• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1344-1347
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• 2012

Mobile Cloud Computing services anywhere, anytime access to the Internet via a mobile terminal means to provide services, speakers are called Mobiloud. Computing processing power limitations of mobile devices, storage, due to space constraints, the tasks handled by mobile devices and data processing services to move to cloud environments. In recent years, smartphone, tablet PC and mobile device companies and individuals to spread and spread, and the content of the accelerating cloud painters, mobile cloud that can communicate with each other requires a standard service.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.484-503
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• 2016

Mobile cloud computing has recently become a new paradigm for the utilization of a variety of shared mobile resources via wireless network environments. However, due to the inherent characteristics of mobile devices, a limited battery life, and a network access requirement, it is necessary for mobile servers to provide a dynamic approach for managing mobile resources efficiently in mobile cloud computing environments. Since on-demand job requests occur frequently and the number of mobile devices is drastically increased in mobile cloud computing environments, a different mobile resource management method is required to maximize the computational power. In this paper, we therefore propose a cooperative, mobile resource sharing method that considers both the inherent properties and the number of mobile devices in mobile cloud environments. The proposed method is composed of four main components: mobile resource monitor, job handler, resource handler, and results consolidator. In contrast with conventional mobile cloud computing, each mobile device under the proposed method can be either a service consumer or a service provider in the cloud. Even though each device is resource-poor when a job is processed independently, the computational power is dramatically increased under the proposed method, as the devices cooperate simultaneously for a job. Therefore, the mobile computing power throughput is dynamically increased, while the computation time for a given job is reduced. We conduct case-based experiments to validate the proposed method, whereby the feasibility of the method for the purpose of cooperative computation is shown.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.105-110
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• 2016

스마트 디바이스의 확산과 모바일 속도와 접근의 편리성 향상됨에 따라 다양한 스마트 디바이스에서 동일 작업을 할 수 있는 모바일 클라우드 서비스를 촉진시키고 있다. 본 논문은 모바일 클라우드 서비스의 이용의도의 영향요인 분석을 위한 탐색적 연구이다. 본 연구는 모바일 클라우드 서비스를 대상으로 이용의도 분석을 위해서 TAM, VAM과 UTAUT을 결합은 융합수용모델을 개발하여 적용하기로 한다. 제안하는 탐색 모델은 단말 이동성, 높은 가용성, 손쉬운 접근성, 서비스 확장성 등과 같은 모바일 클라우드 서비스의 특성을 포함한 TAM, VAM과 UTAUT를 적용하여 모바일 클라우드 서비스의 이용의도의 중요 요인을 파악하기 위해 가설을 수립하고 이를 검증한다. 궁극적으로 본 연구를 통하여 이용자들의 모바일 클라우드 서비스의 사용의도를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 모바일 클라우드 서비스 제공자들이 보다 효과적인 모바일 클라우드 서비스 개발과 전략 수립을 위한 방향성을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.82-88
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• 2017

The data generated by the BSN sensor attached to the human body is mostly mobile. Accordingly, in a mobile cloud environment that processes BSN data, the service should not be fixed in a specific area but be able to support it according to the move. The mobile device must be able to process, filter and transmit the collected BSN data. The cloud server must be able to collect the data processed by the mobile device and provide it as a service. And the transfer of data requires standardized transfer between each device. In this paper, we propose a data delivery method through standard schema when mobile device processes data and provides service in cloud system and a data processing method according to the movement of the mobile device.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.226-232
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• 2018

The rapid pace of growth in internet usage and rich mobile applications and with the advantage of incredible usage of internet enabled mobile devices the Green Mobile Crowd Computing will be the suitable area to research combining with cloud services architecture. Our proposed Framework will deploy the eHealth among various health care sectors and pave a way to create a Green Mobile Application to provide a better and secured way to access the Products/ Information/ Knowledge, eHealth services, experts / doctors globally. This green mobile crowd computing and cloud architecture for healthcare information systems are expected to lower costs, improve efficiency and reduce error by also providing better consumer care and service with great transparency to the patient universally in the field of medical health information technology. Here we introduced novel architecture to use of cloud services with crowd sourcing.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권6호
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• pp.481-492
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• 2011

