International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.315-320
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2021
Currently, cloud computing is being used as a technology that greatly changes the IT field. For many businesses, many cloud services are available in the form of custom, reliable, and cost-effective web applications. Most cloud service providers provide functions such as IoT, machine learning, AI services, blockchain, AR & VR, mobile services, and containers in addition to basic cloud services that support the scalability of processors, memory, and storage. In this paper, we will look at the most used cloud service providers and compare the services provided by the cloud service providers.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.406-434
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2019
In general, an information security approach estimates the risk, where the risk is to occur due to an unusual event, and the associated consequences for cloud organization. Information Security and Risk Management (ISRA) practices vary among cloud organizations and disciplines. There are several approaches to compare existing risk management methods for cloud organizations but their scope is limited considering stereo type criteria, rather than developing an agent based task that considers all aspects of the associated risk. It is the lack of considering all existing renowned risk management frameworks, their proper comparison, and agent techniques that motivates this research. This paper proposes Agent Based Information Security Framework for Hybrid Cloud Computing as an all-inclusive method including cloud related methods to review and compare existing different renowned methods for cloud computing risk issues and by adding new tasks from surveyed methods. The concepts of software agent and intelligent agent have been introduced that fetch/collect accurate information used in framework and to develop a decision system that facilitates the organization to take decision against threat agent on the basis of information provided by the security agents. The scope of this research primarily considers risk assessment methods that focus on assets, potential threats, vulnerabilities and their associated measures to calculate consequences. After in-depth comparison of renowned ISRA methods with ABISF, we have found that ISO/IEC 27005:2011 is the most appropriate approach among existing ISRA methods. The proposed framework was implemented using fuzzy inference system based upon fuzzy set theory, and MATLAB(R) fuzzy logic rules were used to test the framework. The fuzzy results confirm that proposed framework could be used for information security in cloud computing environment.
본 연구에서는 Chiu et al.의 집단연소이론에 대한 비정상집단연소모델(non- steady group combustion model)을 개발, 정지된 액적군에서 초기 액적들의 분포상태, 즉 초기액적들의 크기, 수밀도 및 액적군의 크기에 따른 연소시간, 연소형태 및 특성 과 화염의 성질등을 비정상 상태하에서 이론적인 모델을 통하여 고찰한다.
클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스의 안정성을 신뢰할 수 있도록 인증제도가 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 인증제도의 신뢰성을 확보하기 위해 기존 IT환경에서 적용되던 위험 분석 방법과 달리 공공 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 서비스 특징을 고려, 새로운 위험분석 방법을 제안한다.
미래창조과학부는 2015년 9월부터 '클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률'을 시행하여 국내 클라우드 산업의 활성화를 도모하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 발전법은 발전기반 조성 및 이용 촉진을 위한 신뢰성 향상과 이용자 보호를 주된 내용으로 한다. 클라우드 시장의 수요확대를 위해서는 개별적인 이용자의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다. 그러나 아직까지는 클라우드 서비스 이용 활성화 지원을 위한 실무적 접근이 미흡한 상황이다. 실제로 국내에서는 클라우드 서비스 이용약관의 기준이 마련되어 있지 않고 서비스 제공자별로 이용약관들이 서로 다른 형식으로 존재하여 이용자가 약관들을 일일이 비교하기 어려울 뿐만 아니라 불공정 약관으로 인한 피해가 발생할 우려가 있다. 따라서 이용자 보호를 위한 클라우드 약관의 불공정성에 대한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 국내·외 시행 중인 클라우드 서비스 이용약관을 비교·분석하고 미국 클라우드 표준 고객 협회의 클라우드 서비스 약관 가이드를 참고하여 클라우드 서비스 표준약관의 방향성을 제시한다.
다양한 강점을 지닌 클라우드 서비스는 현대 IT 사업에 주요 이슈 중 하나이다. 클라우드 환경에서 서비스 제공자는 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하여 사용자의 QoS를 만족시켜야 한다. 사용자의 자원 요구량을 예측하는 기존 모델들은 사용자의 QoS는 만족시키지만 서비스 제공자의 이득은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 Q-learning 기반의 자원 예측 모델을 제안하여 사용자의 QoS 뿐만 아니라 서비스 제공자의 이득을 최대화하였다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위해 실측 데이터를 이용하여 다른 예측 모델들과 비교함으로써 제안 기법의 우수함을 증명하였다.
Mohammed Al-Shalabi;Waleed K. Abdulraheem;Jafar Ababneh;Nader Abdel Karim
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.61-70
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2024
Cloud Computing is internet-based computing, where the users are provided with whatever service they need from the resources, software, and information. Recently, the security of cloud computing is considered as one of the major issues for both cloud service providers CSP and end-users. Privacy and highly confidential data make many users refuse to store their data within cloud computing, since data on cloud computing is not dully secured. The cryptographic algorithm is a technique which is used to maintain the security and privacy of the data on the cloud. In this research, we applied eight different cryptographic algorithms on Xen and KVM as hypervisors on cloud computing, to be able to measure and compare the performance of the two hypervisors. Response time and CPU utilization while encryption and decryption have been our aspects to measure the performance. In terms of response time and CPU utilization, results show that KVM is more efficient than Xen on average at 11.5% and 11% respectively. While TripleDES cryptographic algorithm shows a more efficient time response at Xen hypervisor than KVM.
The presences of clouds significantly influence the accuracy of ozone retrievals from satellite measurements. This study focuses on the influence of clouds on Ozone Monitoring instrument (OMI) ozone profile retrieval based on an optimal estimation. There are two operational OMI cloud products; OMCLDO2, based on absorption in $O_2-O_2$ at 477 nm, and OMCLDRR, based on filling in Fraunhofer lines by rotational Raman scattering (RRS) at 350 nm. Firstly, we characterize differences between $O_2-O_2$ and RRS effective cloud pressures using MODIS cloud optical thickness (COT), and then compare ozone profile retrievals with different cloud input data. $O_2-O_2$ cloud pressures are significantly smaller than RRS by ~200 hPa in thin clouds, which corresponds to either low COT or cloud fraction (CF). On the other hand, the effect of Optical centroid pressure (OCP) on ozone retrievals becomes significant at high CF. Tropospheric ozone retrievals could differ by up to ${\pm}10$ DU with the different cloud inputs. The layer column ozone below 300 hPa shows the cloud-induced ozone retrieval error of more than 20%. Finally, OMI total ozone is validated with respect to Brewer ground-based total ozone. A better agreement is observed when $O_2-O_2$ cloud data are used in OMI ozone profile retrieval algorithm. This is distinctly observed at low OCP and high CF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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