Smart manufacturing (SM) considered as a new trend of modern manufacturing helps to meet objectives associated with the productivity, quality, cost and competiveness. It is characterized by decentralized, distributed, networked compositions of autonomous systems. The model of SM is inherited from the organization of the living systems in biology and nature such as ant colony, school of fish, bee's foraging behaviors, and so on. In which, the resources of the manufacturing system are considered as biological organisms, which are autonomous entities so that the manufacturing system has the advanced characteristics inspired from biology such as self-adaptation, self-diagnosis, and self-healing. To prove this concept, a cloud machining system is considered as research object in which internet of things and cloud computing are used to integrate, organize and allocate the machining resources. Artificial life tools are used for cooperation among autonomous elements in the cloud machining system.
In the IoT(Internet of Things) environment, methods that user can access sensor node directly to collect sensing data or manage sensor in a gateway have a limitations. To solve this problem, cloud based sensor network architectures are proposed. In this paper, we proposed CoAP based IoT architecture that a lightweight gateway is used for data gathering instead of using a heavy traditional one and users can request sensing data through IoT applications running in the cloud environment and analyze signaling message cost. By doing so, our system can reduce message cost compared to the traditional gateway based system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5634-5653
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2018
Internet of things (IoT) is based on a global dynamic information network with cloud services where a great number of devices (things) exchange data to provide added-value services and products. There are several commercial and open source IoT platforms available in the market to connect devices to internet; however, they have cost and operational constraints that make them not suitable for academic projects. In this work, an IoT platform, known as Novus-io, is introduced in order to support academic projects for undergraduate students. With this platform and proper training, undergraduate students from different majors (not only from information technology and electronics) are capable to upgrade their school projects with IoT functionalities. The objective of this approach is to provide to any undergraduate student skills and knowledge on IoT, so they will be prepared, in their imminent step toward professionalism, to understand the relevance of digital services in today's world.
협업과 소통하는 업무 분위기가 중시되면서 개방형 사무실이나 공유사무실이 나타나고 있다. 기존에는 사용자가 공간 유지보수의 주체가 되었으나 정해진 자리가 없어지면서 실내공간의 유지관리가 어렵게 되었다. ICBM 프레임워크를 활용한다면 실내 공간에 대한 정보를 수집하고, 공간유지보수에 활용 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 ICBM(Internet of Things, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 실내공간 유지관리 시스템의 가능성을 검토 하였다. IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술을 이용하여 실내의 온도, 상대습도, 재실 여부, 밝기를 지속적으로 측정하고 WiFi를 통해 Web API 에 제공한다. 온습도센서, 조도센서, 초음파 거리센서와 와이파이 모듈로 구성된 IoT 디바이스를 설계하고 프로토타입을 제작하였다. IoT를 통해 자동으로 취득된 데이터와 기존 유지보수 데이터, 공간정보가 Cloud(클라우드)를 통해 통합된다. 센서로 수집한 Big Data(빅데이터)는 유지보수용으로 의미 있는 공간 정보로 가공할 수 있을 것이다. 실내 공간 정보 및 유지관리 사항을 모바일(Mobile)을 통해 관리자에게 전달할 수 있다. 데이터 수집결과, 사용된 초음파센서의 측정범위 한계로 인해 재실여부의 파악은 제한적이었다. 하지만 밝기 정보는 공간의 활용 행태를 충분히 나타내어, 조명의 켜짐/꺼짐여부와 주말, 주중의 차이를 확인할 수 있었다. 온도와 상대습도 정보 또한 안정적으로 수집되어 공간의 쾌적성을 평가할 수 있었다.
