Virtualization is a promising approach to consolidating multiple online services onto a smaller number of computing resources. A virtualized server environment allows computing resources to be shared among multiple performance isolated platforms called virtual machines. Through server virtualization software, applications servers are encapsulated into VMs, and deployed with APIs on top generalized pools of CPU and memory resources. Networking and security have been moved to a software abstraction layer that transformed computing, network virtualization. And it paves the way for enterprise to rapidly deploy networking and security for any application by creating the virtual network. Stochastic reward net (SRN) is an extension of stochastic Petri nets which provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, we develop SRN model of network virtualization based on virtual switch. Measures of interest such as switching delay and throughput are considered. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results are obtained according to the virtual switch capacity and number of active VMs.
Oreskovic, Christopher;Savory, Eric;Porto, Juliette;Orf, Leigh G.
Wind and Structures
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v.26
no.3
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pp.147-161
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2018
For wind engineering applications downbursts are, presently, almost exclusively modeled, both experimentally and numerically, as transient impinging momentum jets (IJ), even though that model contains none of the physics of real events. As a result, there is no connection between the IJ-simulated downburst wind fields and the conditions of formation of the event. The cooling source (CS) model offers a significant improvement since it incorporates the negative buoyancy forcing and baroclinic vorticity generation that occurs in nature. The present work aims at using large-scale numerical simulation of downburst-producing thunderstorms to develop a simpler model that replicates some of the key physics whilst maintaining the relative simplicity of the IJ model. Using an example of such a simulated event it is found that the non-linear scaling of the velocity field, based on the peak potential temperature (and, hence, density) perturbation forcing immediately beneath the storm cloud, produces results for the radial location of the peak radial outflow wind speeds near the ground, the magnitude of that peak and the time at which the peak occurs that match well (typically within 5%) of those produced from a simple axi-symmetric constant-density dense source simulation. The evolution of the downdraft column within the simulated thunderstorm is significantly more complex than in any axi-symmetric model, with a sequence of downdraft winds that strengthen then weaken within a much longer period (>17 minutes) of consistently downwards winds over almost all heights up to at least 2,500 m.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.2
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pp.113-124
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2015
Unlike structured data which are gathered and saved in a predefined structure, unstructured text data which are mostly written in natural language have larger applications recently due to the emergence of web 2.0. Text mining is one of the most important big data analysis techniques that extracts meaningful information in the text because it has not only increased in the amount of text data but also human being's emotion is expressed directly. In this study, we used R program, an open source software for statistical analysis, and studied algorithm implementation to conduct analyses (such as Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis). Especially, to focus on our research scope, we used keyword extract method based on a Data Dictionary. By applying in real cases, we could find that R is very useful as a statistical analysis software working on variety of OS and with other languages interface.
The Internet succeeded because of the end-to-end principle which allowed anyone to add functionality to the network. However, as the internet is increasingly becoming the platform for smart IT applications such as VoIP, IPTV, Cloud Computing and Smart Phone, networks are now under increasing strain of traffic congestion and the absence of quality of service insurances. To date, the debate over internet rules has focused on network neutrality rather than network efficiency. This article emphasizes the well-functioning role of market mechanism for the efficient use and further development of the network. To maximize the value of the network, this article proposes a differential treatment to packets based on customer types, and a two-part tariff pricing rule to secure funding to expand and upgrade networks.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.5
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pp.1047-1057
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2018
As the number of services offered on the Internet exponentially increases, password managers are increasing popular applications that store several passwords in an encrypted database (or password vault). Browser-integrated password managers or locally-installed password managers store the password vault on the user's device. Although a web-based password manager stores the password vault on the cloud server, a user can store the master password used to sign in the cloud server on her device. An attacker that steals a user's encrypted vault stored in the victim's device can make an offline attack and, if successful, all the passwords in the vault will be exposed to the attacker. This paper investigates the vulnerability of the password vault stored in the device and develops attack programs to verify the vulnerability of the password vault.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.3
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pp.18-23
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2016
Internet of things (IoT) is revolutionizing in the patient-Centered medical monitoring and management by authorizing the Smartphone application and data analysis with medical centers. The network connectivity is basic requirement to collect the observed human beings' health information from Smartphone to monitor the health from IoT medical devices in personal healthcare. The IoT environment built in Smartphone is very effective and does not demand infrastructure. This paper presents the smart phone deployed personal IoT architecture for Non-Invasive ECG Capturing. The adaptable IoT medical device cum Gateway is used for personal healthcare with big data storage on cloud configuration. In this approach, the Smartphone camera based imaging technique used to extract the personal ECG waveform and forward it to the cloud based big data storage connectivity using IoT architecture. Elaborated algorithm allows for efficient ECG registration directly from face image captured from Smartphone or Tablet camera. The profound technique may have an exceptional value in monitoring personal healthcare after adequate enhancements are introduced.
