N159/N160 star-forming complex therein. The polarimetric observations were conducted at IRSF/SIRPOL 1.4 m telescope. These results allow us to examine both the global geometry of the large-scale magnetic field in the northeastern region and the close structure of the magnetic field in the complex. Prominent patterns of polarization vectors mainly follow dust emission features in the mid-infrared bands, which imply that the large-scale magnetic fields are highly involved in the structure of the dust cloud in the LMC. In addition, local magnetic field structures in the N159/N160 star-forming complex are investigated with the comparison between polarization vectors and molecular cloud emissions, suggesting that the magnetic fields are resulted from the sequential formation history of this complex. I propose that ionizing radiation from massive stellar clusters and the expanding bubble of the ionized gas and dust in this complex probably affect the nascent magnetic field structure.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.1
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pp.101-108
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2021
This paper builds a real-time home security system based on the OneNet cloud platform to control the status of the house through a smartphone. The system consists of a local part and a cloud part. The local part has I/O devices, router and Raspberry Pi (RPi) that collects and monitors sensor data and sends the data to the cloud, and the Flask web server is implemented on a Rasberry Pi. When a user is at home, the user can access the Flask web server to obtain the data directly. The cloud part is OneNet in China Mobile, which provides remote access service. The hybrid App is designed to provide the interaction between users and the home security system in the smartphone, and the EDP and RTSP protocol is implemented to transmit data and video stream. Experimental results show that users can receive sensor data and warning text message through the smartphone and monitor, and control home status through OneNet cloud.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.77-82
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2023
Multi-cloud rendering has been attracting attention recently as the computational load of rendering fluctuates over time and each rendering process can be performed independently. However, it is challenging in multi-cloud rendering to deliver large amounts of input data instantly with consistency constraints. In this paper, we develop a new distributed file system for multi-cloud rendering. In our file system, a local machine maintains a file server that manages versions of rendering input files, and each cloud node maintains a rendering cache manager, which performs distributed cooperative caching by considering file versions. Measurement studies with rendering workloads show that the proposed file system performs better than NFS and the uploading schemes by 745% and 56%, respectively, in terms of I/O throughput and execution time.
Recently, the fourth industrial revolution technology has not only changed everyday life greatly through technological development, but has also become a major keyword in the establishment of defense policy. In particular, Internet of Things, cloud, big data, mobile and cybersecurity technologies, called ICBMS, were selected as core leading technologies in defense information policy along with artificial intelligence. Amid the growing importance of the fourth industrial revolution technology, research is being carried out to develop the C4I system, which is currently operated separately by the Joint Chiefs of Staff and each military, including the KJCCS, ATCIS, KNCCS and AFCCS, into an integrated system in preparation for future warfare. This is to solve the problem of reduced interoperability for joint operations, such as information exchange, by operating the C4I system for each domain. In addition, systems such as the establishment of an integrated C4I system and the U.S. military's Risk Management Framework (RMF) are essential for efficient control and safe operation of weapons systems as they are being developed into super-connected and super-intelligent systems. Therefore, in this paper, the intelligent cyber threat detection, management of users' access to information, and intelligent management and visualization of cyber threat are presented in the future C4I system based on big data/cloud.
In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.156-159
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2015
최근 콘텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN)와 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 결합하여 효과적으로 콘텐츠를 전달하기 위한 방법이 대두되고 있으며 이와 같이 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 서비스되는 CDN을 클라우드 CDN 이라고 칭한다. 본 논문에서는 클라우드 CDN 환경에서의 효과적인 가상 머신 (virtual machine, VM) 관리를 위한 캐시서버(caching server)로써의 VM의 네트워크 I/O 성능 분석을 다룬다. 해당 성능 분석은 엔드 유저(end-user)들과 캐시서버 간 동영상 스트리밍(streaming)을 통하여 이루어졌으며 해당 캐시 서버의 네트워크 I/O 성능에 영향을 주는 다양한 경우에 대하여 진행되었다. 본 논문에서의 성능 분석은 클라우드 CDN 환경에서의 데이터센터(datacenter) 선택 및 요청 라우팅(routing) 등에 적용될 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.208-221
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2019
The inference for this research was concentrated on client's data protection in cloud computing i.e. data storages protection problems and how to limit unauthenticated access to info by developing access control model then accessible preparations were introduce after that an access control model was recommend. Cloud computing might refer as technology base on internet, having share, adaptable authority that might be utilized as organization by clients. Compositely cloud computing is software's and hardware's are conveying by internet as a service. It is a remarkable technology get well known because of minimal efforts, adaptability and versatility according to client's necessity. Regardless its prevalence large administration, propositions are reluctant to proceed onward cloud computing because of protection problems, particularly client's info protection. Management have communicated worries overs info protection as their classified and delicate info should be put away by specialist management at any areas all around. Several access models were accessible, yet those models do not satisfy the protection obligations as per services producers and cloud is always under assaults of hackers and data integrity, accessibility and protection were traded off. This research presented a model keep in aspect the requirement of services producers that upgrading the info protection in items of integrity, accessibility and security. The developed model helped the reluctant clients to effectively choosing to move on cloud while considerate the uncertainty related with cloud computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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