Kim, Huioon;Kim, Hyounggyu;Chun, Kyungwon;Chung, Youngjoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.18-38
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2017
Infrastructure-as-a-Service (IaaS) clouds provide infrastructure as a pool of virtual resources, and the public IaaS clouds, e.g. Amazon Web Service (AWS) and private IaaS cloud toolkits, e.g. OpenStack, CloudStack, etc. provide their own application programming interfaces (APIs) for managing the cloud resources they offer. The heterogeneity of the APIs, however, makes it difficult to access and use the multiple cloud services concurrently and collectively. In this paper, we explore previous efforts to solve this problem and present our own implementation of an integrated cloud API, which can make it possible to access and use multiple clouds collectively in a uniform way. The implemented API provides a RESTful access and hides underlying cloud infrastructures from users or applications. We show the implementation details of the integrated API and performance evaluation of it comparing the proprietary APIs based on our cloud testbed. From the evaluation results, we could conclude that the overhead imposed by our interface is negligibly small and can be successfully used for multi-cloud access.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.1
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pp.81-91
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2017
In Korea, "Act on the Development of Cloud Computing and Protection of its Users" has been enforced since September 28, 2015. Many countries implemented 'Cloud First' policies and global companies such as Amazon, Microsoft, IBM started cloud services in Korea. Under these circumstance, the Act was established for developing the cloud computing industry. The Act includes clauses for encouraging the use of private cloud computing by public organizations, supporting small- and medium-size cloud service providers, and utilizing secure cloud computing services by users. However, some terms appear to be similar but have different meanings from "Act on Promotion of Information and Communications Network Utilization and Information Protection, etc." and "Personal Information Protection Act". This generated some confusion and conflicts in relation to providing user information to a 3rd party and notifying the intrusion in the Cloud Computing Act. This paper discusses these issues and suggestions for revision of the Cloud Computing Act.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.24-38
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2017
The awareness and demand for technological elements in the field of cloud computing and their application models have increased. Cloud-based service information systems are being expanded for use in many applications. Advancements in information technology are directly related to spatial information. PaaS is an important platform for implementing a substantial cloud ecosystem to develop geo-based application services. For this reason, it is necessary to analyze the PaaS cloud technology prior to the development of SaaS. The PaaS cloud supports sharing of related extensions, database operations and management, and application development and deployment. The development of geo-spatial information systems or services based on PaaS in ranging the domestic and overseas range is in the initial stages of both research and application. In this study, state-of-the-art cloud computing is reviewed and a conceptual design for geo-based applications is presented. The proposed model is based on container methods, which are the core elements of PaaS cloud technology based on open source. It is thought that these technologies contribute to the applicability and scalability of the geo-spatial information industry that addresses cloud computing. It is expected that the results of this study will provide a technological base for practical service implementation and experimentation for geo-based applications.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.360-370
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2022
Demand for machine learning systems continues to grow, and cloud machine learning platforms are widely used to meet this demand. Recently, the performance improvement of the application processor of smartphones has become an opportunity for the machine learning platform to move from the cloud to On-Device AI, and mobile applications equipped with machine learning functions are required. In this paper, machine learning tools for mobile applications are investigated and compared the characteristics of these tools.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.6
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pp.303-309
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2013
Cloud storage services are used for efficient sharing or synchronizing of user's data across multiple mobile devices. Although cloud storages provide flexibility and scalability in storing data, security issues should be handled. Currently, typical cloud storage services offer data encryption for security purpose but we think such method is not secure enough because managing encryption keys by software and identifying users by simple ID and password are main defectives of current cloud storage services. We propose a secure data access method to cloud storage in mobile environment. Our framework supports hardware-based key management, attestation on the client software integrity, and secure key sharing across the multiple devices. We implemented our prototype using ARM TrustZone and TPM Emulator which is running on secure world of the TrustZone environment.
