The Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI) which is the Fourier Transform InfraRed (FTIR) spectrometer has been operated by the National Institute of Meteorological Research (NIMR) in Anmyeon island, South Korea since June 2010. The ground-based AERI with similar hyper-spectral infrared sensor to satellite could be an alternative way to validate satellite-based remote sensing. In this regard, the NIMR has focused on the improvement of Cloud data Filtering Method (CFM) which employed only one reference spectrum of clear sky in winter season. This study suggests Seasonal-Cloud data Filtering Method (S-CFM) which applied seasonal AERI reference spectra. For the comparison of applied S-CFM and CFM, the methane retrievals (surface volume mixing ratio) from AERI spectra are used. The quality of AERI methane retrieval applied S-CFM was significantly more improved than that of CFM. The positive result of S-CFM is similar pattern with the seasonal variation of methane from ground-based in-situ measurement, even if the summer season's methane is retrieved over-estimation. In addition, the comparison of vertical total column of methane from AERI and GOSAT shows good result except for the summer season.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1163-1172
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2015
In this paper, an MQTT based protocol is designed and implemented for control, management and monitoring of HVAC in a cloud platform in real time. The MQTT protocol is a two-way messaging protocol, and has the generality, flexibility, light weighted, quickness with reliability and security. In the implemented system, performance and reliability of the communication protocol is considered for data acquisition and control between the CCU and the cloud server. Control and monitoring for the cloud server is performed in real time in conjunction with CCU and the MQTT server.
For a library to be able provide information services and fulfill its function as a knowledge convergence center capable of responding to various information demands, the development of next-generation information systems based on the latest information and communication technology is needed. The development of mobile information services using portable devices such smart phones and tablet PCs and information systems which incorporate the concepts of cloud computing, SaaS (Software as a Service), annotation and Library2.0 is also required. This paper describes a library information system that utilizes collective intelligence and cloud computing. The information system developed for this study adopts the SaaS-based cloud computing service concept to cope with the shift in the mobile service paradigm in libraries and the explosion of electronic data. The strengths of such a conceptual model include the sharing of resources, support of multi-tenants, and the configuration and support of metadata. The user services are provided in the form of software on-demand. To test the performance of the developed system, the efficiency analysis and TTA certification test were conducted. The results of performance tests, It is encouraging that, at least up to 100MB, the job time is approximately linear and with only a moderate overhead of less than one second. The system also passed the level-3 or higher criteria in the certification test, which includes the SaaS maturity, performance and application program functions.
it is well observed in the ocean that the surface disturbances due to rain, wind and breaking waves generate bubble clouds several meters deep from the water surfaces. Thses kinds of bubble clouds can work as a physical mechanism to produce underwater ambient noise. In the laboratory experiment observing the noise generated from a bubble cloud we showed a role of individual bubbles in collective oscillations of a bubble cloud. The experimental data agree very well with the theoretical predictions. These results confirm that the collective oscillations of a bubble cloud is one of the more likely mechanisms for an ocean ambient noise source around several hundred hertz.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.6
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pp.512-520
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2013
In this paper, the control algorithm which can resolve the unfairness in network performance of the virtual machine arised from the CPU scheduling in cloud datacenter has been proposed. We first describe the evaluation and analysis results of the network unfairness phenomenon of virtual machine through the heterogeneous cloud datacenter testbed and we propose the control algorithm which can guarantee the fairness of the network performance based on the PID control scheme. Through the implementation and evaluation results, we verify the performance of the proposed algorithm.
Kim, Deunghwa;Namgung, Jaeung;Park, Jungheum;Lee, Sangjin
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.491-500
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2013
With the advent of big data and increased costs of SSD(HDD), domestic and foreign Internet cafes and organizations have adopted NDS(No Disk System) solution recently. NDS is a storage virtualization solution based on a kind of cloud computing. It manages Operating System and applications in the central server, which were originally managed by individual computers. This research will illustrate the way to analyze user's behaviors under NDS circumstance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.123-125
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2023
As deep learning has become an essential part of human lives, the requirement for Deep Learning as a Service (DLaaS) is growing. Since using remote cloud servers induces privacy concerns for users, a Fully Homomorphic Encryption (FHE) arises to protect users' sensitive data from a malicious attack in the cloud environment. However, the FHE cannot support several computations, including the most popular activation function, Rectified Linear Unit (ReLU). This paper analyzes several polynomial approximation methods for ReLU to utilize FHE in DLaaS.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.641-642
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2015
Unlike for other building processes, BIM for earthwork does not need a large variety of 3D model shapes; however, it requires a 3D model that can efficiently reflect the changing features of the ground shape and provide soil type-dependent workload calculation and information on equipment for optimal management. Objects for earthwork have not yet been defined because the current BIM system does not provide them. The BIM technology commonly applied in the manufacturing center uses real-object data obtained through 3D scanning to generate 3D parametric solid models. 3D scanning, which is used when there are no existing 3D models, has the advantage of being able to rapidly generate parametric solid models. In this study, A method to generate 3D models for earthwork operations using reverse engineering is suggested. 3D scanning is used to create a point cloud of a construction site and the point cloud data are used to generate a surface model, which was then converted into a parametric model with 3D objects for earthwork
Recently, researches to facilitate utilization by small and medium business (SMB) of cloud computing and big data paradigm, which is the booming adoption of IT area, has been on the increase. As one of these efforts, in this paper, we design and implement the prototype to tentatively build up Hadoop cluster under private cloud infrastructure environments. Prototype implementation are made on each hardware type such as single board, PC, and server and performance is measured. Also, we present the integrated verification results for the data analysis performance of the analysis software system running on top of realized prototypes by employing ASA (American Standard Association) Dataset. For this, we implement the analysis software system using several open sources such as R, Python, D3, and java and perform a test.
Innovations from current researches on cloud computing such as applying bio-inspired computing techniques have brought new level solutions in offloading mechanisms. With the growing trend of mobile devices, mobile cloud computing can also benefit from applying bio-inspired techniques. Energy-efficient offloading mechanisms on mobile cloud systems are needed to reduce the total energy consumption but previous works did not consider energy consumption in the decision-making of task distribution. This paper proposes the Particle Swarm Optimization (PSO) as an offloading strategy of cloudlet to data centers where each task is represented as a particle during the process. The collected tasks are classified using K-means clustering on the cloudlet before applying PSO in order to minimize the number of particles and to locate the best data center for a specific task, instead of considering all tasks during the PSO process. Simulation results show that the proposed PSO excels in choosing data centers with respect to energy consumption, while it has accumulated a little more processing time compared to the other approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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