• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.730-740
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• 2014

The rapid increase in the number of patients with chronic diseases is an important public healthcare issue in many countries, which accelerates many studies on a healthcare system that can, whenever and wherever, extract and process patient data. A patient with a chronic disease conducts self-management in an out-of-hospital environment, particularly in an at-home environment, so it is important to provide integrated and personalized healthcare services for effective care. To help provide effective care for chronic disease patients, we propose a service flow and a new cloud-based personalized healthcare system architecture supporting both at-home and at-hospital environments. The system considers the different characteristics of at-hospital and at-home environments, and it provides various chronic disease care services. A prototype implementation and a predicted cost model are provided to show the effectiveness of the system. The proposed personalized healthcare system can support cost-effective disease care in an at-hospital environment and personalized self-management of chronic disease in an at-home environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 천문학회보
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• 제42권1호
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• pp.32.3-33
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• 2017

Utilizing both the existing observational data for Orion A and the TRAO $^{13}CO$, $^{12}CO$ data for $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ region centered on M42 collected in 2012, we found a clear piece of evidence for a collision of a cloud with the OMC-1. This cloud has a shape like a long cylinder of ${\sim}0.1pc{\times}2pc$ in size, and has a well developed train of clumps of about a few solar masses, and is situated in the dark dust complex between M42 and M43. The cloud's motion is analysed to be moving at about $2.6km\;s^{-1}$, and is calculated to transverse the Orion Nebula ~2 pc above from the nebula center, toward the direction of about $60^{\circ}$ to the line of sight. This cloud had undergone a tidal splitting about a million years ago and had formed a very thin and long cylindrical core well before being engaged in the collision. General implications of this phenomenon are discussed in relation to star formation mechanisms in the GMC.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1527-1543
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• 2021

본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.132-144
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• 2020

Cloud computing is an emerging technology based on the concept of enabling data access from anywhere, at any time, from any platform. The exponential growth of cloud users has resulted in the emergence of multiple issues, such as the workload imbalance between the virtual machines (VMs) of data centers in a cloud environment greatly impacting its overall performance. Our axis of research is the load balancing of a data center's VMs. It aims at reducing the degree of a load's imbalance between those VMs so that a better resource utilization will be provided, thus ensuring a greater quality of service. Our article focuses on two phases to balance the workload between the VMs. The first step will be the determination of the threshold of each VM before it can be considered overloaded. The second step will be a task allocation to the VMs by relying on an improved and faster version of the meta-heuristic "simulated annealing (SA)". We mainly focused on the acceptance probability of the SA, as, by modifying the content of the acceptance probability, we could ensure that the SA was able to offer a smart task distribution between the VMs in fewer loops than a classical usage of the SA.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 장소나 장비에 제한 없이 네트워크를 통해 IT자원을 서비스 형태로 제공받을 수 있는 새로운 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 데이터센터에 많은 IT자원이 집약된 형태로 효율적인 인프라구조를 위한 기술과 정책을 적용하여 시스템을 설계해야 한다. 즉, 클라우드 서비스를 효율적으로 제공하여 사용자의 요구를 만족시켜야 하며, 사업자는 불필요하게 낭비되는 자원으로 인한 손해가 없어야 한다. 그러나 최적 시스템을 구축하기 위해서는 서비스를 배포하기 전에 서비스 제공 성능과 자원 사용의 효율성을 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 클라우드 컴퓨팅 시스템 설계과정의 문제를 해결하기 위해 네트워크 환경에서의 클라우드 서비스 모델을 모델링하고 클라우드 서비스의 가용성 최적화를 위해 가용성 평가 지표를 산출하였다. 또한 클라우드 환경이 적용된 CloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드 컴퓨팅 서비스 요구와 데이터센터 성능에 대한 가용성을 최적화하는 방법을 모색하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.89-112
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• 2015

