In recent, library is considered as an integrated knowledge convergence center that can respond to various requests about information service of users. Therefor it is necessary to establish a novel information system based on information communications technologies of the era. In other words, it is currently required to develop mobile information service available in portable devices such as smart phones or tablet PCs, and to establish information system reflecting cloud computing, SaaS, Annotation, and Library 2.0 etc. In this paper we design and implement a library information system using collective intelligence and cloud computing. This information system can be adapted for the varieties of mobile service paradigm and abruptly increasing amount of electronic materials. Advantages of this concept model are resource sharing, multi-tenant supporting, configuration, and meta-data supporting etc. In addition it can offer software on-demand type user services. In order to test the performance of our system, we perform an effectiveness analysis and TTA authentication test. The average response time corresponding to variance of data reveals 0.692 seconds which is very good performance in timing effectiveness point of view. And we detect maturity level-3 or 4 authentication in TTA tests such as SaaS maturity, performance, and application programs.
The purpose of this study was to confirm the extent of the reduction in the total cost of ownership of the open source software in comparison to the commercial software installed for information system, PC and cloud computing. Accordingly, the actual reduction rates in the total cost of ownership, when open source software is installed in the information system, PC and cloud computing, were computed and analyzed for 51 companies in the area of information system, 18 companies in the area of PC and 6 companies in the area of cloud computing, which included government institution, educational institution and private enterprises. The results of expert survey illustrated that the reduction rates are (1)63.3% on the average for the 4areas of information system, namely, DBMS, WAS, Web and OS, (2) 59.4% on the average for the 6 areas of PC, namely, OS, Documentation Program, Back-up and Restoration, Screen Capture, Vaccine and Others and (3) 61.2% on the average for the 6 areas of cloud computing, namely, Virtualization, OS, WEM/WAS, DBMS, DFS and Cloud Management.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.2
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pp.86-100
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2015
Cloud computing is a computing term that evolved in the late 2000s, based on utility and consumption of computer resources. Google say that "Cloud computing involves deploying groups of remote servers and software networks that allow different kinds of data sources be uploaded for real time processing to generate computing results without the need to store processed data on the cloud. Cloud computing relies on sharing of resources to achieve coherence and economies of scale, similar to a utility (like the electricity grid) over a network. At the foundation of cloud computing is the broader concept of converged infrastructure and shared services. Cloud computing, or in simpler shorthand just "the cloud", also focuses on maximizing the effectiveness of the shared resources." The cloud service is a smart and/or intelligent service to save private files in any device, anytime, anywhere. Dropbox, OAuth, PAClous are required that the accumulated user's data are archives with cloud service. Currently we suggest an implementation technique to process many tasks to the cloud server with a thread pooling. Thread pooling is one of efficient implementating technique for client and service environment. In this paper, to present the implementation technique we suggest three diagrams in the consideration of software engineering.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.345-352
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2022
Recent LiDAR(Light Detection And Ranging) sensor is used for scanning object around in real-time. This sensor can detect movement of the object and how it has changed. As the production cost of the sensors has been decreased, LiDAR begins to be used for various industries such as facility guard, smart city and self-driving car. However, LiDAR has a large input data size due to its real-time scanning process. So another way for processing a large amount of data are needed in LiDAR system because it can cause a bottleneck. This paper proposes edge computing to compress massive point cloud for processing quickly. Since laser's reflection range of LiDAR sensor is limited, multiple LiDAR should be used to scan a large area. In this reason multiple LiDAR sensor's data should be processed at once to detect or recognize object in real-time. Edge computer compress point cloud efficiently to accelerate data processing and decompress every data in the main cloud in real-time. In this way user can control LiDAR sensor in the main system without any bottleneck. The system we suggest solves the bottleneck which was problem on the cloud based method by applying edge computing service.
The rapid development of cloud computing and mobile internet service changes to an mobile cloud service environment that can serve and pay computing source that users want anywhere and anytime. But when user misses mobile device, the respond to any threat like user's personal information exposal is insufficient. This paper proposes cloud service access control model to provide secure service for mobile cloud users to other level users. The proposed role-based model performs access authority when performs user certification to adapt various access security policy. Also, the proposed model uses user's attribute information and processes before user certification therefore it lowers communication overhead and service delay. As a result, packet certification delay time is increased 3.7% and throughput of certification server is increased 10.5%.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.239-244
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2014
As the usefulness of mobile device is kept growing the privacy of the cloud computing is receiving more attentions. Even though many researches and solutions for privacy matters are suggested we are still worrying about the security problems. In addition most of cloud computing systems uses file-level synchronization which make it difficult to modify a part of a file. If we use data-centric app that stores data on embedded DBMS such as SQLite, a simple synchronization may incur some loss of information. In this paper we propose a solution to build a personal cloud that supports record-level synchronization. And we show a prototype system which uses RESTful web services and the same schema on mobie devices and the cloud storage. Synchronization is achieved by using a kind of optimistic concurrency control.
As the cloud services, the underlying technology of the digital convergence environment, have been widely adopted in the business, personal information protection has been recognized as one of the major issues to resolve. When cloud services are used to process the personal information, the personal information protection law speculates the establishment of a contract or service level agreement(SLA). This research presents 7 privacy indicators and 13 metrics which can be included in cloud SLA, based on the analysis of related regulation and standards and the SMART(Specific, Measurable, Action-oriented, Relevant and Timely) model. The proposed indicators are examined using the Focus Group Interview method in terms of materiality and feasibility. The results show that all the proposed indicators are meaningful and useful.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.324-327
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2013
Recently, due to evolving cloud computing technology, we can easily and transparently utilize both local computing resource and remote computing resource in real life. Especially, enhancing smart device technologies and network infrastructures promote an increase of needs to share files between local smart devices and cloud storages. However, since smart devices have a limited storage space, storing files on cloud storage causes a starvation problem of local storage. It means that users can face a storage-lack problem even a cloud storage service provide a huge file storing space. In this research, we propose a method to manage files between smart devices and cloud storages. Our approach calculate file usage pattern based on recently used date, and then this approach determines local files being migrated. As a result, our approach is sufficient for handling data synchronization between big data storage farm and local thin client which contains limited storage space.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.678-680
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2013
Recently, A computing environment are provided that can easily be used for services based on the cloud environment. Among them, SaaS(SoftWare as a Service) is that it provides cloud users to be available by placing the cloud systems on the Internet software. But, the problem with this, problems is that user can not be utilized to not find a service registered in the cloud system. The thing to make clear the meaning and relationship between services using the ontology to solve these problems, It must be supported to be used to find the exact service the user wants. Ontology for service discovery can be used to help to find services by guessing relevance by using the function or service names entered by the user. We provide how to configure the service ontology and the search system of services using ontology.
Cloud computing is one of the distributed computing environments and utilizes several computing resources. Cloud environment uses a virtual machine to process a requested job. To balance a workload and process a job rapidly, cloud environment uses a provisioning technique and assigns a task with a status of virtual machine. However, a scheduling method for cloud computing requires a definition of virtual machine availabilities, which have an obscure meaning. In this paper, we propose Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation(FVPRE). FVPRE analyzes a state of every virtual machine and actualizes a value of resource availability. Thus FVPRE provides an efficient provisioning scheduling with a precise evaluation of resource availability. FVPRE shows a high throughput and utilization for job processing on cloud environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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