With the explosive growth of internet data traffic due to the FTTH penetration, prevalence of smart devices and cloud network service, the demand for higher bandwidth is ever increasing with the pace of more than 40% annual growth. To accommodate ultra high bandwidth traffic, optical components in each hierarchy have progressed rapidly. WDM has begun to be deployed along with higher bandwidth service in the access network. Next-generation ROADM is under development for efficient network management in the metro network. For long-haul transmission, an advanced modulation scheme based on coherent transmission technology has been adopted to enhance spectral efficiency. In this paper, core components to meet the demands of high speed, high efficiency and low power consumption will be reviewed.
NVMe(Non-Volatile Memory Express) SSD(Solid State Drive) is a high-performance storage that makes use of flash memory as a storage cell, PCIe as an interface and NVMe as a protocol on the interface. It supports multiple I/O queues which makes it feasible to process parallel-I/Os on multi-core environments and to provide higher bandwidth than SATA SSDs. Hence, NVMe SSD is considered as a next generation-storage for data-center and cloud computing system. However, in the virtualization system, the performance of NVMe SSD is not fully utilized due to the bottleneck of the software I/O stack. Especially, when it uses I/O stack of the hypervisor or the host operating system like Xen and KVM, I/O performance degrades seriously due to doubled-I/O stack between host and virtual machine. In this paper, we propose a new I/O engine, called Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O) engine, that can access NVMe SSD directly for I/O performance improvements on QEMU emulator. We develop our proposed I/O engine and analyze I/O performance differences between the existed I/O engine and Direct-AIO engine.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.75-84
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2017
It becomes more and more more important for the storage that supports high speed recording and stable access from network environment. As one field of basic science which produces massive astronomical data, VLBI(: Very Long Baseline Interferometer) is now demanding more data writing performance and which is directly related to astronomical observation with high resolution and sensitivity. But most of existing storage are cloud model based for the high throughput of general IT, finance, and administrative service, and therefore it not the best choice for recording of big stream data. Therefore, in this study, we design storage system optimized for high performance of I/O and concurrency. To solve this problem, we implement packet read and writing module through the use of libpcap and pf_ring API on the multi core CPU environment, and build a scalable storage based on software RAID(: Redundant Array of Inexpensive Disks) for the efficient process of incoming data from external network.
In order to advance forest resource management, it is necessary to solve problems such as the aging of forest-related industry workers and the field investigation system centered on manpower. Therefore, in this study, the trend of establishment and utilization of overseas forest geospatial information applied with the latest technology for scientific forest resource management was investigated to identify the domestic application plan. Overseas, photogrammetry and LiDAR technologies were being used to construct and utilize forest geospatial information. In the case of photogrammetry, it was used to measure the volume of vegetation, diameter, and tree height. And LiDAR technology has been applied to the measurement of diameter, and tree height. Through the analysis of overseas cases, it was identified how to construct forest geospatial information using photogrammetry and LiDAR, and it was found that LiDAR showed higher accuracy than photogrammetry. In the future, if the construction of forest geospatial information using various LiDAR sensors are performed and the accuracy and work efficiency are analyzed, it will be possible to present the possibility of using new technologies in the construction of forest geospatial information in Korea.
