The cloud has already become the core infrastructure of information systems, and government institutions are rapidly migrating information systems to the cloud. Government institutions in several countries use private clouds in their closed networks. However, because of the advantages of public clouds over private clouds, the demand for public clouds is increasing, and government institutions are expected to gradually switch to public clouds. When all data from government institutions are managed in the public cloud, the biggest concern for government institutions is the leakage of confidential data. The public-private-partnership (PPP) cloud provides a solution to this problem. PPP cloud is a form participation in a public cloud infrastructure and the building of a closed network data center. The PPP cloud prevents confidential data leakage and leverages the benefits of the public cloud to build a cloud quickly and easily maintain the cloud. In this paper, based on the case of the PPP cloud applied to the Korean government, the concept, architecture, operation model, and contract method of the PPP cloud are presented.
클라우드 서비스는 낮은 비용과 높은 효율성으로 빠르게 변화하는 스마트사회에서 필수적인 IT인프라로 인식되고 있다. 구글, 아마존 등 해외 유수 기업에서 시작된 클라우드 서비스는 미국과 영국등 외국 정부의 클라우드 서비스 도입 정책에 다양한 영향을 끼쳤다. 특히, 이들 국가들은 정보자원의 효율적 관리를 위해서 클라우드 컴퓨팅의 도입과 아울러 기존 공공서비스의 클라우드 서비스로의 전환을 가속화하고 있다. 본 연구에서는 공공부문에서의 클라우드 서비스 도입을 위한 외국 정부의 다양한 사례 분석을 토대로 공공부문에서의 클라우드 도입시 주요 결정요인을 제시하고 공공부문에서 클라우드 도입 및 활용을 위한 클라우드 서비스 큐브 모델을 제안하였다.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1014-1025
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2020
Cloud computing services changed the way the data are managed across the healthcare system that can improve patient care. Currently, most healthcare organizations are using cloud-based applications and related services to deliver better healthcare facilities. But architecting a cloud-based healthcare system needs deep knowledge about the working nature of these services and the requirements of the healthcare environment. The success is based on the usage of appropriate cloud services in the architecture to manage the data flow across the healthcare system.Cloud service providers offer a wide variety of services to ingest, store and process healthcare data securely. The top three public cloud providers- Amazon, Google, and Microsoft offers advanced cloud services for the solution that the healthcare industry is looking for. This article proposes a framework that can effectively utilize cloud services to handle the data flow among the various stages of the healthcare infrastructure. The useful cloud services for ingesting, storing and analyzing the healthcare data for the proposed framework, from the top three cloud providers are listed in this work. Finally, a cloud-based healthcare architecture using Amazon Cloud Services is constructed for reference.
본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스 투자 및 경제적 효과에 관련된 기술의 연구현황 및 사례들을 바탕으로 경제성 분석 모형을 제공한다. 플라우드 컴퓨팅 서비스가 기업에 가져올 수 있는 비용절감 만을 편익으로 계상함으로써 투자안들의 편익 및 비용을 보수적이며 효율적으로 파악할 수 있다. 기존 정보시스템을 대체할 논클라우드, 클라우드 방식의 투자안을 정태적인 NPV 분석방식 그리고 불확실성 및 전략적 옵션을 반영한 동태적인 실물옵션 분석 방식을 활용하여 비교하였다. 정태적인 NPV방식의 경제성 분석은 기업이 가진 전략적인 옵션의 가치를 제대로 평가하지 못하는 단점을 지적하고 있으며 실물옵션에 기반한 경제성 분석은 시장변수들과 기업이 전략적인 옵션이 클라우드 투자안들의 경제성에 미치는 영향을 함께 분석할 수 있다.
최근 코로나19로 인해 분야 간의 경계가 무너지면서 모든 데이터를 연결하고 국민, 기업, 정부 모두가 데이터에 접근 가능하도 록 하는 정부의 목표가 주목받고 있다. 이러한 목표에는 클라우드 기술이 계속해서 언급되어 오고 있으며 클라우드 사용으로 인한 보안 이슈를 피해갈 수 없어, 이와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 국내 공공·행정기관에서의 클라우드 사용 사례를 분석하고, 이때 발생할 수 있는 보안 이슈를 완화하기 위해 미국 정부 TIC 3.0 개념을 적용한 모델을 제시하고자 한다. 그리고 이를 토대로 TIC 3.0을 적용한 국내 공공·행정기관의 안전한 클라우드 서비스 모델을 제안하고자 한다.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2952-2971
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2016
Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.
Cloud radio access network (C-RAN) refers to the virtualization of base station functionalities by means of cloud computing. This results in a novel cellular architecture in which low-cost wireless access points, known as radio units or remote radio heads, are centrally managed by a reconfigurable centralized "cloud", or central, unit. C-RAN allows operators to reduce the capital and operating expenses needed to deploy and maintain dense heterogeneous networks. This critical advantage, along with spectral efficiency, statistical multiplexing and load balancing gains, make C-RAN well positioned to be one of the key technologies in the development of 5G systems. In this paper, a succinct overview is presented regarding the state of the art on the research on C-RAN with emphasis on fronthaul compression, baseband processing, medium access control, resource allocation, system-level considerations and standardization efforts.
정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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