• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.143-150
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• 2019

클라우드 컴퓨팅은 운영자들로 하여금 하드웨어 구매와 유지 부담을 경감시키므로 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)을 위한 적절한 해결책이 되었다. P2P 기반 해결책은 고유의 규모조정성, 자체 복구기능, 자연적인 부하 분산 능력 등 여러 장점을 가지고 있다. 상이한 두 패러다임 P2P와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점들을 병합하며 MMOG를 위한 하이브리드 구조가 이 논문에서 제시된다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 조절은 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 구조 실현에 필수적이다. 동시에 실행되는 사용자 수가 증가할 때 하이브리드 구조는 사용자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. MMOG에서는 서버의 시간 외에도 대역폭 비용이 요구형 자원의 임차시 주요 지출 요인이 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 구조는 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 플레이어들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 융합정보논문지
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• 제9권9호
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• pp.33-37
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• 2019

본 '클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률'이 시행됨에 따라 이에 맞추어 국내 공공 및 민간기업에서 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 관심이 고조되고 있다. 국내 클라우드 시장 선점을 위해서는 국내 통신사, SI 및 SW업체 등이 시장에 진출하고 있으나 글로벌 기업에 비해 경쟁력이 낮다. 따라서 국내기업은 국내시장에 특화된 SaaS 제품 개발을 하고 글로벌 기업에 앞선 IaaS 시장 선점을 위해 노력해야 할 것이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 개념과 G-클라우드의 클라우드관리시스템(G-CMS) 구축사례를 통해 향후 관련 산업의 발전방향 전망에 대해 알아본다. G-CMS는 이기종 Unix 가상화 시스템을 종합적으로 관리하는 최초의 시스템으로 볼 수 있습니다. 또한 G-CMS는 데이터 센터에서 이기종 가상화 시스템을 관리함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.366-369
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• 2014

최근 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT업계의 핵심기술로 전망되고 있다. 클라우드 서비스 산업의 시장규모는 매년 18.9%의 성장률을 보이며 2013년 1,330억 달러의 규모를 형성하였고, 2015년에는 1,768억 달러 규모를 형성할 것으로 전망되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 산업의 성장은 많은 기업들에게 비용 절감과 업무의 효율성을 제공하고 있으나, 그에 따른 위험성 역시 높아지고 있다. 클라우드 서비스 특징상 데이터에 대한 통제성을 잃게 되고, 많은 데이터가 한 곳에 몰리는 현상은 장애가 발생하면 모든 기기의 데이터가 일제히 삭제되는 되는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 안전한 데이터 저장과 문제 발생에 따른 신속한 복구가 가능하도록 클라우드 서비스 데이터 전용의 가용영역에 대해서 연구하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4345-4363
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• 2021

Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권3호
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• pp.63-68
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• 2016

Environmental downtime produces a significant cost to organizations and makes them unable to do business because what happens in the data center affects everyone. In addition, the amount of electrical energy consumed by data centers increases with the amount of computing power installed. Installation of physical Information Technology and facilities related to environmental concerns, such as monitoring temperature, humidity, power, flood, smoke, air flow, and room entry, is the most proactive way to reduce the unnecessary costs of expensive hardware replacement or unplanned downtime and decrease energy consumed by servers. In this paper, we present remote system for monitoring datacenter implementing using open-source hardware platforms; Arduino, Raspberry Pi, and the Gobetwino. The sensed data displayed through Arduino are transferred using Gobetwino to the nearest host server such as temperature, humidity and distance every time an object hitting another object or a person coming in entrance. The raspberry Pi records the sensed data at the remote location. The objective of collecting temperature and humidity data allows monitoring of the server's health and getting alerts if things start to go wrong. When the temperature hits $50^{\circ}C$, the supervisor at remote headquarters would get a SMS, and then they would take appropriate actions to reduce electrical costs and preserve functionality of servers in data centers.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.294-295
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• 2018

Nowadays, the construction industry utilizes 3D models in the designing process, on which research is being conducted to establish an automated system for project cost estimation in connection with information related to construction such as material unit costs and wages, beyond the level of design interference review and construction quantity estimation. In this process, the project cost is estimated in connection with unit price data after takeoff the quantity based on the 3D model attributes and data types. A way to reduce cost and risk would be first developing prototypes of some of essential buildings and works, comparing and validating the outcomes, and then extending to the whole scope, because estimates differ on the basis of the scope and level of 3D design models as well as the data accuracy. This study analyzes case studies of project cost estimation by computing the quantity on the basis of 3D model in the construction industry and explores methodologies and management measures applicable for estimating nuclear power plant construction project costs.