The Web environment of the frontend domain is increasingly competitive to preempt the new standard of presentation layer. N-Screen, a service that enables users to seamlessly use one content in various devices in Korea, is competing for market preemption by recognizing it as a core service of the future. In the cloud computing, N-screen is a typical service type. However, most of the frontend research required for groupware in enterprise environments has been limited to responsive web design for the web and native apps for mobile. Gradually, the need for MVC design patterns is increasingly widening in enterprise environments to overcome the cultural differences of companies and to support one source multi-use strategy supporting multiple devices and development productivity. Therefore, in this study, we will analyze and design JPetStore with hybrid application design based on Spring MVC, e-government standard framework environment of next generation web standard, and provide reference model of frontend hybrid apps design in future enterprise environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1330-1336
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2019
As the Fourth Industrial Revolution era began, a variety of devices are running on the cloud. These various devices continue to generate various types of data or large amounts of multimedia data. To handle this situation, a large amount of storage is required, and big data technology is required to process stored data and obtain accurate information. NAS (Network Attached Storage) or SAN (Storage Area Network) technology is typically used to build high-speed, high-capacity storage in a network-based environment. In this paper, we propose a method to construct a mass storage device using Network-DAS which is an extension technology of DAS (Direct Attached Storage). Benchmark experiments were performed to verify the scalability of the storage system with 76 HDD. Experimental results show that the proposed high performance mass storage system is scalable and reliable.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.49-54
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2022
With the recent widespread adoption of general-purpose GPUs (GPGPUs) in cloud systems, maximizing the resource utilization through multitasking in GPGPU has become an important issue. In this article, we show that resource allocation based on the workload classification of computing-bound and memory-bound is not sufficient with respect to resource utilization, and present a new thread block scheduling policy for GPGPU that makes use of fine-grained resource utilizations of each workload. Unlike previous approaches, the proposed policy reduces scheduling overhead by separating profiling and scheduling, and maximizes resource utilizations by co-locating workloads with different bottleneck resources. Through simulations under various virtual machine scenarios, we show that the proposed policy improves the GPGPU throughput by 130.6% on average and up to 161.4%.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.9
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pp.27-35
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2016
Today, with the advance of Information and communication technology, 'Smart, connected' toys, which apply technologies related to IoT (Internet of Things) to traditional toys, are emerging and rapidly growing. This research aims to analyze the tendencies and limitations of smart, connected toys through exploring the representative cases of smart, connected toys based on characteristics of ICBM (Internet of Things, Cloud, Big-data, and Mobile) technology. For this study, we begin by understanding literature research about smart, connected toys and ICBM technology. Then, we extracted the characteristics of ICBM technology for connecting physical and digital environments through investigating cases to which ICBM technologies are applied. Based on the extracted characteristics, the case studies of smart, connected toys were conducted. In this research, we explore the level of ICBM technology application and limitation to smart, connected toys. We expect this research will contribute to providing guidelines for developing smart, connected toys based on the characteristics of the latest technology.
Kim, Jeong-Jae;Seo, Joo-Hyun;Choi, Hyun-Woo;Lee, Jun-Ho;Kim, Jun-su;Cho, Kuk-Hyun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.671-674
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2012
Recently, depending on the development of smart devices, a variable services have been offered to meet user's convenience. Due to these advance, the needs of users are extremely being diversified and more specific. In that situation, the needs for the N-Screen system has been varied and gradually evolved. An existing N-Screen system that use the way of video streaming upload its multimedia contents to their own cloud server so that might take a long play-reaction time and the number of user is limited by the server's performance. Because of the web based protocol adopted by existing N-Screen system, there are many different problems like high delay, overhead and something caused by simplex data communications. Therefore, to solve the problems above, this study proposes an application based on HTML5. This application supports Video tag and Progressive download via HTML5 so that improves the play-reaction time for multimedia contents. This system can also get rid of the chronic problems such as an access limitation for lots of users as per video streaming encoding. Also, through web sockets, this study proposes a system that has lower delay than the existing system and communicates in full duplex to be able to link dynamically.
Recently, with the development of computing technology and the improvement of the cloud environment, deep learning technology has developed, and attempts to apply deep learning to various fields are increasing. A typical example is anomaly detection, which is a technique for identifying values or patterns that deviate from normal data. Among the representative types of anomaly detection, it is very difficult to detect a contextual anomaly that requires understanding of the overall situation. In general, detection of anomalies in image data is performed using a pre-trained model trained on large data. However, since this pre-trained model was created by focusing on object classification of images, there is a limit to be applied to anomaly detection that needs to understand complex situations created by various objects. Therefore, in this study, we newly propose a two-step pre-trained model for detecting abnormal situation. Our methodology performs additional learning from image captioning to understand not only mere objects but also the complicated situation created by them. Specifically, the proposed methodology transfers knowledge of the pre-trained model that has learned object classification with ImageNet data to the image captioning model, and uses the caption that describes the situation represented by the image. Afterwards, the weight obtained by learning the situational characteristics through images and captions is extracted and fine-tuning is performed to generate an anomaly detection model. To evaluate the performance of the proposed methodology, an anomaly detection experiment was performed on 400 situational images and the experimental results showed that the proposed methodology was superior in terms of anomaly detection accuracy and F1-score compared to the existing traditional pre-trained model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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