Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Jung, Hae Sun;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.3
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pp.1-9
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2017
Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.
A new remote access system for a 1.3 MV high voltage electron microscope has been developed. Almost all essential functions for HVEM operation, huck as stage control, specimen tilting, TV camera selection and image recording, are successfully embedded into this prototype of the remote system. Particularly, this system permits perfect and precise operation of the goniometer and also controls the high resolution digital camera via simple Web browsers. Transmission of control signals and communication with the microscope is accomplished via the global ring network for advanced applications development (GLORIAD). This fact makes it possible to realize virtual laboratory to carry out practical national and international HVEM collaboration by using the present system
Web data mining aims at discovering useful knowledge from various Web resources. There is a growing trend among companies, organizations, and individuals alike of gathering information through Web data mining to utilize that information in their best interest. In science, cloud computing is a synonym for distributed computing over a network; cloud computing relies on the sharing of resources to achieve coherence and economies of scale, similar to a utility over a network, and means the ability to run a program or application on many connected computers at the same time. In this paper, we propose a new system framework based on the Hadoop platform to realize the collection of useful information of Web resources. The system framework is based on the Map/Reduce programming model of cloud computing. We propose a new data mining algorithm to be used in this system framework. Finally, we prove the feasibility of this approach by simulation experiment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4545-4566
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2021
The evolution of IoT technology is having a significant impact on people's lives. Almost all areas of people's lives are benefiting from increased productivity and simplification made possible by this trending technology. On the downside, however, the application of IoT technology is posing some security challenges, among them, unauthorized access to IoT devices. This paper presents an Attribute-based Access Control Fog architecture that aims to achieve effective distribution, increase availability and decrease latency. In the proposed architecture, the main functional points of the Attribute-based Access Control are distributed to provide policy decision and policy information mechanisms in fog nodes, locating these functions near end nodes. To evaluate the proposed architecture, an access control engine based on the Attribute-based Access Control was built using the Balana library and simulated using EdgeCloudSim to compare it to the traditional cloud-based architecture. The experiments show that the fog-based architecture provides robust results in terms of reducing latency in making access decisions.
Grid computing, a mechanism which uses heterogeneous systems that are geographically distributed, draws attention as a new paradigm for the next generation operation of parallel and distributed computing. The importance of grid computing concerning communication cost is very huge because grid computing furnishes uses with integrated virtual computing service, in which a number of computer systems are connected by a high-speed network. Therefore, to reduce the execution time, the scheduling algorithm in grid environment should take communication cost into consideration as well as computing ability of resources. However, most scheduling algorithms have not only ignored the communication cost by assuming that all tasks were dealt in one cluster, but also did not consider the overhead of communication cost when the tasks were processed in a number of clusters. In this paper, the functions of original scheduling algorithms are analyzed. More importantly, the functions of algorithms are compared and analyzed with consideration of communication cost within the co allocation environment, in which a task is performed separately in many clusters.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.653-655
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2000
컴퓨터 네트웍 기술의 발달로 고성능 컴퓨팅을 위해 물리적으로 분산된 자원들을 사용하려는 노력의 일환으로 현재 많은 프로젝트가 진행되어 왔다. 이런 기술들은 과학 계산처럼 복잡하고 큰 계산을 위한 소프트웨어 라이브러리의 구현이 주류를 이룬다. 하지만 이런 라이브러리를 사용하기 위해서는 사용자에게 많은 프로그래밍 능력을 요하고 세부사항까지 알아야만 프로그래밍이 가능한 것이 많다. 본 논문에서는 사용자에게 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하고, 고성능 컴퓨팅이 가능한 시스템을 제시한다.
Condor is a distributed batch system for sharing the workload among the computers connected by a network. Condor distributed system was developed on the basis that every machine in a Condor pool is always connected by a network to run a Condor Job. Due to advances in wireless communication and mobile computing technology, conventional distributed computer systems can now include “mobile” clients as well as “fixed” clients. Moreover, mobile users want to lower their power consumption by off-loading potentially power and resource consuming jobs. In this paper, we describe the design and implementation of mobile interface for mobile clients in Condor distributed batch system. The main purpose of this work is to enable users on mobile computers to interact with Condor environment any time anywhere regardless of their connection to a Condor pool. The mobile Condor distributed system also aims to provide mobile users the same Condor services without making any significant changes to the existing Condor system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.165-172
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2020
In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.
IoT is used not only as a technical terminology but also as a paradigm representation. As the number of IoT devices spread tremendously throughout the world, they are able to be located anywhere,recognize their environment, and achieve adaptable reactions. All market investigation agencies expect the number of IoT devices to reach tens to hundreds of billions in number. They also expect various technical problems owing to the huge number of connected things and data that will emerge during the AI era. The decentralization of centralized computing for AI is the one of the technical solutions to such problems, and the computing roles for AI will be soon distributed into the things, which can be located anywhere. In this article, the traditional distributed intelligence and its current research activities are introduced, and the next distributed intelligence target for the IoT 2.0 era is briefly touched upon using the keyword Socio-Things.
This paper describes a security object designed to support a dynamic security service for application services in u-healthcare computing environments in which domains are used to object groups for specifying security policies, In particular, we focus on security object for distributed framework support for u-healthcare including policy, role for security and operations use to access control. And then, by using the DPD-Tool. we showed the access right grant procedure of objects which are server programs, the developing process of client program. Also, we verified the executablility of security service supporting by distributed framework support for u-healthcare use to the mobile monitoring application developing procedure implemented through DPD-Tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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