• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-7
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• 2022

Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.107-110
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• 2002

A grid computing environment is one in which applications can be built over multiple resource nodes at widespread geographic locations. Grid environments seek to integrate and enable access to widely distributed compute resources. The compute resources in a grid environment are typically heterogeneous, with varying qualify and availability Hence, how computations are allocated to individual resources is extremely important in the design of a grid. This paper j\ulcorners concerned with resource management for metacomputing. We describe a resource management architecture using the two-level resource broker.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2405-2423
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• 2012

In a traditional Single Sign-On (SSO) scheme, the user and the Service Providers (SPs) have given their trust to the Identity Provider (IdP) or Authentication Service Provider (ASP) for the authentication and correct assertion. However, we still need a better solution for the local/native true SSO to gain user confidence, whereby the trusted entity must play the role of the ASP between distinct SPs. This technical gap has been filled by Trusted Computing (TC), where the remote attestation approach introduced by the Trusted Computing Group (TCG) is to attest whether the remote platform integrity is indeed trusted or not. In this paper, we demonstrate a Trustworthy Mutual Attestation (TMutualA) protocol as a proof of concept implementation for a local true SSO using the Integrity Measurement Architecture (IMA) with the Trusted Platform Module (TPM). In our proposed protocol, firstly, the user and SP platform integrity are checked (i.e., hardware and software integrity state verification) before allowing access to a protected resource sited at the SP and releasing a user authentication token to the SP. We evaluated the performance of the proposed TMutualA protocol, in particular, the client and server attestation time and the round trip of the mutual attestation time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2952-2971
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• 2016

Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.489-504
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• 2021

By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.69-79
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• 2010

기존 클라우드 환경에서는 어플리케이션의 수행이 원격지 클라우드 서버에서 이루어지며, 해당 어플리케이션이 사용하는 물리 메모리, CPU 등 컴퓨팅 자원 역시 원격지 클라우드 서버에 존재한다. 따라서 원격지 서버가 보안 위협에 노출될 경우, 해당 환경에서 실행되는 모든 어플리케이션들이 보안 위협에 의해 영향 받을 수 있다. 특히, 악의적인 클라우드 서버 관리자에 의한 보안 위협으로 인하여, 비즈니스 모델로 많은 이점이 있음에도 불구하고 개인 및 기업 환경에서 클라우드 서비스를 도입하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 기존 클라우드 컴퓨팅 환경의 취약점을 근본적으로 해결할 수 있는 로컬 프로세스 실행 기술을 제안한다. 이를 통해, 기밀 데이터를 클라우드 서버가 아닌 로컬에 둘 수 있게 되어, 클라우드 서버에서 발생 가능한 보안 위협으로부터 기밀 데이터를 보호할 수 있게 된다. 즉, 보안 데이터를 사용하는 어플리케이션의 경우, 로컬 프로세스 실행 기술을 이용하여 원격지 서버가 아닌 로컬의 컴퓨팅 자원을 사용하여 실행할 수 있도록 설계한다. 이에 따라 보안 프로세스가 사용하는 자원들이 물리적으로 로컬에 존재하므로 원격지 서버의 취약성 문제를 해결할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.595-601
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• 2010

가상화 기술에서 데스크톱 가상화 기술은 로컬 컴퓨팅 시스템을 운영하는 과정에서 자원의 고갈이나 성능저하, 업그레이드 등과 같은 문제를 해결하고 시스템 관리 및 시스템의 중요한 정보가 보호될 수 있어야 한다. 또한, 가상화된 독립 환경을 구성하여 편리한 가상화된 사용자 영역 및 보안 인프라를 구축하며 외부로부터 공격이나 내부 결함으로 인해 문제가 발생하거나 서비스 장애가 발생하더라도 신속하게 대응하고 복구할 수 있도록 지원하여야 한다. 본 논문에서는 가상화 기술의 방대한 기술에서 데스크탑 기반의 응용프로그램 가상화에 필요한 기술 요소를 찾아내고 로컬 컴퓨팅 환경에서 보다 편리하고 안정된 새로운 가상화 기술을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.15-23
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 지능공간의 구현을 위해 CIB 프레임워크를 제안한다. 유비쿼터스 지능공간에서 유비쿼터스 모바일 디바이스는 주변 상황을 스스로 인지, 판단하여 서비스를 제공한다. CIB 프레임워크에서 유비쿼터스 모바일 디바이스는 리소스 및 정보의 효율적인 관리를 위해 RDF 형태의 저장방식을 가진다. 이 저장공간은 새로운 정보의 추가, 수정, 삭제에 유연하며, SPARQL을 이용하여 질의에 응답한다. 또한 주변 유비쿼터스 모바일 디바이스에 내부정보를 XML 형태로 제공하며, 외부에서 수집된 정보를 자신의 디바이스에 맞게 변환하여 저장하는 기능도 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5269-5286
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• 2018

Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권6호
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• pp.419-424
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• 2004

휴대 단말을 이용한 모바일 인터넷은 이동성을 제공하며 우리의 생활 속에서 빠르게 성장해 가고있다 그러나 모바일 인터넷은 기본적인 제약으로 인해서 대중적 활용이 미약한 수준이다. 특히 모바일 인터넷 서비스는 사전의 맞춤형 서비스로 제공되어 자원간의 상호 연계성이 미비한 자원제약 적인 사항이 대두되고 있어서 모바일 인터넷이 대중적인 서비스로 발전하기에는 많은 시간과 노력이 요구되어진다. 본 논문에서는 모바일 인터넷 환경에서 분산되어 있는 객체간의 위치 제약성을 극복하고 객체 자원 간 상호 공유를 확대하는 '모바일 자원의 공유'를 증대하는데 연구의 목적을 두었으며 이론 구현하기 위해서 모바일 자원공유 시스템(MIRSS : Mobile Resources Sharing System)을 제안하였다. 모바일 자원공유 시스템은 사용자의 단일 요청을 상황인식(Context Awareness)에 기반한 다중 명령으로 자동 변환하여 정보를 요청하게 된다. 모바일 자원공유 시스템의 적용으로 모바일 인터넷 환경에서 사용자가 원하는 정보를 어디에서든지(anywhere), 언제든지(anytime) 얻을 수 있는 모바일 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구축을 기대할 수 있다.