International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.201-209
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2021
The term, eGovernmen or e-Government, uses technology communications devices such as computers and the Internet to provide public services to citizens and others. The eGovernment or e-government provides citizens with new opportunities to access the government directly and conveniently, while the government provides citizens with directservices. Also, in these days, cloud computing is a feature that enables users to use computer system resources, especially data storage (cloud storage) and on-demand computing power, without having to manage themselves. The term is commonly used to describe data centers that are available to many users over the Internet. Today, the dominant Big Cloud is distributed across multiple central servers. You can designate it as an Edge server if it is relatively close to the user. However, despite the prevalence of e-government and cloud computing, each of these concepts has evolved. Research attempts to combine these two concepts were not being made properly. For this reason, in this work, we aim to produce independent and objective analysis results by separating progress steps for the analysis of e-government cloud service platforms. This work will be done through an analysis of the development process and architectural composition of the e-government development standard framework and the cloud platform PaaS-TA. In addition, this study is expected to derive implications from an analysis perspective on the direction and service composition of the e-government cloud service platform currently being pursued.
3GPP-WLAN(3rd Generation Partnership Project-Wireless Local Area Network) interworking은 WLAN UE(user equipment)에 의한 3GPP 시스템내에서 자원 이용과 서비스 접근을 의미하며, 3GPP 서비스와 기능을 WALN 액세스 환경으로 확장함으로써, 3GPP 시스템에 무선 액세스 기술로 WLAN을 보완적으로 이용하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 3GPP-WLAN interworking에서 UE 개시 터널 설정을 위한 효율적인 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 UE와 3GPP AAA(Authentication, Authorization Accounting) 서버 사이의 인증과 키 일치 과정에서 미리 분배된 비밀키에 기반 한다. 따라서 UE에서 많은 계산을 필요로 하는 모듈러 지수승 연산과 공개키 서명 연산을 피할 수 있다. 또한 제안된 기법은 UE와 PDGW(Packet Data Gateway) 사이에 상호 인증과 세션 키 설정을 제공한다.
유헬스케어 서비스의 급속한 발전과 보급에 힘입어 유헬스케어 서비스 기술은 많은 변화가 이루어지고 있다. 그러나 유헬스케어 서비스는 보안상의 문제로 인하여 사용자의 민감한 의료정보가 제3자에게 유출되고 사용자의 프라이버시가 사용자의 동의없이 침해되는 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 유헬스케어 환경에서 사용되고 있는 환자의 프라이버시 정보에 안전하게 접근하기 위해서 병원관계자의 권한 및 접근 레벨에 따라 환자의 생체정보를 분산 접근하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 생체정보의 접근을 제어하는 동시에 타임스탬프를 통해 DoS 공격 예방과 최신성을 유지한다. 또한, 제안 모델은 병원관계자를 중앙에서 서버가 통합 관리하는 동시에 병원마다 병원관계자의 권한 및 레벨에 따라 접근을 제어하기 때문에 환자의 프라이버시 침해 및 의료정보 유출을 예방한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.359-364
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2021
In recent years Hadoop usage has been increasing day by day. The need of development of the technology and its specified outcomes are eagerly waiting across globe to adopt speedy access of data. Need of computers and its dependency is increasing day by day. Big data is exponentially growing as the entire world is working in online mode. Large amount of data has been produced which is very difficult to handle and process within a short time. In present situation industries are widely using the Hadoop framework to store, process and produce at the specified time with huge amount of data that has been put on the server. Processing of this huge amount of data having small files & its storage optimization is a big problem. HDFS, Sequence files, HAR, NHAR various techniques have been already proposed. In this paper we have discussed about various existing techniques which are developed for accessing and storing small files efficiently. Out of the various techniques we have specifically tried to implement the HDFS- HAR, NHAR techniques.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.952-973
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2021
In recent years, mobile devices have become an essential part of daily life. More and more applications are being supported by mobile devices thanks to edge computing, which represents an emergent architecture that provides computing, storage, and networking capabilities for mobile devices. In edge computing, heavy tasks are offloaded to edge nodes to alleviate the computations on the mobile side. However, offloading computational tasks may incur extra energy consumption and delays due to network congestion and server queues. Therefore, it is necessary to optimize offloading decisions to minimize time, energy, and payment costs. In this article, different offloading models are examined to identify the offloading parameters that need to be optimized. The paper investigates and compares several optimization techniques used to optimize offloading decisions, specifically Swarm Intelligence (SI) models, since they are best suited to the distributed aspect of edge computing. Furthermore, based on the literature review, this study concludes that a Cuckoo Search Algorithm (CSA) in an edge-based architecture is a good solution for balancing energy consumption, time, and cost.
