• 제목/요약/키워드: cloud computing system

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UniPy: A Unified Programming Language for MGC-based IoT Systems

  • Kim, Gayoung;Choi, Kwanghoon;Chang, Byeong-Mo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.77-86
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    • 2019
  • The advent of Internet of Things (IoT) makes common nowadays computing environments involving programming not a single computer but several heterogeneous distributed computers together. Developing programs separately, one for each computer, increases programmer burden and testing all the programs become more complex. To address the challenge, this paper proposes an RPC-based unified programming language, UniPy, for development of MGC (eMbedded, Gateway, and Cloud) applications in IoT systems configured with popular computers such as Arduino, Raspberry Pi, and Web-based DB server. UniPy offers programmers a view of classes as locations and a very simple form of remote procedure call mechanism. Our UniPy compiler automatically splits a UniPy program into small pieces of the program at different locations supporting the necessary RPC mechanism. An advantage of UniPy programs is to permit programmers to write local codes the same as for a single computer requiring no extra knowledge due to having unified programming models, which is very different from the existing research works such as Fabryq and Ravel. Also, the structure of UniPy programs allows programmers to test them by directly executing them before splitting, which is a feature that has never been emphasized yet.

Digital Forensic: Challenges and Solution in the Protection of Corporate Crime

  • CHOI, Do-Hee
    • 산경연구논집
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    • 제12권6호
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    • pp.47-55
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    • 2021
  • Purpose: Organizational crime is an offense committed by an individual or an official in a corporate entity for organizational gain. This study aims to explore the literature on challenges facing digital forensics and further discuss possible solutions to such challenges as far as the protection of corporate crime is concerned. Research design, data and methodology: Qualitative textual methodology matches the interpretative approach since it is a quality method meant to consider the inductivity of strategies. Also, a qualitative approach is vital because it is distinct from the techniques used in optimistic paradigms linked to science laws. Results: For achieving justice through the investigation of digital forensic, there is a need to eradicate corporate crimes. This study suggests several solutions to reduce corporate crime such as 'Solving a problem to Anti-forensic Techniques', 'Cloud computing technique', and 'Legal Framework' etc. Conclusion: As corporate crime increases in rate, the data collected by digital forensics increases. The challenge of analyzing chunks of data requires digital forensic experts, who need tools to analyze them. Research findings shows that a change of the operating system and digital evidence interpretation is becoming a challenge as the new computer application software is not compatible with older software's structure.

데이터 무결성 제공을 위한 클라우드 기반의 차량용 블랙박스 시스템 설계 (System design for vehicle black box data integrity provision of cloud computing base)

  • 김보경;조수빈;백혜란;정선제;최영준;오석윤;이경현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.640-643
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    • 2013
  • 차량용 블랙박스는 영상, 음성 및 자동차의 주행정보를 저장하는 매체로서 저장되는 데이터를 통해 차량 접촉사고 시 운전자의 과실여부를 판단할 수 있는 중요한 장치로 최근 자동차 시장에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 현재 차량용 블랙박스는 단순히 주행 데이터를 저장만 하고 있어 법적인 근거 자료로 활용되기 위해서는 데이터에 대한 무결성 보장을 제공하는 기능이 없는 상황이다. 블랙박스에 저장된 데이터는 공격자에 의해 위, 변조될 위험이 존재함으로 본 논문에서는 보다 안전한 환경에서의 무결성 보장을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 무결성을 제공하는 시스템을 설계 한다.

Hadoop 기반 클라우드 컴퓨팅을 이용한 영상 처리 프레임워크 구현 (Implementaion of Video Processing Framework using Hadoop-based cloud computing)

  • 류충모;이대철;장민욱;김철기
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.139-142
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    • 2013
  • 최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.

유헬스케어에서 환자의 프라이버시 보호 방안 연구 (A Study of Patient's Privacy Protection in U-Healthcare)

  • 정윤수;이상호
    • 정보보호학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.913-921
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    • 2012
  • 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.

Leveraging Big Data for Spark Deep Learning to Predict Rating

  • Mishra, Monika;Kang, Mingoo;Woo, Jongwook
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.33-39
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    • 2020
  • The paper is to build recommendation systems leveraging Deep Learning and Big Data platform, Spark to predict item ratings of the Amazon e-commerce site. Recommendation system in e-commerce has become extremely popular in recent years and it is very important for both customers and sellers in daily life. It means providing the users with products and services they are interested in. Therecommendation systems need users' previous shopping activities and digital footprints to make best recommendation purpose for next item shopping. We developed the recommendation models in Amazon AWS Cloud services to predict the users' ratings for the items with the massive data set of Amazon customer reviews. We also present Big Data architecture to afford the large scale data set for storing and computation. And, we adopted deep learning for machine learning community as it is known that it has higher accuracy for the massive data set. In the end, a comparative conclusion in terms of the accuracy as well as the performance is illustrated with the Deep Learning architecture with Spark ML and the traditional Big Data architecture, Spark ML alone.

