• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.284-296
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• 2021

The cloud has already become the core infrastructure of information systems, and government institutions are rapidly migrating information systems to the cloud. Government institutions in several countries use private clouds in their closed networks. However, because of the advantages of public clouds over private clouds, the demand for public clouds is increasing, and government institutions are expected to gradually switch to public clouds. When all data from government institutions are managed in the public cloud, the biggest concern for government institutions is the leakage of confidential data. The public-private-partnership (PPP) cloud provides a solution to this problem. PPP cloud is a form participation in a public cloud infrastructure and the building of a closed network data center. The PPP cloud prevents confidential data leakage and leverages the benefits of the public cloud to build a cloud quickly and easily maintain the cloud. In this paper, based on the case of the PPP cloud applied to the Korean government, the concept, architecture, operation model, and contract method of the PPP cloud are presented.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5357-5381
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• 2018

Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.504-513
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• 2021

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-87
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• 2015

국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 컴퓨터상에 모의 전장 환경 및 무기 모델을 구축하고 다양한 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행하여 무기체계의 효과도를 분석하는 현실적인 수단으로 이용되고 있다. 그러나, 무기체계의 구조 및 행위가 복잡해짐에 따라 이를 시뮬레이션 모델로 만드는 과정이 어려워지고 있다. 모델 재사용 저장소는 시뮬레이션 모델 구축에 필요한 비용을 절감하기 위해 기존에 개발 및 검증된 모델을 저장하고 있다. 그러나 기존의 재사용 저장소들은 특정 플랫폼 및 환경에서만 운용되어 사용자 층에 제한이 있으며, 보안 및 무중단 서비스를 위한 메커니즘이 미흡하여 무기체계 모델과 같은 보안 및 신뢰성이 필요한 모델을 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 무기체계 모델의 재사용을 장려하기 위한 클라우드 저장소인 W-Cloud (Weapon Cloud)를 구축하여 다양한 플랫폼 및 환경에서 활용될 수 있도록 하였다. 또한, 계층형 정보보호 및 기밀성 보장을 통해 무기 모델의 재사용 과정에서 생길 수 있는 보안상의 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.49-70
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• 2018

본 연구에서는 기존의 기록관리시스템, 영구기록관리시스템, 중앙영구기록관리시스템을 국가기록 클라우드로 통합하기 위한 클라우드 시스템 모델을 제시하였다. 또한 중앙영구기록관리시스템을 포함한 영구기록관리시스템을 클라우드 환경으로 전환하기 위한 구체적인 방안을 연구하였다. 국가기록 관련 시스템들을 하나의 클라우드 기반으로 통합하여 정보자원의 공유 활용 및 운영 관리 효율성 제고, 비용 절감을 도모하기 위한 클라우드 시스템 설계 전략 및 목표 모델을 도출하고, 특히 영구기록관리시스템의 단계적인 클라우드 구축 방안을 제시하였다. 또한, 클라우드 환경에서 노출되는 기술적 보안과 운영적 보안 사항을 분석하고 이를 해결하기 위한 방안도 제안하였다. 결과적으로 클라우드 기술을 도입하여 저비용 고효율 등의 효과를 볼 수 있고, 현용-준현용-비현용 단계에서의 업무 연속성을 높일 수 있는 설계가 가능하다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.843-861
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• 2022

Purpose: This study explores the impact of digital transformation (DT) strategies on gaining a competitive advantage in interactive educational services. Methods: We develop a service value proposition model by analyzing educational service elements to confirm the impact of DT in the classroom through case studies. This study focuses on educational services that DT has a positive impact on organizational competitiveness by providing opportunities for customers to engage in operational processes. This case study summarizes competitiveness using SWOT (strengths, weaknesses, opportunities, and threats) analysis. Results: The findings of the case study indicate that DT-enabled competitive factors contribute to an organization's competitive advantage. The study results present key resource as social cloud services, data combination, content sharing, and products/services. The online application that collects user data about education and shares class and evaluation information creates a new class operational process in the field of educational service for a value proposition of collection-merging-sharing with social cloud function. Conclusion: The results of this study can be used as a good guideline for educational service providers interested in applying DT for improved customer satisfaction and educational organizations' competitiveness. In addition, the study findings provide theoretical and practical implications on SWOT approaches to changing the educational service provision ways through digital transformation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.114-115
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• 2018

본 논문에서는 클라우드 환경에서 빅데이터를 비용 효율적으로 분석하기 위한 기법을 연구한다. 전자의무기록의 클라우드 저장이 최근 가능해짐에 따라 중소병원에서의 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, EMR 환경에서 비용 효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안한 기법을 적용하면 클러스터 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터 규모를 계산할 수 있으므로, 보다 적은 비용으로 빅데이터 분석을 효과적으로 처리할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.200-203
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• 2006

Cloud detection algorithm is being developed as major one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-1R and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithm and preliminary test result of both algorithms.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.430-432
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• 2008

Visible channel calibration method using deep convective clouds (DCCs) is developed. The method has advantages that visible radiance is not sensitive to cloud optical thickness (COT) for deep convective clouds because visible radiance no longer increases when COT exceeds 100. Therefore, once DCCs are chosen appropriately, and then cloud optical properties can be assumed without operational ancillary data for the specification of cloud conditions in radiative transfer model. In this study, it is investigated whether IR measurements can be used for the selection of DCC targets. To construct appropriate threshold value for the selection of DCCs, the statistics of cloud optical properties are collected with MODIS measurements. When MODIS brightness temperature (TB) at 11 ${\mu}$ m is restricted to be less than 190 K, it is shown that more than 85% of selected pixels show COT ${\geq}$ 100. Moreover, effective radius ($r_e$) distribution shows a sharp peak around 20 ${\mu}m$. Based on those MODIS observations, cloud optical properties are assumed as COT = 200 and $r_e$ = 20 ${\mu}m$ for the simulation of MODIS visible (0.646 ${\mu}m$) band radiances over DCC targets.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.367-372
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• 2006

Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.