Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.224-227
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2015
Data transmission via the car driver's tethered smart phone may have a volume-dependent billing in case car driver' phone transmits data in real-time to the remote data center. The on-board diagnosis data generated are temporary stored locally to mobile remote diagnosis application on the car driver's phone, and then transmit to the data center later when car driver connects to the Internet. To increase the easiest of using the remote vehicle application without blocking other tasks to be executing on the cloud, node.js stands as a suitable candidate for handling tasks of data storage on the cloud via mobile network. We demonstrate the effectiveness of the proposed architecture by simulating a preliminary case study of an android application responsible of real time analysis by using a vehicle-to- smart phones applications interface approach that considers the smart phones to act as a remote user which passes driver inputs and delivers output from external applications. In this paper, we propose a study on development of Remote Vehicle fault diagnostic system features web server architecture based event loop approach using node.js platform, and wireless communication to handle vehicle diagnostics data to a data center.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.3
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pp.521-530
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2017
In this paper, we propose a protection solution against intelligent Ransomware attacks by encrypting not only source files but also backup files of external storage. The system is designed to automatically back up to the cloud server at the time of file creation to perform monitoring and blocking in case a specific process affects the original file. When client creates or saves a file, both process identifiers, parent process identifiers, and executable file hash values are compared and protected by the whitelist. The file format that is changed by another process is monitored and blocked to prevent from suspicious behavior. By applying the system proposed in this paper, it is possible to protect against damage caused by the modification or deletion of files by Ransomware.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2670-2677
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2014
The technique of virtual machine construction using hypervisor such as Xen and KVM is mainly used for implementation of cloud computing infrastructure. This technique is efficient in allocating and managing resources compared to the existing operation methods. However it requires high resource usage when constructing virtual machines and results in wasting of resources when not using the allocated resources. Docker is a technique based on the container method to resolve such a problem. This paper shows the container method such as Docker is efficient as a web construction technique by comparing virtual machine method to container method. It is shown to be especially useful when storing data into DB or storage devices in such environments of web server or program development. In the upcoming cloud computing environment the container method such as Docker is expected to improve the resource efficiency and the convenience of management.
The Smartphone, one of essential mobile devices widely used recently, can be very effectively applied to capture knowledge on the spot by jointly applying the pervasive functionality of cloud computing. The process of knowledge capturing can be also effectively automated if the topic of knowledge is automatically identified. Therefore, this paper suggests an interdisciplinary approach to automatically acquire knowledge on the spot by combining technologies of text mining-based topic identification and cloud computing-based Smartphone. The Smartphone is used not only as the recorder to record knowledge possessor's dialogue which plays the role of the knowledge source, but also as the sensor to collect knowledge possessor's context data which characterize specific situations surrounding him or her. The support vector machine, one of well-known outperforming text mining algorithms, is applied to extract the topic of knowledge. By relating the topic and context data, a business rule can be formulated, and by aggregating the rule, the topic, context data, and the dictated dialogue, a set of knowledge is automatically acquired.
Stateless computing supports a mobility of computing environment easily. It is becoming a major technology for securing personal user's information on shared computing environment. With the advance of virtualization technology and cloud computing, stateless computing is an essential part of personal computing environment connectivity (user's setting and data is stored in remote server or some storage, and it can be restored at any computing environment) In this paper, we propose uPC player that supports stateless computing execution environment on Windows. uPC player provides Windows operating system to user by using an uPC OS virtualization module. In this paper, we leverage how uPC player is designed and implemented for supporting a stateless computing execution environment. uPC player provides a desktop switch between host-system execution environment and uPC virtual execution environment. And it needs just one second for loading uPC virtual execution environment by using OS virtualization-based technique.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1105-1112
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2022
Field data monitoring systems such as renewable energy generation and smart farm integrated control are developing from PC and server to mobile first, and various wireless communication and application services have emerged with the development of IoT technology. Low-power wide-area networks are services optimized for low-power, low-capacity, and low-speed data transmission, and data collected in the field is transmitted to designated storage servers or cloud-based data platforms, enabling data monitoring. In this paper, we implement an IoT repeater that collects field data with a single device and transmits it to a wireless carrier cloud data flat using a low-power wide-area network, and a monitoring app using it. Using this, the system configuration is simpler, the cost of deployment and operation is lower, and effective data accumulation is possible.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.8
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pp.259-268
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2022
With prosperous usage of cloud services to improve management efficiency due to the explosive increase in data volume, various cryptographic techniques are being applied in order to preserve data privacy. In spite of the vast computing resources of cloud systems, decrease in storage efficiency caused by redundancy of data outsourced from multiple users acts as a factor that significantly reduces service efficiency. Among several approaches on privacy-preserving data deduplication over encrypted data, in this paper, the research results for improving efficiency of encrypted data deduplication using trusted execution environment (TEE) published in the recent USENIX ATC are analysed in terms of security and efficiency of the participating entities. We present a way to improve the stability of a key-managing server by integrating it with individual clients, resulting in secure deduplication without independent key servers. The experimental results show that the communication efficiency of the proposed approach can be improved by about 30% with the effect of a distributed key server while providing robust security guarantees as the same level of the previous research.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.669-678
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2018
This study developed information technology infrastructures for building a driving environment analysis platform using various big data, such as vehicle sensing data, public data, etc. First, a small platform server with a parallel structure for big data distribution processing was developed with H/W technology. Next, programs for big data collection/storage, processing/analysis, and information visualization were developed with S/W technology. The collection S/W was developed as a collection interface using Kafka, Flume, and Sqoop. The storage S/W was developed to be divided into a Hadoop distributed file system and Cassandra DB according to the utilization of data. Processing S/W was developed for spatial unit matching and time interval interpolation/aggregation of the collected data by applying the grid index method. An analysis S/W was developed as an analytical tool based on the Zeppelin notebook for the application and evaluation of a development algorithm. Finally, Information Visualization S/W was developed as a Web GIS engine program for providing various driving environment information and visualization. As a result of the performance evaluation, the number of executors, the optimal memory capacity, and number of cores for the development server were derived, and the computation performance was superior to that of the other cloud computing.
This study selected the worst-case scenario for fireball and vapor cloud explosion (VCE) of a styrene monomer storage tank installed in a petrochemical production plant and performed damage prediction and accident impact analysis. The range of influence of radiant heat and overpressure due to fireball and vapor VCE during the abnormal polymerization reaction of styrene monomer, the main component of the mixed residue oil storage tank, was quantitatively analyzed by applying the e-CA accident damage prediction program. The damage impact areas of radiant heat and explosion overpressure are analyzed to have a maximum radius of 1,150m and 626m, respectively. People within 1,150m of radiant heat of 4kW/m2 may have their skin swell when exposed to it for 20 seconds. In buildings within 626m, where an explosion overpressure of 21kPa is applied, steel structures may be damaged and separated from the foundation, and people may suffer physical injuries. In the event of a fire, explosion or leak, determine the risk standards such as the degree of risk and acceptability to workers in the work place, nearby residents, or surrounding facilities due to radiant heat or overpressure, identify the hazards and risks of the materials handled, and establish an emergency response system. It is expected that it will be helpful in establishing measures to minimize damage to workplaces through improvement and investment activities.
The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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