Cloud Computing can be viewed as a dynamically-scalable pool of resources. Virtualization is one of the key technologies enabling Cloud Computing functionalities. Virtual machines (VMs) scheduling and allocation is essential in Cloud Computing environment. In this paper, two dynamic VMs scheduling and allocating schemes are presented and compared. One dynamically on-demand allocates VMs while the other deploys optimal threshold to control the scheduling and allocating of VMs. The aim is to dynamically allocate the virtual resources among the Cloud Computing applications based on their load changes to improve resource utilization and reduce the user usage cost. The schemes are implemented by using SimPy, and the simulation results show that the proposed adaptive scheme with one threshold can be effectively applied in a Cloud Computing environment both performance-wise and cost-wise.
Recently, a number of solutions were proposed to address the challenges and issues of vehicular networks. Vehicular Cloud Computing (VCC) is one of the solutions. The vehicular cloud computing is a new hybrid technology that has a remarkable impact on traffic management and road safety by instantly using vehicular resources. In this paper, we study an important vehicular cloud service, content-based delivery, that allows future vehicular cloud applications to store, share and search data totally within the cloud. We design a VCC-based system architecture for efficient sharing of vehicular contents, and propose a Hierarchical Hybrid Content Delivery scheme using Bloom Filter (H2CDBF) for efficient vehicular content delivery in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). The performance of the proposed H2CDBF is evaluated through an analytical model, and is compared to the proactive content discovery scheme, Bloom-Filter Routing (BFR).
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.10
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pp.73-80
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2023
The recent growth in the use of mobile devices has contributed to increased computing and storage requirements. Cloud computing has been used over the past decade to cater to computational and storage needs over the internet. However, the use of various mobile applications like Augmented Reality (AR), M2M Communications, V2X Communications, and the Internet of Things (IoT) led to the emergence of mobile cloud computing (MCC). All data from mobile devices is offloaded and computed on the cloud, removing all limitations incorporated with mobile devices. However, delays induced by the location of data centers led to the birth of edge computing technologies. In this paper, we discuss one of the edge computing technologies, i.e., cloudlet. Cloudlet brings the cloud close to the end-user leading to reduced delay and response time. An algorithm is proposed for scheduling tasks on cloudlet by considering VM's load. Simulation results indicate that the proposed algorithm provides 12% and 29% improvement over EMACS and QRR while balancing the load.
Globally, mobile, cloud computing or big data are the recent marketable key terms. These trend technologies or paradigm in the ICT (Information Communication Technology) fields exert large influence on the most application fields including geo-spatial applications. Among them, cloud computing, though the early stage in Korea now, plays a important role as a platform for other trend technologies uses. Especially, mobile cloud, an integrated platform with mobile device and cloud computing can be considered as a good solution to overcome well known limitations of mobile applications and to provide more information processing functionalities to mobile users. This work is a case study to design and implement the mobile application system for geo-spatial image filtering processing operated on mobile cloud platform built using OpenStack and various open sources. Filtering processing is carried out using R environment, recently being recognized as one of big data analysis technologies. This approach is expected to be an element linking geo-spatial information for new service model development and the geo-spatial analysis service development using R.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.2
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pp.60-75
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2024
The demand of users, who want to focus on the core functionality of their applications without having to manage complex virtual environments in the cloud environment, has created a new computing model called serverless computing. Within the serverless paradigm, resource provisioning and server administration tasks are delegated to cloud services, facilitating application development exclusively focused on program logic. Serverless computing has upgraded the utilization of cloud computing by reducing the burden on cloud service users, and it is expected to become the basic model of cloud computing in the future. A serverless platform is responsible for managing the cloud virtual environment on behalf of users, and it is also responsible for executing serverless functions that compose applications in the cloud environment. Considering the characteristics of serverless computing in which users are billed in proportion to the resources used, the efficiency of the serverless platform is a very important factor for both users and service providers. This paper aims to identify various factors that affect the performance of serverless computing and analyze the latest research trends related to it. Drawing upon the analysis, the future directions for serverless computing that address key challenges and opportunities in serverless computing are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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