최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
최근 IoT 기술의 발전에 따라, 사용자는 외부에서 스마트폰을 통해 가정 내 기기 및 환경을 관리할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 가정 내 다양한 상태 정보를 이용하여 최적의 환기 서비스를 제공하고, 최적의 내부 공기 환경을 지원하는 아두이노 기반 가정 내 공기 관리 및 경보 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자는 외부에서 편리하게 가정 내 공기 환경정보를 얻을 수 있고 자동 제어가 가능하며, 향후 다양한 가정 내/외부 환경정보 및 상태정보를 활용하는 고도화된 지능형 홈 서비스 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
Safety and welfare of forestry is very poor because of poor working environment, decreasing workforce and budget, and aging. These have brought many accidents and casualties. The accident rate in the field of forestry were about 2.83 times higher than average of an entire industry and mortality rate were 1.84 times higher than it. The most reason among the mortality accident was caught in, under or between objects and struck by objects. In analysis of 60 serious accident cases, the number of occurrence s of caught in, under or between objects and struck by objects were the highest. We suggest education, engineering, environment, and enforcement methods which is first aid education and emergency response system, equipment of combined IoT technologies and sensors, and certification and career program on the basis of the results.
Today, we are living in the era of data and information. With the advent of Internet of Things (IoT), the popularity of social networking sites, and the development of mobile devices, a large amount of data is being produced in diverse areas. The collection of such data generated in various area is called big data. As the importance of big data grows, there has been a growing need to share big data containing information regarding an individual entity. As big data contains sensitive information about individuals, directly releasing it for public use may violate existing privacy requirements. Thus, privacy-preserving data publishing (PPDP) has been actively studied to share big data containing personal information for public use, while preserving the privacy of the individual. K-anonymity, which is the most popular method in the area of PPDP, transforms each record in a table such that at least k records have the same values for the given quasi-identifier attributes, and thus each record is indistinguishable from other records in the same class. As the size of big data continuously getting larger, there is a growing demand for the method which can efficiently anonymize vast amount of dta. Thus, in this paper, we develop an efficient k-anonymity method by using Spark distributed framework. Experimental results show that, through the developed method, significant gains in processing time can be achieved.
복합 위상천이기 구성은 배열안테나를 부 배열로 구성한 후, 부 배열 내부에는 일반적인 위상천이기를 사용하고, 부 배열 단위에는 실시간 지연 위상천이기를 사용하는 구성이다. 상기 구성은 빔 편이 현상을 효율적으로 개선할 수 있으나, 배열 구성이 적절하지 않으면 위상배열안테나 주 빔의 주파수 별 이득 편차가 발생하게 된다. 이와 같은 문제를 해소하기 위해 시스템 설계 주요 요구사항인 비 대역폭, 최대 빔 조향 각도 그리고 최대 이득 편차 제한 기준을 기반으로 효율적인 배열을 구성할 수 있는 간소화된 수식을 제시하였다.
사물인터넷은 주변 사물들이 유무선 네트워크로 연결되어 유기적으로 정보를 수집 및 공유하면서 상호 작용하는 지능형 네트워킹 기술 및 환경을 의미한다. 사물인터넷은 다양한 산업과의 융복합을 통해 공공안전, 리테일 등을 중심으로 서비스 시장이 확대되고 있으며, 기본의 헬스케어, 스마트 에너지 관련 분야뿐만 아니라 지능형 교통서비스, 사회 인프라, 원격관리서비스 등으로 확장될 전망이다. 사물인터넷은 의료, 교통, 제조, 유통, 교육 등 다양한 분야에 도입되어 기존의 프로세서와 서비스에 획기적인 변화를 가져올 것이다. 사물인터넷이 성장하기 위해서는 보안 위협에 대한 개인정보보호의 강화, 킬러 애플리케이션 개발, IPv6 기반 차세대 인터넷으로 전환, 이종업계간 협력, 표준 플랫폼 구축 등이 필요하다.
With the rapid evolution of communication technology, it became possible to overcome the spatial and temporal limitations faced by humans to some extent. Furthermore, the quality of personal life was revolutionized with the emergence of the personal communication device commonly known as the smart phone. In terms of defense networks, however, due to restrictions from the military and security perspectives, the use of smart phones has been prohibited and controlled in the army; thus, they are not being used for any defense strategy purposes as yet. Despite the current consideration of smart phones for military communication, due to the difficulties of network configuration and the high cost of the necessary communication devices, the main tools of communication between soldiers are limited to the use of flag, voice or hand signals, which are all very primitive. Although these primitive tools can be very effective in certain cases, they cannot overcome temporal and spatial limitations. Likewise, depending on the level of the communication skills of each individual, communication efficiency can vary significantly. As the term of military service continues to be shortened, however, types of communication of varying efficiency depending on the levels of skills of each individual newly added to the military is not desirable at all. To address this problem, it is essential to prepare an intuitive network configuration that facilitates use by soldiers in a short period of time by easily configuring the strategy network at a low cost while maintaining its security. Therefore, in this article, the author proposes a Zigbee-based local strategic network by using Opnet and performs a simulation accordingly.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
Singh, Sushil Kumar;Azzaoui, Abir El;Salim, Mikail Mohammed;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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제16권6호
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pp.1459-1478
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2020
In the last few years, quantum communication technology and services have been developing in various advanced applications to secure the sharing of information from one device to another. It is a classical commercial medium, where several Internet of Things (IoT) devices are connected to information communication technology (ICT) and can communicate the information through quantum systems. Digital communications for future networks face various challenges, including data traffic, low latency, deployment of high-broadband, security, and privacy. Quantum communication, quantum sensors, quantum computing are the solutions to address these issues, as mentioned above. The secure transaction of data is the foremost essential needs for smart advanced applications in the future. In this paper, we proposed a quantum communication model system for future ICT and methodological flow. We show how to use blockchain in quantum computing and quantum cryptography to provide security and privacy in recent information sharing. We also discuss the latest global research trends for quantum communication technology in several countries, including the United States, Canada, the United Kingdom, Korea, and others. Finally, we discuss some open research challenges for quantum communication technology in various areas, including quantum internet and quantum computing.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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