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1653-1670
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2022
The fear that location privacy may be compromised greatly hinders the development of location-based service. Accordingly, some schemes based on the distributed architecture in peer-to-peer network for location privacy protection are proposed. Most of them assume that mobile terminals are mutually trusted, but this does not conform to realistic scenes, and they cannot make requirements for the level of location privacy protection. Therefore, this paper proposes a scheme for location attribute-based security authentication and private sharing data group, so that they trust each other in peer-to-peer network and the trusted but curious mobile terminal cannot access the initiator's query request. A new identifier is designed to allow mobile terminals to customize the protection strength. In addition, the caching mechanism is introduced considering the cache capacity, and a cache replacement policy based on deep reinforcement learning is proposed to reduce communications with location-based service server for achieving location privacy protection. Experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed scheme.
최근의 빅데이터, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅 분야의 성장에 따라 대용량의 비정형 데이터를 저장할 수 있는 스토리지의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 따라 MAHA-FS, GlusterFS, Ceph 등의 개방형 하드웨어 기반의 분산 파일시스템 기술이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 저비용 분산 파일시스템들은 데이터의 내결함성을 보장하기 위하여 초기에 복제 방식을 사용하였으나, 스토리지의 용량이 커질수록 복제 방식이 가지는 스토리지 공간의 저효율성이 점차 부각되면서 이를 보완하려는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 복제방식을 대체하여 스토리지 공간 효율성을 향상시킬 수 있는 소거코딩 기법을 MAHA-FS 분산 파일시스템에 적용하여 스토리지의 효율성을 높이고, 소거코딩 지원에 따라 발생하는 데이터 일관성 문제를 해결하는 효율적인 방식으로 VDelta 기법을 제안하고 적용하였다. 본 논문은 MAHA-FS와 GlusterFS의 소거코딩의 구조적 차이점을 기술하고 두 파일시스템의 성능을 비교하여 MAHA-FS의 소거코딩 성능이 GlusterFS에 비해 우수함을 확인하였다.
웹기반 기술의 발달은 데이터의 엑세스와 분산 및 공유를 하는 방법들을 급격하게 변화시키고 있다. 더욱이, 웹의 대중화와 더불어 공간정보기술의 발달은 전통적인 지리정보시스템에 있어서 지리정보 및 데이터에 대한 엑세스, 공간 데이터의 배분, GIS 기능들에 대한 엑세스, 그리고 멀티미디어 데이터의 비주얼화 같은 네가지 큰 변화들을 야기해 오고 있다. 최근 연구 웹 상에서 공간정보 및 데이터에 대한 엑세스 및 분산에 관한 연구는 다수 수행되었으나, 웹 상에서 GIS의 분석기능들에 대한 엑세스와 프로세싱에 관한 연구는 거의 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 분산형 공간정보 및 데이터와 공간모델링 툴들에 대한 사용자들의 접근성을 향상시키는데 있어서 웹기반 GIS의 적용 가능성을 타진하고자 한다. 본 연구에서 개발된 실험단계의 웹기반 GIS는 공간의사결정을 지원하기 위한 웹기반 변이할당모델링에 초점을 두고 있다. 그리고 본 연구는 GIS 서버로서 Arc/Info 소프트웨어와 클라이언트측의 프러그인으로서 CGM 뷰어를 사용하는 하이브리드 접근법을 채택한다. 본 연구는 웹기반 GIS가 특정한 사용자그룹간에 분산형 공간정보 및 데이터에 대한 엑세스를 증대시키고, 공간모델링을 수행하는데 있어서 유용한 도구라는 사실을 보여준다. 또한, 본 연구는 개방형 공간의사결정 지윈시스템을 개발하는데 있어서 웹기반 GIS의 잠재적 가능성에 대한 좋은 시사점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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