KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
Hong, Jibum;Jeong, Seyeon;Yoo, Jae-Hyung;Hong, James Won-Ki
KNOM Review
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v.21
no.2
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pp.26-34
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2018
With the proliferation of cloud computing and services, the internet traffic and the demand for better quality of service are increasing. For this reason, server virtualization and network virtualization technology, which uses the resources of internal servers in the data center more efficiently, is receiving increased attention. However, the existing hardware Test Access Port (TAP) equipment is unfit for deployment in the virtual datapaths configured for server virtualization. Virtual TAP (vTAP), which is a software version of the hardware TAP, overcomes this problem by duplicating packets in a virtual switch. However, implementation of vTAP in a virtual switch has a performance problem because it shares the computing resources of the host machines with virtual switch and other VMs. We propose a vTAP implementation technique based on the extended Berkeley Packet Filter (eBPF), which is a high-speed packet processing technology, and compare its performance with that of the existing vTAP.
Kim, Kyoung Min;Ryu, Jae Hyun;Hong, Sung Jun;Kim, Hongjun
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.3
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pp.547-554
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2022
Recently, the field of telemedicine is growing rapidly due to the COVID-19 pandemic. However, the cost of telemedicine services is relatively high, since cloud computing, video conferencing, and cyber security should be considered. Therefore, in this paper, we design and implement a cost-effective P2P-based telemedicine system. It is implemented using the widely used the open source computing platform, Raspberry Pi, and P2P network that frees users from security problems such as the privacy leakage by the central server and DDoS attacks resulting from the server/client architecture and enables trustworthy identifying connection system using SSL protocol. Also it enables users to check the other party's status including body temperature in real time by installing a thermal imaging camera using Raspberry Pi. This allows several medical diagnoses that requires visual aids. The proposed telemedicine system will popularize telemedicine service and meet the ever-increasing demand for telemedicine.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.6
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pp.43-53
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2019
In recent years, there have been many cases of damage to indoor air hazardous materials, and major damage due to the lack of quick action. In this regard, the system is intended to establish for sending push messages to the user's mobile when the concentration of hazardous substances is exceeded. This system extracts data with IoT system such as Arduino and Raspberry Pi and then constructs database through MongoDB and MySQL in cloud computing system. The database is imported through the application server using NodeJS and sent to the application for visualization. Also, when receiving signals about a dangerous situation in IoT system, push message is sent using Google FCM library. Mobile application is developed using Android Web view, and page to enter Web view is developed using HTML5 (HTML, Javascript CSS). The application of this system enables real-time monitoring of indoor air-dangerous substances. In addition, real-time information on indoor/outdoor detection location and concentration can be sent to the user's mobile in case of a risk situation, which can be expected to help the user respond quickly.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.4
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pp.1-6
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2016
A.I. has being developed from the technology for Big data analysis to the technology like a human being. The sensing technology of IOT will make A.I. have the more delicate sense than human's five senses. The computer resource is going to be able to support A.I. by clouding networking technology wherever and whenever. Like this A.I. is getting developed as a golden boy of the latest technologies At the same time, many experts have the anxiety and bleak outlook about A.I. Most of dystopian images of the future come out when the contemplative view is lost or it is not possible to view the phenomena objectively. Or it is because of the absence of confidence and ability to convert from the visions of technology development to the subject visions of human will. This study is not about the mass dismissal, unemployment or the end of mankind by machinery according to the development of A.I. technology and service, but more about the occurrent issue like the personal information invasion in daily life. Also the ethical and institutional models are considered to develop A.I. industry protecting the personal information.
Recently, the web 2.0 services which appear by exponential extension of the Internet can be expressed with the changes in the quality of structural evolution and in the quantity of increasing users. The structural base is in user participational architecture, the web 2.0 services such as Blog, UCC, SNS(Social Networking Service), Mash-up, Long tail, etc. play a important role in organization of web, and grouping and searching of user participational data in web 2.0 is broadly used by folksonomy. Folksonomy is a new form that categorizes by tags, not classic taxonomy skill. it is made by user participation. Searching based on tag is now done by a simple text or a tag cloud method. But searching to consider and express the relations among each tags is imperfect yet. Thus, this paper provides the relational searching based on tags using the relational graph of tags. It should improve the trust of the searching and provide the convenience of the searching.
While there is the active integration of various industries, a convergence of the software and knowledge service industries including software used in finance and counseling products is creating the necessity to include software industry utilization sectors aside from covering only software products and service production activities. Furthermore, to cope with the radical environment changes in the software industry when it comes to categorizing mobile and cloud computing areas into a software and classification system, we are at a point where there is a need to establish a directional nature on what should be included. In order to establish an integrated classification of newly introduced technologies, products and services, this paper aims to discover areas not included in the classification standard because of the ecological characteristics of the software. It also wants to differentiate the classification system and identify its incomplete areas such as the lack of connections within the system to ultimately establish such for newly surfacing software fields.
Emulab software was developed by the team of University of Utah and it has been replicated at dozens of other sites in the world. Although KREONET Emulab, which established by the Korea Institute of Science and Technology Information, has only a modest number of compute nodes it has been provided an ideal playground to conduct various research for network protocols, cyber security and convergence research. A testbed is a critical enabler of experimental research and researchers only carry out the experiments that are supported by the testbed. This paper outlines the Utah Emulab's status and use types among the last 10 years of operation results and compares them with the ones with the KREONET Emulab. In addition, Testbed-as-a-Service(TaaS) is discussed to upgrade the testbed for the convergence research community services.
Today, Software as a Service(SaaS) is being recognized as a key means to enable the innovation of software distribution. Despite the increase in the interest in SaaS, individuals as well as businesses are not yet making an extensive use of it. This research is aimed at identifying and analyzing the antecedents of intentions to use SaaS. We proposed a research model to predict an individual's intention to use SaaS based on the Technology Acceptance Model(TAM). To this end, we conducted a questionnaire survey in which actual software users participated. An empirical analysis has been performed to test the reliability and validity and the hypotheses using SPSS and AMOS software packages. The results of the analysis revealed that functionality, interoperability and economic benefits have positive effects on the intention to use SaaS, while system quality has no significant effect on the behavioral intention. We discussed practical as well as academic implications, and provided research directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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