Recently, cloud computing market is growing geometrically in both private and public area, and many global companies in various domains have developed and provided cloud computing services. In such situation, Korean government made multiple plans for domestic cloud computing industry. However, most research institutes have focused on market size and status information, which makes actual effectiveness of cloud computing service hard to recognize. In this study, we define cloud computing Industry by rearranging Input-Output table published by the Bank of Korea to use Input-Output Analysis. The Input-Output Analysis was devised in 1963 by Leontief and it is used in many fields of study until now. It produces various coefficients that are able to identify production-inducing effect, value-added effect, labor-inducing effect, front and rear chain effect. The analysis results show that production-inducing effect, front and rear chain effect of cloud computing industry is low compared to other industries. However, cloud computing Industry possesses relatively high value-added effect and labor-inducing effect. It is because industry magnitude of cloud computing is smaller than other industries such as manufacturing, chemical industries. The economic effects of the cloud computing industry are not remarkable, but this result is significant to emerging markets and industries and presents the fresh way of analyzing cloud computing research field.
This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.2
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pp.57-68
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2013
Recently, cloud computing has been viewed as a technology of great influence. Despite the importance of personal cloud services, the majority of cloud computing studies has been focused on an enterprise level. Therefore, in this research, we list variables of personal cloud computing characteristics (accessibility, storage, trust, perceived ease of use, availability) from preceding research done on an enterprise level. So, through pilot testing, we analyze whether examined characteristic variables affect the intention to use personal cloud computing. Next, we investigate the relevancy between user characteristics, including gender, age, and occupation, and the usage rate of personal cloud computing. Lastly, we implement an analysis of variance in order to speculate whether there is any difference between the five characteristic variables in using personal cloud computing between cloud service enterprises. For empirical testing people with experience in personal cloud computing are surveyed. Frequency analysis, exploratory factor analysis, internal consistency analysis, T-test, ANOVA, and multiple regression analysis are implemented with 325 valid samples. The analysis results are as follows: First, among user characteristic variables, 'occupation' shows a significant relationship with cloud service usage, Second, between cloud service enterprises, all five characteristic variables of 'Naver N Drive' are thoroughly evaluated and 'Google Drive' receives a high evaluation in availability and accessibility. Third and finally, all of the selected characteristic variables affect the intention to use personal cloud computing. However, availability is identified to be the most important factor. This research will serve as a reference to enterprises for the practical implementation of personal cloud computing service.
Although many studies have been conducted on risk analysis and evaluation in the on-premises environment in information security, studies on effective methodologies of risk analysis and evaluation for cloud computing systems are lacking. In 2015, the Cloud Computing Development Act was enacted, which served as an opportunity to promote the introduction of cloud computing. However, due to the increase in security incidents in the cloud computing system, activation is insufficient. In addition, the cloud computing system is not being actively introduced because of the difficulty in understanding the cloud computing system technology of the person in charge who intends to introduce the cloud computing system. In this regard, this study presented an effective risk analysis and evaluation method by examining the characteristics, concepts, and models of cloud computing systems and analyzing how these characteristics affect risk analysis and evaluation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1377-1383
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2015
As the cloud services users' increase, there are important files created by individual in cloud storage. Thus, investigation of cloud artifact should be conducted. There are two methods of analyzing cloud service, one is that investigates cloud server provider (CSP), and another is that investigates client. In this paper, we presents an automated framework to detect the altered artifact and developes a tool that detects the cloud artifact. We also developed Cloud Artifact Tool that can investigate client computer. Cloud Artifact Tool provides feature of collection and analysis for the services such as Google Drive, Dropbox, Evernote, NDrive, DaumCloud, Ucloud, LG Cloud, T Cloud and iCloud.
An, Young Min;Kang, Tae Jun;Park, Joon Seok;Yeom, Keun Hyuk
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.161-168
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2015
It is difficult to provide proper cloud services for cloud users, because the number of cloud services are increasing and the type of cloud services are diversifying. To overcome this problem, the concept of cloud service broker is presented to mediate cloud services between cloud providers and tenant. The most important role of cloud service broker is to finding cloud services that fulfill requirements of tenant. However, current existing cloud service broker conduct passive requirements analysis process with cloud service expert's assistance. In addition, the systematic functional and non-functional requirement analysis is insufficient. Therefore, we need the new methods for requirement analysis to find nearest service that matches with requirement of tenant. In this paper, we apply pairwise comparison from AHP method to analyze requirement automatically and systematically. It calculates score of service by comparing requirement with service specification, calculating importance rate, and so on.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.201-209
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2021
The term, eGovernmen or e-Government, uses technology communications devices such as computers and the Internet to provide public services to citizens and others. The eGovernment or e-government provides citizens with new opportunities to access the government directly and conveniently, while the government provides citizens with directservices. Also, in these days, cloud computing is a feature that enables users to use computer system resources, especially data storage (cloud storage) and on-demand computing power, without having to manage themselves. The term is commonly used to describe data centers that are available to many users over the Internet. Today, the dominant Big Cloud is distributed across multiple central servers. You can designate it as an Edge server if it is relatively close to the user. However, despite the prevalence of e-government and cloud computing, each of these concepts has evolved. Research attempts to combine these two concepts were not being made properly. For this reason, in this work, we aim to produce independent and objective analysis results by separating progress steps for the analysis of e-government cloud service platforms. This work will be done through an analysis of the development process and architectural composition of the e-government development standard framework and the cloud platform PaaS-TA. In addition, this study is expected to derive implications from an analysis perspective on the direction and service composition of the e-government cloud service platform currently being pursued.
Since the recent Corona 19, the importance of cloud computing is increasing, and at the same time, competition among clouds is intensifying. Cloud companies are competing for survival by promoting various management innovation methods for continuous growth and development amid a rapidly changing business environment. They are also increasingly interested in performance management in their operations and growth. In this paper, we propose Cloud BSC, an IT BSC-based performance measurement model for cloud enterprise performance management. The validity of the proposed model is verified through statistical analysis and causal analysis. Eventually, the proposed model is expected to be utilized as a management evaluation tool that can provide useful performance analysis information to cloud companies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.315-320
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2021
Currently, cloud computing is being used as a technology that greatly changes the IT field. For many businesses, many cloud services are available in the form of custom, reliable, and cost-effective web applications. Most cloud service providers provide functions such as IoT, machine learning, AI services, blockchain, AR & VR, mobile services, and containers in addition to basic cloud services that support the scalability of processors, memory, and storage. In this paper, we will look at the most used cloud service providers and compare the services provided by the cloud service providers.
The application of cloud computing to many industrial domains is rapidly increasing, and domestic and foreign cloud service providers are actively conducting business. In the domestic cloud market, it is necessary to establish an ecosystem with partner operators that work closely with private cloud service providers. In this paper, to create such an environment, we propose a framework that can evaluate the capabilities of partners required for cloud service providers to establish specific business strategies. The framework proposed in this study establishes criteria for evaluating partners' competencies and applies a decision-making model such as fuzzy AHP for evaluation. Eventually this will help not only to expand the domestic cloud market but also to strengthen the competitiveness of domestic cloud partners through the growth of the domestic cloud market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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