• 한국전산유체공학회지
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• 제19권3호
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• pp.52-61
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• 2014

The present paper deals with the efficient computation of higher-order CFD methods for compressible flow using graphics processing units (GPU). The higher-order CFD methods, such as discontinuous Galerkin (DG) methods and correction procedure via reconstruction (CPR) methods, can realize arbitrary higher-order accuracy with compact stencil on unstructured mesh. However, they require much more computational costs compared to the widely used finite volume methods (FVM). Graphics processing unit, consisting of hundreds or thousands small cores, is apt to massive parallel computations of compressible flow based on the higher-order CFD methods and can reduce computational time greatly. Higher-order multi-dimensional limiting process (MLP) is applied for the robust control of numerical oscillations around shock discontinuity and implemented efficiently on GPU. The program is written and optimized in CUDA library offered from NVIDIA. The whole algorithms are implemented to guarantee accurate and efficient computations for parallel programming on shared-memory model of GPU. The extensive numerical experiments validates that the GPU successfully accelerates computing compressible flow using higher-order method.

• Smart Structures and Systems
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• 제3권3호
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• pp.321-340
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• 2007

Structural control technologies have attracted great interest from the earthquake engineering community over the last few decades as an effective method of reducing undesired structural responses. Traditional structural control systems employ large quantities of cables to connect structural sensors, actuators, and controllers into one integrated system. To reduce the high-costs associated with labor-intensive installations, wireless communication can serve as an alternative real-time communication link between the nodes of a control system. A prototype wireless structural sensing and control system has been physically implemented and its performance verified in large-scale shake table tests. This paper introduces the design of this prototype system and investigates the feasibility of employing decentralized and partially decentralized control strategies to mitigate the challenge of communication latencies associated with wireless sensor networks. Closed-loop feedback control algorithms are embedded within the wireless sensor prototypes allowing them to serve as controllers in the control system. To validate the embedment of control algorithms, a 3-story half-scale steel structure is employed with magnetorheological (MR) dampers installed on each floor. Both numerical simulation and experimental results show that decentralized control solutions can be very effective in attaining the optimal performance of the wireless control system.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.491-500
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• 2013

빅 데이터 시대의 도래와 함께, SSD(HDD) 도입 비용의 증가 등에 따라 최근 국내외 PC방 및 기관에서는 NDS(No Disk System) 솔루션을 도입해 오고 있다. NDS는 일종의 클라우드 컴퓨팅 기반의 스토리지 가상화 솔루션으로서 기존의 개별 컴퓨터에 설치되어 관리하였던 운영체제와 응용 프로그램을 중앙 서버에서 관리하는 방식이다. 본 논문에서는 NDS 환경에서의 사용자 행위 분석에 대한 방법에 대하여 알아보도록 하겠다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.247-256
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• 2007

접근성은 주로2차원 네트워크를 기반으로 도시나 교통문제 등에 적용되어왔다. 그러나 대규모 복합 건물들이 생겨나면서 접근성과 같은 계량적인 측정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 3차원 공간에서의 접근성을 산출하는 방법을 제안하고 기존의 전통적인 Space Syntax에서의 접근성 산출방법과 이를 3차원 공간 내에 적용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본래 Space syntax는 거리나 시간과 같은 비용을 고려하지 않은 토폴로지 기반의 이론이지만,본 연구에서는 공간간 거리,층간 이동 등의 부하를 고려함으로써 공간의 깊이를 산출하였다. 개발된 방법은 캠퍼스 건물모델에 적용하여 비교 분석하였다.