인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망인 IoT(Internet of Things)에서 센싱된 정보를 처리하고 서비스하기 위한 환경을 적시적소에 배치(Depolyment) 하기 위하여 클라우드 서비스와의 연동방법에 대해 본 논문에서 연구하였다. Public Cloud환경에서 Hadoop Cluster를 구성하여 IoT 서비스에 적용할 수 있는 통합 환경을 구축하면 폭발적으로 증가하는 IoT 데이터를 저장하고 빠른 시간안에 이를 효과적으로 처리 및 분석하기 위한 시스템 구축이 가능하며 분산 저장소에 저장된 데이터를 분석하고 의미있는 지식을 발견하여 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 수 있다. 본 논문에서 Public Cloud 환경에서 Hadoop Clouster를 구성하여 IoT에서 생성되는 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
Cloud computing is an emerging technology, which allows the user to fulfill his needs by outsourcing the resources. With the passage of time, cloud computing has become an essential part of our lives. But it still requires some sort of standardization, specially in terms of user's trust, privacy, and security related things. This study presents different types of cloud computing services and their working domains along with some key virtualization related issues that are encountered by the cloud service provider as well as the user. Those key issues, related with virtual network are discussed in this paper. This study provides a basis to work further on those issues, so that the key concerns are addressed as soon as possible and cloud computing could become standardized and more prevalent.
모바일 및 사물인터넷 기술의 발전, 대용량 빅데이터 처리, 그리고 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 기존 데이터센터는 클라우드 데이터센터로 변모하고 있다. 클라우드 데이터센터는 ICT 자원들을 가상화하여 운영함으로써 에너지 및 시설 자원을 효율적으로 관리하고 사용자들의 서비스 요구에 빠르게 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 이에 따라 클라우드 데이터센터 네트워크는 가상화된 ICT 자원을 효율적으로 제공할 수 있도록 구성되어야 한다. 본 논문은 클라우드 데이터센터에 적합한 네트워크 구조 및 네트워킹 기술을 분석하고 이를 효과적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다.
원자력 테러 예방을 위해 기존의 물리 보호 시스템(PPS)를 수정한 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 시스템과 통합된 데이터 마이닝 디자인이 조사됩니다. 원자력 범죄사건에 대해 시뮬레이션 연구에 의해 테러 관련 기관의 네트워킹이 모델링됩니다. 불법 도청 없이 무고한 사람들을 공격하려는 시도와 테러리즘을 정부가 탐지할 필요가 있습니다. 이 연구의 수학적 알고리즘은 테러 사건의 정확한 결과를 제공할 수 없지만, 시뮬레이션을 통해 잠재적 가능성을 얻을 수 있습니다. 본 결과는 시간에 따른 모양 진동을 보여줍니다. 또한 각 값의 빈도를 통합하면 결과의 전환 정도를 알 수 있습니다. 값은 63.125 시간에 -2.61741로 증가합니다. 따라서 테러 가능성은 나중에 가장 높습니다.
빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4103-4121
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2018
Quality of Service (QoS) awareness is recognized as a key point for the success of Internet of Things (IOT).Realizing the full potential of the Internet of Things requires, a real-time task scheduling algorithm must be designed to meet the QoS need. In order to schedule tasks with diverse QoS requirements in cloud environment efficiently, we propose a task scheduling strategy based on dynamic priority and load balancing (DPLB) in this paper. The dynamic priority consisted of task value density and the urgency of the task execution, the priority is increased over time to insure that each task can be implemented in time. The scheduling decision variable is composed of time attractiveness considered earliest completion time (ECT) and load brightness considered load status information which by obtain from each virtual machine by topic-based publish/subscribe mechanism. Then sorting tasks by priority and first schedule the task with highest priority to the virtual machine in feasible VMs group which satisfy the QoS requirements of task with maximal. Finally, after this patch tasks are scheduled over, the task migration manager will start work to reduce the load balancing degree.The experimental results show that, compared with the Min-Min, Max-Min, WRR, GAs, and HBB-LB algorithm, the DPLB is more effective, it reduces the Makespan, balances the load of VMs, augments the success completed ratio of tasks before deadline and raises the profit of cloud service per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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