International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.1-8
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2021
Cloud computing has proven its efficiency, especially after the increasing number of cloud services offered by a wide range of cloud providers, from different domains. Despite, these cloud services are mostly heterogeneous. Consequently, and due to the rising interest of cloud consumers to adhere to a multi-cloud environment instead of being locked-in to one cloud provider, the need for semantically interconnecting different cloud services from different cloud providers is a crucial and important task to ensure. In addition, considerable research efforts proposed interoperability solutions leading to different representation models of cloud services. In this work, we present our solution to overcome this limitation, precisely in the IAAS service model. This solution is a framework permitting the semantic interoperability of different IAAS resources in a multi-cloud environment, in order to assist cloud consumers to retrieve the cloud resource that meets specific requirements.
클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.
하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.
Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅을 위한 많은 표준화 연구가 진행되어 왔으나 데이터 공유 및 교환을 위한 표준 연구는 거의 이루어지지 않았다. 무엇보다 해당 표준화 기구에서는 의미 상호운용성 향상을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제시하고 있지 않다. 이 논문에서는 현재까지의 표준화 문제점을 정의하고, 의미 상호운용성 제공을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제안한다. 이를 위해 먼저 클라우드 컴퓨팅을 위한 전반적인 표준화 동향을 분석하고, 특히 데이터의 의미적 상호운용성을 제공을 위한 표준 개발 현황을 기술한다. 또한 다양한 분야의 표준개발에 이용된 데이터 교환 및 관리 분야의 표준 개념을 기반으로 잠재적인 표준화 항목을 정의한다. 마지막으로, 표준화 항목 간의관계성과 전체적인 의미 상호운용성 과정을 보여주기 위해 참조 모델을 기술한다. 이 논문은 표준 개발을 위한 가이드라인으로서 이용될 수 있으며, 아울러 클라우드 컴퓨팅의 표준화를 촉진할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.843-871
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2015
Cloud computing evolve as a cost effective business model for IT companies to focus on their core business without perturbing on infrastructure related issues. Hence, major IT firms and Small & Medium Enterprises (SME) are adopting cloud services on rental basis from cloud providers. Cloud Service level agreements (SLA) act as a key liaison between consumers and providers on renting Anything as a Service (AaaS). Design of such an agreement must aim for greater profit to providers as well as assured availability of services to consumers. However in reality, cloud SLA is not satisfying the parties involved because of its inherent complex nature and issues. Also currently most of the agreements are unilateral to favour the provider. This study focuses on comprehensive, 360-degree survey on different aspects of the cloud service agreements. We detailed the life cycle of SLA based on negotiation, different types of SLA, current standards, languages & characteristics, metrics and issues involved in it. This study will help the cloud actors to understand and evaluate the agreements and to make firm decision on negotiation. The need for standardized, bilateral, semantic SLA has also been proposed.
본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.
본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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