Currently, research on network functions virtualization focuses on using microservices in cloud environments. Previous studies primarily focused on communication between nodes in physical infrastructure. Until now, there is no sufficient research on group key management in virtual environments. The service is composed of microservices that change dynamically according to the virtual service. There are dependencies for microservices on changing the group membership of the service. There is also a high possibility that various security threats, such as data leakage, communication surveillance, and privacy exposure, may occur in interactive communication with microservices. In this study, we propose an ID-based group key exchange (idGKE) mechanism between microservices as one group. idGKE defines the microservices' schemes: group key gen, join group, leave group, and multiple group join. We experiment in a real environment to evaluate the performance of the proposed mechanism. The proposed mechanism ensures an essential requirement for group key management such as secrecy, sustainability, and performance, improving virtual environment security.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.499-501
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2021
Recently, artificial intelligence and SW have occupied an important position worldwide as the foundation technology of the era of the 4th industrial revolution, and web browser-based programming learning systems are becoming common due to changes in the learning environment caused by COVID-19. In accordance with this trend, this paper proposes a functionally scalable microservice-based system structure for an online evaluation system as a tool for learning algorithms that are the basis of artificial intelligence and SW. In addition, a functional structure for applying machine learning to automatic evaluation functions under the proposed system structure is also proposed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.7-14
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2021
By changing the bulky monolithic services architecture to a microservices-based architecture, industries are managing the rising complexity of Autonomous Vehicles. However, the underlying communication mechanisms for the utilization and distribution of these microservices are incapable of fulfilling the requirements of the futuristic AV, because of the stringent latency requirements along with intermittent and short-lived connectivity issues. This paper proposes to tackle these challenges by employing the revolutionary information-centric networking (ICN) paradigm as an underlying communication architecture. This paper argues that a microservice approach to building autonomous vehicle systems should utilize ICN to achieve effective service utilization, efficient distribution, and uniform service discovery. This research claims that the vision of an information-centric microservices will help to focus on research that can fill in current communication gaps preventing more effective, and lightweight autonomous vehicle services and communication protocols.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.5
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pp.7-18
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2018
Recently, serverless computing is spotlighted. Because it supports the development of application based on micro-service. Micro-service means a small-scale service that can operate independently. Applications with micro-service units have the advantage of enabling individual updates, easy and fast deployment. In addition, it has the advantage of supporting various languages and platforms for each service. Therefore many enterprise are trying to change from monolithic architecture to micro-service based architecture. However, there is a lack of research on methods and baseline for micro-service construction. In this paper, a method is proposed to construct the micro-service unit by analyzing UML design in monolithic application. It also shows the proposed approach can reconstruct monolithic application into micro-service based unit by implementing the constructed micro-services in a real serverless platform environment. In addition, the results of the comparative evaluation with the related studies are presented.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.887-892
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2023
Vessel traffic service(VTS) centers are equipped with RADAR, AIS(Automatic Identification System), weather sensors, and VHF(Very High Frequency). VTS operators use this equipment to observe the movement of ships operating in the VTS area and provide information. The VTS data generated by these various devices is highly valuable for analyzing maritime traffic situation. However, owing to a lack of compatibility between system manufacturers or policy issues, they are often not systematically managed. Therefore, we developed the VTS Bigdata Platform that could efficiently collect, store, and manage control data collected by the VTS, and this paper describes its design and implementation. A microservice architecture was applied to secure operational stability that was one of the important issues in the development of the platform. In addition, the performance of the platform could be improved by dualizing the storage for real-time navigation information. The implemented system was tested using real maritime data to check its performance, identify additional improvements, and consider its feasibility in a real VTS environment.
In the API gateway, API composition is an essential function that can reduce the number of client calls and prevent over-fetching and under-fetching. API composition that operate with IMJ (In-Memory Join) consume a lot of resources, putting a burden on the performance of the API gateway. In this paper, to improve the problem of IMJ-style API composition, we propose SAPIC (Stream-based API Composition), which delivers the data to be composed to the client by streaming. SAPIC calls each MSA API that makes up the client response data and immediately streams the received response data to the client, reducing the resource consumption of the API gateway and providing faster response time compared to IMJ. As a result of a comparison experiment with GraphQL, a representative API combination technology, SAPIC recorded a maximum CPU occupancy rate of approximately 21 to 70 % lower, a maximum heap usage rate of approximately 16 to 74 % lower, and a throughput rate that was 1 to 2.3 times higher than GraphQL.
This study aims to analyze the environment for the open-source records system and to identify the risk and requirements for the success of the strategy in Korea. For this, Chapter 2 presented a review of the strategic benefits of open source to public organizations, developers, and users. It also discussed the process of cooperatively developing and releasing the source code and the technology infrastructure supporting open source. In Chapter 3, six representative open-source projects in the field of records management were selected, and case studies were conducted. To derive comprehensive implications, we have divided the main development body of open-source projects into international organizations, international cooperation systems, national archives, and software development companies. We also analyzed the background and purpose of each project, the agents of development and funding, the governance model, the development period and cost, the business model and software architecture, the community composition, and the licensing strategy. Through this, we have derived four critical success factors. In terms of technology, a component-based design was required; therefore, we proposed a microservice architecture and a model-view-controller design pattern. Next, it was necessary to reestablish system requirements of records center and archives. Moreover, we also proposed a dual licensing strategy to allow developers to easily participate in open-source projects. Lastly, we emphasized a strong governance structure and an effective cooperation framework to create a sustainable community. For a record system to be open-source successfully in an organization-centered market, the roles of software developers and end users should be exercised more in the community. To achieve this, it is important to build various collaborative tools and development infrastructure from a planning stage to a centralized one.
With the development of deep learning technologies, Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition (AI-OCR) has evolved to read multiple languages from various forms of images accurately. For the financial industry, where a large number of diverse documents are processed through manpower, the potential for using AI-OCR is great. In this study, we present a configuration and a design of an AI-OCR modality for use in the financial industry and discuss the platform construction with application cases. Since the use of financial domain data is prohibited under the Personal Information Protection Act, we developed a deep learning-based data generation approach and used it to train the AI-OCR models. The AI-OCR models are trained for image preprocessing, text recognition, and language processing and are configured as a microservice architected platform to process a broad variety of documents. We have demonstrated the AI-OCR platform by applying it to financial domain tasks of document sorting, document verification, and typing assistance The demonstrations confirm the increasing work efficiency and conveniences.
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