최근 무선 네트워크 인프라 및 스마트 디바이스의 확산과 더불어 다양한 모바일 서비스들이 제공되고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전과 더불어 국내외 많은 기업들이 다양한 기업용 모바일 클라우드 서비스들을 개발하고 있다. 이러한 모바일 클라우드 서비스 개발에 대한 관심의 증가와 함께 서비스 사용에 대한 평가가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Davis의 기술수용모델을 기반으로 기업용 모바일 클라우드 서비스의 수용에 미치는 요소들에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 기술수용모델을 기반으로 연구모형을 설계하고 가설을 설정하여 구조방정식을 통한 통계 분석을 실시하였다. 분석 결과로 네 가지 외부 변수가 인지된 사용 용이성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 이 변수들은 사용 의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 들 중 보안성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고 상호운용성 또한 사용자들이 고려하고 있는 요인으로 나타났다. 인지된 사용 용이성이 인지된 유용성 보다 기업용 모바일 클라우드 서비스 사용 의도에 큰 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업들이 모바일 클라우드 서비스를 도입할 때 가이드라인으로 사용할 수 있다는 점과 기존에 연구된 기술수용모델을 새로운 IT서비스에 적용하였다는 점에서 산업적, 학술적 의의를 갖는다고 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.203-211
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• 2013

최근 스마트 기기와 모바일 어플리케이션에 대한 관심이 급증함에 따라 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스 발전에 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 서비스가 다양한 분야로 확산되기 위해서는 많은 문제들이 해결되어야 하는데, 그중 하나로 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능을 들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능 분석에 활용될 수 있는 모바일 TPC-C를 구현하였다. 모바일 TPC-C는 기존 TPC-C 벤치마크를 안드로이드 기반 모바일 기기 상에서 실행될 수 있도록 변환하였으며, 하둡 기반 클라우드 서버와 데이터 교환이 가능하도록 구현되었다. 본 논문에서는 모바일 TPC-C를 사용하여 모바일 환경에서 클라우드 서버로 요청될 수 있는 트랜잭션들의 성능을 측정하였고, 이를 데스크톱과 비교하여 성능 측정에 영향을 줄 수 있는 인자들을 분석하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.59-66
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• 2017

Cloud computing has evolved into a core computing infrastructure for the internet that encompasses content, as well as communications, applications and commerce. By providing powerful computing and communications capabilities in the palm of the hand everywhere with a variety of smart devices, mobile applications such as virtual reality, sensing and navigation have emerged and radically changed the patterns people live. The data that is generated is getting bigger. Cloud computing, on the other hand, has problems with system load and speed due to the collection, processing and control of remote data. To solve this problem, fog computing has been proposed in which data is collected and processed at an edge. In this paper, we propose a system that dynamically selects a fog server that acts as a cloud in the edge. It serves as a mediator in the cloud, and provides information on the services and systems belonging to the cloud to the mobile device so that the mobile device can act as a fog. When the role of the fog system is complete, we provide it to the cloud to virtualize the fog. The heterogeneous problem of data of mobile nodes can be solved by using mDBaaS (Mobile DataBase as a Service) and we propose a system design method for this.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4044-4062
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• 2016

We investigate the optimization of energy consumption in Mobile Cloud environment in this paper. In order to optimize the energy consumed by the CPUs in mobile devices, we put forward using the asymptotic time complexity (ATC) method to distinguish the computational complexities of the applications when they are executed in mobile devices. We propose a multi-scale scheme to quantize the channel gain and provide an improved dynamic transmission scheduling algorithm when offloading the applications to the cloud center, which has been proved to be helpful for reducing the mobile devices energy consumption. We give the energy estimation methods in both mobile execution model and cloud execution model. The numerical results suggest that energy consumed by the mobile devices can be remarkably saved with our proposed multi-scale scheme. Moreover, the results can be used as a guideline for the mobile devices to choose whether executing the application locally or offloading it to the cloud center.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.1998-2014
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• 2016

In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.