본 연구는 모바일 시대의 진입, 글로벌 경쟁격화, 및 의료서비스 요구사항의 확대 등, 의료경영환경의 급격한 변화에 부응하기 위해 새로운 IT 기반 의료서비스가 필수적임에도 불구하고 이를 실현하고 있지 못한 중소형 규모 병원에 클라우드 기반 의료서비스를 제공할 수 있는 '중소형 병원의 클라우드 병원정보시스템(CHISSMH, Cloud Hospital Information System for Small Medium Hospitals)'의 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 스마트폰 시대에 진입하면서 개인단위의 클라우드 서비스는 일반화되었지만 비즈니스 단위의 서비스, 특히 병원정보시스템에 대한 클라우드 서비스의 도입은 초기단계이기에 이를 활성화하고자하는 차원에서 CHISSMH의 아키텍처를 개발하여 제시하였다. 특히 본 연구는 병원산업계에 클라우딩 서비스 도입 활성화를 위해 사용자관점이 아닌 서비스 제공자 관점에서 이에 대한 해결책을 제시하였다. 즉, 서비스 제공자가 고품질 및 합리적 가격의 클라우드 의료 서비스를 제공한다면 비록 일부 저해요인이 존재하더라도 도입이 활성화될 것으로 기대한다. 이를 위해 CHISSMH는 하드웨어뿐만 아니라 애플리케이션까지 가상화를 시도하여 자원공용화(Resource Pooling)를 추구함으로써 운영비용의 최소화를 통해 합리적 가격의 서비스를 제공할 수 있는 기술 기반 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 또한 CHISSMH이 15개 중소병원을 대상으로 서비스한 자료를 분석하여 CHISSMH의 합리성과 유용성을 제시하였으며, 전통적 소유형 HIS와 비교하여 44.5%의 IT 서비스 비용이 절감되는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1245-1258
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• 2012

본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 한국 전자정부 기술개발의 바람직한 미래상을 도출하였다. 최근 웹에서 유비쿼터스로의 지식정보화사회의 급속한 진행으로 IT와 컴퓨팅기술에 있어, 전 세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임이 불고 있다. 따라서 이는 한국 정부 및 각국 정부에 있어, 전자정부 구축과 추진에 있어서의 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께하는 한국 전자정부의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 기술개발 방향을 고찰하였으며, 그 결과 한국의 전자정부에 부합하는 -서비스 수준관리(SLA)나 자원제공과 같은- 하드웨어 및 인터넷 데이터센터 관련 기술과 함께, -오픈API나 자원가상화 같은- 소프트웨어 (응용)솔루션 기술에 관련된 클라우드 컴퓨팅 기술의 중점적 개발이 그 추진할 전략이었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권8호
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• pp.1825-1842
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• 2013

Rapid growth of the IT industry has led to significant energy consumption in the last decade. Data centers swallow an enormous amount of electrical energy and have high operating costs and carbon dioxide excretions. In response to this, the dynamic consolidation of virtual machines (VMs) allows for efficient resource management and reduces power consumption through the live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), this leads to stipulations in dealing with energy-performance trade-offs, as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a heuristic based resource allocation of VM selection and a VM allocation approach that aims to minimize the total energy consumption and operating costs while meeting the client-level SLA. Our experiment results demonstrate significant enhancements in cloud providers' profit and energy savings while improving the SLA at a certain level.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.134-137
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• 1998

NOAA satellite data and GMS data have been received at the Institute of Industrial Science, University of Tokyo since early 80's and 1994, respectively. So far, all data are archived and users can look their quick look images through the Internet and get the data by request. The following processed data set will be available soon with the corporation with the Science University of Tokyo: Radiometrically corrected by 65 code and geometrically corrected NOAA data with the corporation with Iwate University and NDVI, SST and cloud classified images as their products. 1 km AVHRR Land Project Data Set of Asia and their 14 regional subsets. Geometrically corrected GMS images and surface temperature maps, sea surface temperature maps and cloud classification maps.