Accompanying the Internet of Things (IoT) is a demand of advanced applications and services utilizing the potential of the IoT environment. Monitoring the environment for a provision of context-aware services to the human beings is one of the new trends in our future life. The IoTivity Cloud is one of the most notable open-source platform bringing an opportunity to collect, analyze, and interpret a huge amount of data available in the IoT environment. Based on the IoTivity Cloud, we aim to develop a novel platform for comprehensive monitoring of a future network, which facilitates on-demand data collection to enable the network behavior prediction and the quality of user experience maintenance. In consideration of performance evaluation of the monitoring platform, this paper presents results of a preliminary test on the data acquisition/supply process in the IoTivity Cloud.
통신 인프라를 공유하고 클라우드 자원을 유연하게 제공하는 개방형 IoT 플랫폼을 활용함으로써 스마트 서비스 개발 시간과 비용이 절약될 수 있다. 본 논문에서는 물리 IoT 디바이스를 가상의 IoT 디바이스로 구현하고 서비스 개발자가 가상 디바이스와 연동하도록 하는 엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템을 개방형 IoT 플랫폼으로 제안한다. 물리 IoT 디바이스 인근 엣지 클라우드 내 관리 서버는 물리 IoT 디바이스에 대응되는 가상 IoT 디바이스의 생성, 이동, 제거를 관리한다. 논문에서는 가상 IoT 시스템의 주요 구성 요소인 관리 서버와 물리 IoT 디바이스 그리고 가상 IoT 디바이스의 동작을 정의하고 동작을 수행하기 위해 필요한 통신 프로토콜을 설계한다. 마지막으로 모의실험을 통해 각 구성 요소가 정의된 상태와 동작을 설계된 것과 같이 수행함을 확인함으로써 엣지 클라우드 기반 가상 IoT 시스템 성능을 검증한다.
최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.
Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.
최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 VDI 서비스 제공 시 클러스터링을 이용하여 사용자 인스턴스의 성능을 보장하기 위한 자원 스케줄링 알고리즘을 제안하였다.
최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 일반 저비용 웹서비스 인프라를 오픈소스 기반 클라우드 플랫폼으로 변환하고 Linux Virtual Server 로드 밸런싱을 구현하여 그 성능을 분석하였다.
In the view from most application system developers and users, cloud computing becomes popular in recent years and is still evolving. But in fact it is not easy to reach at the level of actual operations. Despite, it is known that the cloud in the practical stage provides a new pattern for deploying a geo-spatial application. However, domestically geo-spatial application implementation and operation based on this concept or scheme is on the beginning stage. It is the motivation of this works. Although this study is an introductory level, a simple and practical processed result was presented. This study was carried out on Amazon web services platform, as infrastructure as a service in the geo-spatial areas. Under this environment, cloud instance, a web and mobile system being previously implemented in the multi-layered structure for geo-spatial open sources of database and application server, was generated. Judging from this example, it is highly possible that cloud services with the functions of geo-processing service and large volume data handling are the crucial point, leading a new business model for civilian remote sensing application and geo-spatial enterprise industry. The further works to extend geo-spatial applications in cloud computing paradigm are left.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 맞물려서 이를 위한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. Amazon이나 Google 등의 세계적인 기업들을 이미 자신들 만의 플랫폼을 구축하여 안정적으로 서비스를 제공하고 있으며 오픈소스 커뮤니티들이 주도 하는 오픈 플랫폼들도 속속 등장하여 발전을 거듭하고 있다. 본 논문에서는 가장 대표적이고 널리 사용되는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼들을 분석하고 그 기능들을 서로 비교해서 사용자가 자신의 요구사항에 가장 적합한 플랫폼을 선택할 수 있게 한다.
OpenStack는 오픈소스 클라우드 플렛폼이며, Iaas 서비스를 제공하고 있다. Iaas 서비스를 제공하기 위해 많은 서비스 제공되고 있는 데, 이런 다양한 서비스를 테스트하기 위해, OpenStack에서는 Tempest 라는 테스팅 도구를 제공하고 있다. 우리의 논문에서는 이 Tempest라는 테스팅 툴에서 사용하는 테스트 시나리오를 사용자가 XML을 통해 손쉽게 작성하고, 사용자가 원하는 테스트 내용에 맞게 커스터 마이징 하는 방법을 제안한다.
This document describes the technologies related to internet protocol (IP)-based media production systems. As high-capacity, high-quality data transmission increases, broadcast production platforms are shifting to IP. The IP-based production system uses the network by sharing resources and is easy to control centrally. It also facilitates software-based cloud production. A cloud IP-based media production platform can work regardless of dedicated hardware and can easily collaborate. Associations and industrial groups have created common standards related to production, and manufacturers are developing solutions with their technologies based on their product competitiveness. This study investigates the open standard technologies used for IP-based media production and technology trends in the ProAV industry and describes the production in the cloud environment and cloud AI-based production technology trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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