Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.25-28
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2012
최근 인터넷의 발달과 함께 웹을 기반으로 하는 클라이언트-서버 분산 구조의 웹서비스 시스템 구조가 점차 확산되고 있다. 게다가, 최근에는 스마트폰을 이용한 스마트폰 애플리케이션이 대중화 되면서, 웹서비스의 활용이 점차 확대되는 추세이다. REST 웹서비스는 일반적으로 기업이나 공공기관에서 자사의 정보시스템의 특정 Open API를 제공하는데 많이 활용된다. 본 연구에서는 REST 웹서비스를 조합/탑재/운용하는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 활용하면 서비스 개발자로 하여금 서비스를 조합한 웹서비스를 일반적인 객체지향언어를 통해 개발하고 컴파일 후 업로드 하면 손쉽게 서비스를 운용할 수 있다. 본 논문에서는 REST 웹서비스 조합/탑재/운용 시스템을 제안한다. 웹서비스 조합/탑재/운용 시스템은 REST 웹서비스 개발자로 하여금 웹서비스를 손쉽게 조합하여 컴파일한 후 업로드함으로써 손쉽게 조합 REST 웹서비스를 운용할 수 있도록 한다. 이를 통해 REST 웹서비스 개발자들은 일반적인 객체지향언어를 통해 개발하고 업로드 할 수 있으며, 본 논문에서 제안하는 시스템을 통해 REST 웹서비스를 운용할 수 있다.
Recently, the development of cloud computing technology is developed as soon as smartphones is increases, and increased that users want to receive big data service. Hadoop framework of the big data service is provided to hadoop file system and hadoop mapreduce supported by data-intensive distributed applications. But, smpartphone service using hadoop system is a very vulnerable state to data authentication. In this paper, we propose a initial authentication protocol of hadoop system assisted by smartphone service. Proposed protocol is combine symmetric key cryptography techniques with ECC algorithm in order to support the secure multiple data processing systems. In particular, the proposed protocol to access the system by the user Hadoop when processing data, the initial authentication key and the symmetric key instead of the elliptic curve by using the public key-based security is improved.
The Knowledge service system needs to infer a new knowledge from indicated knowledge to provide its effective service. Most of the Knowledge service system is expressed in terms of ontology. The volume of knowledge information in a real world is getting massive, so effective technique for massive data of ontology is drawing attention. This paper is to provide the method to infer massive data-ontology to the extent of RDFS, based on cloud computing environment, and evaluate its capability. RDFS inference suggested in this paper is focused on both the method applying MapReduce based on RDFS meta table, and the method of single use of cloud computing memory without using MapReduce under distributed file computing environment. Therefore, this paper explains basically the inference system structure of each technique, the meta table set-up according to RDFS inference rule, and the algorithm of inference strategy. In order to evaluate suggested method in this paper, we perform experiment with LUBM set which is formal data to evaluate ontology inference and search speed. In case LUBM6000, the RDFS inference technique based on meta table had required 13.75 minutes(inferring 1,042 triples per second) to conduct total inference, whereas the method applying the cloud computing memory had needed 7.24 minutes(inferring 1,979 triples per second) showing its speed twice faster.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.174-177
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2015
최근 Social, Mobile, IoT 등에 기반한 비즈니스 데이터의 폭증과 함께 이를 저장하고 처리하기 위한 Big Data 플랫폼, 분산 스토리지 기술 등이 사용되고 있다. 최근 제안된 분산 스토리지들은 클라우드 기반 기술과 Scale-Out 아키텍처를 적용하여 데이터의 증가에 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 분산 스토리지의 노드가 수백 대 이상으로 증가하는 경우 수작업을 통한 관리방법으로는 운영관리는 불가능하며 자동화된 운영관리와 모니터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 GlusterFS 분산 스토리지를 대상으로 네트워크, 서버, 디스크, 스토리지 서비스 등 시스템 상태를 구간별로 모니터링할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 분산 스토리지 전체 인프라에 대한 모니터링과 스토리지 서비스 수준을 모니터링 할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.280-282
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2015
This paper proposed Small business owners can use customer contact without additional external assistance professionals and mobile apps, the mobile web, homepage is can automatically create. Automation Platform system combines Single Page Application, cross-platform based native mobile apps, N-Screen based Content building, private cloud based PaaS of construction technology, P2P file sharing and network based multimedia-threaded technology and by automated platform to study how a small business to communicate with customers easily.