Companies are now rapidly entering the realm of the realtime economy named 'Now Economy'. 'Now Economy' features the measurement and assessment, accelerating speed of decision making about business. According to this, companies intend to change their disposition to be able to make quick and accurate decision by gathering informations rapidly and correctly, and then by processing that. Applications of ICT can be possible to change the new decision system of companies. In this thesis, the new decision system through amalgamations of BPMS, Mobile, Cloud Service, Hadoop, BI and AI is presented. It will be able to make decision quickly and accurately by collecting all information between the most efficiently managed process and formal and informal data inside company through this, and then by combining changes with situations outside company.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.4
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pp.247-258
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2017
Since 2016 when the regulations related to vehicle structure and device modification were drastically revised, the car tuning market has been growing rapidly. Particularly, many drivers are showing interest in changing the interior and exterior according to their preference, or improving the specifications of their cars by changing the engine and powertrain, among others. Also, as the initial engine settings such as horse power and torque of the vehicle are made for stable driving of the vehicle, it is possible to change the engine performance, via Engine Control Unit (ECU) mapping, to the driver's preference. However, traditionally, ECU mapping could be only performed by professional car engineers and the settings were also decided by them. Therefore, this study proposed a system that collects data related to the driver's driving habits for a certain period and sends them to a cloud server in order to analyze them and recommend ECU mapping values. The traditional mapping method only aimed to improve the car's performance and, therefore, if the changes were not compatible with the driver's driving habits, could cause problems such as incomplete combustion or low fuel efficiency. However, the proposed system allows drivers to set legally permitted ECU mapping based on analysis of their driving habits, and, therefore, different drivers can set it differently according to the vehicle specifications and driving habits. As a result, the system can optimize the car performance by improving output, fuel efficiency, etc. within the range that is legally permitted.
In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.
Solar applications analysis and building energy performance depend on the quality of the solar resource data available. Unfortunately, most of the weather stations do not measure solar radiation data in Korea, as a reason many researchers have studied different solar radiation estimation models and suggested to apply them to various locations in Korea. In addition, they also studied the impact of hourly global solar radiation on energy performance of an office building by comparing the simulated building energy consumptions using four different weather files, one using measured, and three estimated solar radiation from different models, which are Cloud-cover Radiation Model (CRM), Zhang and Huang Model (ZHM), and Meteorological Radiation Model (MRM), and concluded that there was some impact on energy performance of the building due to the using different solar radiation models. However, the result cannot be applied to all other buildings since the simulated office building for that study only used limited building characteristics such as using fixed values of solar heat gain coefficient (SHGC) and window-to-wall ratio (WWR), which are significant parameters related to solar radiation that affect to the building energy consumptions. Therefore, there is a need to identify how the building energy consumption will be changed by varying these building parameters. In this study, the impact of one measured and three estimated global solar radiation on energy performance of the office building was conducted taking account of SHGC and WWR. As a result, it was identified that the impact of four different solar radiation data on energy performance of the office building was evident regardless SHGC and WWR changes, and concluded that the most suitable solar models was changed from the CRM/ZHM to the MRM as SHGC and WWR increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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