Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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pp.216-219
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2011
이 기종의 컴퓨팅 자원들로 구성된 데이터센터에서 사용자가 제출한 클라우드 작업의 서비스 품질을 보장하기 위해서는 효율적인 작업할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 작업의 처리시간을 사용자의 QoS 로 정의하고 작업처리시간을 최소화하면서 동시에 모든 사용자에게 차별 없이 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있는 최적 작업할당 문제를 정의한다. 협력적 게임모형인 NBS(Nah Bargaining Solution)을 이용하여 정의한 문제를 해결하였고 이를 이용하여 각 자원에 할당되는 작업부하를 효율적으로 제어함으로써 파레토 최적을 유지할 수 있는 협력적 부하분산 정책을 도출하였다. 또한, 성능 평가를 통해 제안한 기법이 작업처리시간을 최소화하면서도 모든 자원에서의 작업처리시간이 동일함을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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pp.151-152
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2013
사용자 지향형 클라우드 협업 시스템이 가지는 장점은 다양한 클라우드 서비스 제공자들로부터 컴퓨팅 자원을 제공받기 때문에, 넓은 폭에서 선택이 가능한 점이다. 이것이 가능하려면, 다양한 컴퓨팅 자원들의 기대 성능값을 사전에 알아서 사용자가 사용하는 애플리케이션의 특성을 고려하여 자원들을 평가하고 가장 높은 성능 기댓값을 가지는 자원을 찾을 수 있어야 한다.
This paper proposed controlling methods for SDN(Software Defined Network) based multiple radio access technology as the solutions of following two issues which were mainly occurred by explosive increasing of video traffic. The first one is a requirement for traffic off-loading caused by 3rd-party video service providers from the mobile network operator's viewpoint. The other one is a provision of high-speed video contents transmission services with low price. Furthermore, the performance evaluation was also conducted on the real test-bed which is composed of OpenStack cloud and SDN technology such as OpenFlow and Open vSwitch. A virtual machine running on the OpenStack provide a video service and the terminal which is able to use multiple radio access technology supports two 2.4GHz WLANs(Wireless Local Area Network) and three 5GHz WLANs, concurrently. Finally, we can get 820Mbps of the maximum transmission speed by using that five WLAN links for the single service at the same time.
Recently, an introduction of the cloud computing causes rapid changes in every aspect of the internet environments including hardware, operating systems, applications, and their services. As the cloud computing environment based on SaaS are being developed to a form in which web platform technology and web cloud services are converged. The digital library system also has been being developed to a service model optimized to SaaS based cloud computing environment, which are different from ASP technology. From the web interface point of view, user customization of the SaaS based cloud computing environment is the most important fact. Therefore, this research work suggests a customized web interface considering usability and accessibility so that enterprises and individual users can be able to do an effortless internet browsing under the cloud computing environment. For this purpose, usability tests were carried out as the user customized web interface design were developed and applied to the LinkSaaS website. This paper work lastly presents an UI environment on which customized interface design for individual users can be formulated.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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pp.109-110
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2020
최근 엣지 컴퓨팅을 활용한 자율주행차 서비스 개발 연구가 진행 중이다. 특히, 최근 개발 중인 차량 엣지 컴퓨팅 기술은 도로 상황 및 교통 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 처리를 통해 안정된 차량 및 교통 서비스를 제공할 수 있는 기술로 평가받고 있다. 따라서 본 논문에서는 자율주행차 서비스를 위해 차량 엣지 컴퓨팅 간, 엣지-클라우드간 협업 모델을 제안하고 차량 안전 메시지와 같은 긴급 메시지의 빠른 전달을 위한 초지연 메지시 전달 기법을 제안한다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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제11권4호
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pp.163-168
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2022
As cloud computing and the Internet of things are getting popular, the number of devices in the Internet of things computing environments is increasing. In addition, there exist various Internet-based applications, such as home automation and healthcare. In turn, existing studies explored the quality of service, such as downtime and reliability of tasks for Internet of things applications. To enhance the quality of service of Internet of things applications, cloud-fog computing (combining cloud computing and edge computing) can be used for offloading burdens from the central cloud server to edge servers. However, when devices inherit the mobility property, continuity and the quality of service of Internet of things applications can be reduced. In this paper, we propose a resource management scheme based on live migrations for mobility support in edge-based fog computing environments. The proposed resource management algorithm is based on the mobility direction and pace to predict the expected position, and migrates tasks to the target edge server. The performance results show that our proposed resource management algorithm improves the reliability of tasks and reduces downtime of services.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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제2권6호
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pp.383-394
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2013
As a way of augmenting constrained resources of mobile devices such as CPU and memory, many works on mobile cloud computing (MCC), where mobile devices utilize remote resources of cloud services or PCs, have been proposed. Typically, in MCC, many nodes with different operating systems and platform and diverse mobile applications or services are located, and a central manager autonomously performs several management tasks to maintain a consistent level of MCC overall quality. However, as there are a larger number of nodes, mobile applications, and services subscribed by the mobile applications and their interactions are extremely increased, a traditional management method of MCC reveals a fundamental problem of degrading its overall performance due to overloaded management tasks to the central manager, i.e. a bottle neck phenomenon. Therefore, in this paper, we propose a clustering-based optimization method to solve performance-related problems on large-scaled MCC and to stabilize its overall quality. With our proposed method, we can ensure to minimize the management overloads and stabilize the quality of MCC in an active and autonomous way.
Recently, interest in cloud computing which provides IT resources as service form in IT field is increasing. As a result, much research has been done on the distributed data processing that store and manage a large amount of data in many servers. Meanwhile, in order to effectively utilize the spatial data which is rapidly increasing day by day with the growth of GIS technology, distributed processing of spatial data using cloud computing is essential. Therefore, in this paper, we review the representative distributed data processing techniques and we analyze the optimization requirements for performance improvement of the distributed processing techniques for a large amount of data. In addition, we uses the Hadoop and we evaluate the performance of the distributed data processing techniques for their optimization requirements.
The cloud computing paradigm introduced pay-per-use models in which IT services can be created and scaled on-demand. However, service providers are still concerned about the constraints imposed by their physical infrastructures. In order to keep the required QoS and achieve the goal of upholding the SLA, virtualized resources must be efficiently consolidated to maximize system throughput while keeping energy consumption at a minimum. Using ANN, we propose a predictive SLA-aware approach for consolidating virtualized resources in a cloud environment. To maintain the QoS and to establish an optimal trade-off between performance and energy efficiency, the server's utilization threshold dynamically adapts to the physical machine's resource consumption. Furthermore, resource-intensive VMs are prevented from getting underprovisioned by assigning them to hosts that are both capable and reputable. To verify the performance of our proposed approach, we compare it with non-optimized conventional approaches as well as with other previously proposed techniques in a heterogeneous cloud environment setup.
In this study, a cloud-based processing method using Agisoft Metashape, a commercial software, and Amazon web service, a cloud computing service, is introduced and evaluated to quickly generate high-precision 3D realistic data from large volume UAV images acquired in disaster sites. Compared with on-premises method using a local computer and cloud services provided by Agisoft and Pix4D, the processes of aerial triangulation, 3D point cloud and DSM generation, mesh and texture generation, ortho-mosaic image production recorded similar time duration. The cloud method required uploading and downloading time for large volume data, but it showed a clear advantage that in situ processing was practically possible. In both the on-premises and cloud methods, there is a difference in processing time depending on the performance of the CPU and GPU, but notso much asin a performance benchmark. However, it wasfound that a laptop computer equipped with a low-performance GPU takes too much time to apply to in situ processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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