As business management has a high level of dependence on Informational Technology (IT), protecting assets of a company from disaster is one of the most important thing that IT operating managers should consider. Because data or information is a major source of operation of the company, data security is the first priority as an aspect of continuity of business management. Therefore, this paper will realize disaster recovery system, which is suspended because of disaster, based on cloud computing system. Realized High Available Replicate System applied a method of multi thread target database to improve Replicate performance, and real time synchronize technology can improve efficiency of network. From Active to Active operation, it maximizes use of backup system, and it has a effect to disperse load of source database system. Also, High Available Replicate System realized consistency verification mechanism and monitoring technique. For Performance evaluation, High Available Replicate System used multi thread method, which shows more than threefold of replicate performance than single thread method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.913-921
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2012
The current PC-based desktop environment is being converted into server-based virtual desktop environment due to security, mobility, and low upgrade cost. In this paper, a desktop virtualization system is implemented using an open source-based cloud computing platform and hypervisor. The implemented system is applied to the virtualziation of computer in university. In order to reduce the image transfer time, we propose a solution using HDFS. In addition, an image management structure needed for desktop virtualization is designed and implemented, and applied to a real computer lab which accommodates 30 PCs. The performance of the proposed system is evaluated in various aspects including implementation cost, power saving rate, reduction rate of license cost, and management cost. The experimental results showed that the proposed system considerably reduced the image transfer time for desktop service.
In the current era of big data and cloud computing, the amount of data utilized is increasing, and various systems to process this big data rapidly are being developed. A distributed file system is often used to store the data, and glusterFS is one of popular distributed file systems. As computer technology has advanced, NAND flash SSDs (Solid State Drives), which are high performance storage devices, have become cheaper. For this reason, datacenter operators attempt to use SSDs in their systems. They also try to install glusterFS on SSDs. However, since the glusterFS is designed to use HDDs (Hard Disk Drives), when SSDs are used instead of HDDs, the performance is degraded due to structural problems. The problems include the use of I/O-cache, Read-ahead, and Write-behind Translators. By removing these features that do not fit SSDs which are advantageous for random I/O, we have achieved performance improvements, by up to 255% in the case of 4KB random reads, and by up to 50% in the case of 64KB random reads.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.443-452
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2021
One of the key technologies in edge computing is that it always provides services close to the user by moving data between edge servers according to the user's movements. As such, the movement of data between edge servers is frequent. As IoT technology advances and usage areas expand, the data generated also increases, requiring technology to accurately track and process each data to properly manage the data present in the edge computing environment. Currently, cloud systems do not have data disposal technology based on tracking technology for data movement and distribution in their environment, so users cannot see where it is now, whether it is properly removed or not left in the cloud system if users request it to be deleted. In this paper, we propose a tracking data server to create and manage the movement and distribution of data for each edge server and data stored in the central cloud in an edge computing environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.49-56
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2010
In this paper, we implement a Hadoop based cluster for cloud computing and evaluate the performance of this cluster based on application characteristics by executing RandomTextWriter, WordCount, and PI applications. A RandomTextWriter creates given amount of random words and stores them in the HDFS(Hadoop Distributed File System). A WordCount reads an input file and determines the frequency of a given word per block unit. PI application induces PI value using the Monte Carlo law. During simulation, we investigate the effect of data block size and the number of replications on the execution time of applications. Through simulation, we have confirmed that the execution time of RandomTextWriter was proportional to the number of replications. However, the execution time of WordCount and PI were not affected by the number of replications. Moreover, the execution time of WordCount was optimum when the block size was 64~256MB. Therefore, these results show that the performance of cloud computing system can be enhanced by using a scheduling scheme that considers application's characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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