데이터처리전문기관의 역할 및 보안 강화방안 연구: 버몬트주 데이터브로커 비교를 중심으로 (A Study on the Role and Security Enhancement of the Expert Data Processing Agency: Focusing on a Comparison of Data Brokers in Vermont)

  • 김수한;권헌영
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.29-47
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    • 2023
  • With the recent advancement of information and communication technologies such as artificial intelligence, big data, cloud computing, and 5G, data is being produced and digitized in unprecedented amounts. As a result, data has emerged as a critical resource for the future economy, and overseas countries have been revising laws for data protection and utilization. In Korea, the 'Data 3 Act' was revised in 2020 to introduce institutional measures that classify personal information, pseudonymized information, and anonymous information for research, statistics, and preservation of public records. Among them, it is expected to increase the added value of data by combining pseudonymized personal information, and to this end, "the Expert Data Combination Agency" and "the Expert Data Agency" (hereinafter referred to as the Expert Data Processing Agency) system were introduced. In comparison to these domestic systems, we would like to analyze similar overseas systems, and it was recently confirmed that the Vermont government in the United States enacted the first "Data Broker Act" in the United States as a measure to protect personal information held by data brokers. In this study, we aim to compare and analyze the roles and functions of the "Expert Data Processing Agency" and "Data Broker," and to identify differences in designated standards, security measures, etc., in order to present ways to contribute to the activation of the data economy and enhance information protection.

엣지 컴퓨팅 기반 클라우드 주차관리 시스템 (Edge computing based Cloud Parking Management System)

  • 박길한;김희동;윤세린;이재환;정소연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1269-1272
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    • 2021
  • 급격한 차량 수요의 증가로 인한 주차공간의 부족으로 인력기반 주차관리의 한계점을 이용한 여러 위법 행위가 발생함에 따라 관리자의 정기적인 순찰 및 관리의 필요성이 증가하고 있다. 기존 인력기반 주차관리 시스템은 관리자에게 전적으로 의존하고 있어 관리의 정확도 및 효율성이 비교적 낮다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반의 클라우드 주차관리 시스템을 제안하며, 이는 효율적인 주차관리를 통한 시간과 노동력 절감에 기여한다. 본 시스템이 제공하는 주요 기능은 다음과 같다. 1) 주차구역 및 주차 차량 정보를 분석하여 입·출차를 관리하고 관리자에게 실시간 주차 현황 정보를 제공한다. 2) 추출된 차량 정보를 바탕으로 부정주차 여부를 감지하여 지정주차 구역 관리를 자동화한다. 3) 관리자에게 시간대별 주차구역 점유율 정보를 제공하여 거주자의 가용 주차공간을 확보한다. 4) 거주자의 선호 주차구역 및 시간대를 파악하여 거주자의 주차 편의성을 제공한다. 위 기능을 통해 기존 주차관리의 비효율성을 개선하고자 한다.

3-D Hetero-Integration Technologies for Multifunctional Convergence Systems

  • 이강욱
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.11-19
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    • 2015
  • Since CMOS device scaling has stalled, three-dimensional (3-D) integration allows extending Moore's law to ever high density, higher functionality, higher performance, and more diversed materials and devices to be integrated with lower cost. 3-D integration has many benefits such as increased multi-functionality, increased performance, increased data bandwidth, reduced power, small form factor, reduced packaging volume, because it vertically stacks multiple materials, technologies, and functional components such as processor, memory, sensors, logic, analog, and power ICs into one stacked chip. Anticipated applications start with memory, handheld devices, and high-performance computers and especially extend to multifunctional convengence systems such as cloud networking for internet of things, exascale computing for big data server, electrical vehicle system for future automotive, radioactivity safety system, energy harvesting system and, wireless implantable medical system by flexible heterogeneous integrations involving CMOS, MEMS, sensors and photonic circuits. However, heterogeneous integration of different functional devices has many technical challenges owing to various types of size, thickness, and substrate of different functional devices, because they were fabricated by different technologies. This paper describes new 3-D heterogeneous integration technologies of chip self-assembling stacking and 3-D heterogeneous opto-electronics integration, backside TSV fabrication developed by Tohoku University for multifunctional convergence systems. The paper introduce a high speed sensing, highly parallel processing image sensor system comprising a 3-D stacked image sensor with extremely fast signal sensing and processing speed and a 3-D stacked microprocessor with a self-test and self-repair function for autonomous driving assist fabricated by 3-D heterogeneous integration technologies.

Kerberos 기반 하둡 분산 파일 시스템의 안전성 향상방안 (A Study on Security Improvement in Hadoop Distributed File System Based on Kerberos)

  • 박소현;정익래
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.803-813
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    • 2013
  • 최근 스마트 기기 및 소셜 네트워크 서비스의 발달로 인해 데이터가 폭증하며 세계는 이른바 빅데이터 시대를 맞고 있다. 이에 이러한 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술인 빅데이터 처리기술은 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 주목받고 있으며, 가장 대표적인 기술이 바로 하둡이다. 하둡 분산 파일 시스템은 상용 리눅스 서버에서 실행되도록 설계된 오픈소스 프레임워크로서 수백 테라바이트 크기의 파일을 저장할 수 있다. 초기 하둡은 빅데이터 처리에 초점을 맞추어 보안이 거의 도입되지 않은 상태였으나 사용자가 빠르게 늘어남에 따라 하둡 분산 파일 시스템에 개인정보를 포함한 민감한 데이터가 많이 저장되면서, 2009년 커버로스와 토큰 시스템을 도입한 새로운 버전을 발표하였다. 그러나 이 시스템은 재전송 공격, 가장 공격 등이 가능하다는 취약점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 분산 파일 시스템 보안 취약점을 분석하고, 이러한 취약점을 보완하면서 하둡의 성능을 유지할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다.