Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.5
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pp.989-998
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2011
Cloud computing provides computation, software, data access, and storage services that do not require end-user knowledge of the physical location and configuration of the system that delivers the services. Cloud computing providers have setup several data centers at different geographical locations over the Internet in order to optimally serve needs of their customers around the world. One of the fundamental challenges in geographically distributed clouds is to provide efficient algorithms for supporting inter-cloud data management and dissemination. In this paper, we propose a group quorum system (GQS)-based dissemination for improving the interoperability of inter-cloud in time-critical event dissemination service, such as computing policy updating, message sharing, event notification and so forth. The proposed GQS-based method organizes these distributed clouds into a group quorum ring overlay to support a constant event dissemination latency. Our numerical results show that the GQS-based method improves the efficiency as compared with Chord-based and Plume methods.
Data are an essential resource for artificial intelligence-based services. It is considered a vital resource in the 4th industrial revolution era based on artificial intelligence. However, it is well-known that only a few giant platforms that provide most of the current online services tend to monopolize personal data. Therefore, some governments have started enforcing personal data protection and mobility regulations to address this problem. Additionally, there are some notable activities from a technical perspective, and Web 3.0 is one of these. Web 3.0 focuses on distributed architecture to protect people's data sovereignty. An important technical challenge of Web 3.0 is how to facilitate the personal data storage technology to provide valuable data for new data-based services while providing data for producers' sovereignty. This study reviews some currently proposed personal data storage technologies. Furthermore, we discuss the domestic countermeasures from MyData perspective, which is a typical project for data-based businesses in Korea.
In the age of personal media such as YouTube and Twitch, individual media content creation and consumption have become simpler. A huge amount of media content is created and consumed through platform services. In this regard, interest in copyright of media contents is increasing. In particular, the sound source is an indispensable element in almost all media contents production. In this paper, we propose a method to store the sound source and its signature using blockchain and distributed storage system to verify the copyright of music contents. We Identify the possibility of including the audio signature extraction result of the sound source as blockchain transaction data. Through experiments, we compare the input and output speed when the sound source and its signature are stored in the distributed storage system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.643-645
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2015
Real life has been actively utilizing storage from anywhere automobiles and Aviation field etc to the development of storage. Recent Big Data is stored as a number of data storage and data distribution processing emerged in research has been actively conducted to process the data. But many bottlenecks or processing speed slows down when you request the data at the same time a problem arises. In this paper consider should be used in the field of big data storing and processing large amounts of data, the process data more efficiently when the number of data request and data suggest that the weight-effective, manageable data processing system algorithm.
In addition to the 4th Industrial Revolution and Industry 4.0, the recent megatrends in the ICT field are Big-data, IoT, Cloud Computing, and Artificial Intelligence. Therefore, rapid digital transformation according to the convergence of various industrial areas and ICT fields is an ongoing trend that is due to the development of technology of AI services suitable for the era of the 4th industrial revolution and the development of subdivided technologies such as (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), and RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI). This study aims to integrate and advance various machine learning services of infrastructure-side GPU, CDA (Connected Data Architecture) framework, and AI based on mass distributed Abyss storage in accordance with these technical situations. Also, we want to utilize AI business revenue model in various industries.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.23
no.4
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pp.390-396
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2012
In order to understand the nature of dendritic zinc growth, electrochemical zinc redox reaction on nickel plate was investigated in aqueous solutions containing different concentrations, 0.2, 0.1 and 0.02 $mol{\cdot}dm^{-3}$ (M), of zinc sulfate ($ZnSO_4$) or zinc chloride ($ZnCl_2$). Zinc ion was efficiently reduced and oxidized on nickel in the high-concentration (0.2 M) solution, whereas relatively poor efficiency was obtained from the other low-concentration solutions (0,1 and 0.02 M). Cyclic voltammetry (CV) analysis revealed that the 0.2 M electrolyte solution decomposes at more positive potentials than the 0.1 and the 0.02 M solutions. These results suggested that the concentration of electrolyte solution and anion would be an important factor that suppresses the reaction of the zinc dendrite formation. Scanning Electron Microscopy (SEM) data revealed that the shape of dendritic zinc and its growing behavior were also influenced by electrolyte concentration.
Recently, the blockchain technology, which can decentralize business ecosystems using secure transactions without trusted intermediaries, has been spotlighted. Full nodes play an important role in maintaining decentralization in that they independently verify transactions using their full historical transaction data. However, the storage requirement of a full node for storing historical data is continuously increasing, and thus, has become harder for users to run a full node due to the heavy price for storage costs. In this paper, we investigate research trends on reducing the costs of storing blockchain transaction data so that nodes with low storage requirements can be used in the blockchain network.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.871-874
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2011
The fast emerging of network technology and the high demand of computing resources have prompted many organizations to outsource their storage and computing needs. Cloud based storage services such as Microsoft's Azure and Amazon's S3 allow customers to store and retrieve any amount of data, at anytime from anywhere via internet. The scalable and dynamic of the cloud storage services help their customer to reduce IT administration and maintenance costs. No doubt, cloud based storage services brought a lot of benefits to its customer by significantly reducing cost through optimization increased operating and economic efficiencies. However without appropriate security and privacy solution in place, it could become major issues to the organization. As data get produced, transferred and stored at off premise and multi tenant cloud based storage, it becomes vulnerable to unauthorized disclosure and unauthorized modification. An attacker able to change or modify data while data inflight or when data is stored on disk, so it is very important to secure data during its entire life-cycle. The traditional cryptography primitives for the purpose of data security protection cannot be directly adopted due to user's lose control of data under off premises cloud server. Secondly cloud based storage is not just a third party data warehouse, the data stored in cloud are frequently update by the users and lastly cloud computing is running in a simultaneous, cooperated and distributed manner. In our proposed mechanism we protect the integrity, authentication and confidentiality of cloud based data with the encrypt- then-upload concept. We modified and applied proxy re-encryption protocol in our proposed scheme. The whole process does not reveal the clear data to any third party including the cloud provider at any stage, this helps to make sure only the authorized user who own corresponding token able to access the data as well as preventing data from being shared without any permission from data owner. Besides, preventing the cloud storage providers from unauthorized access and making illegal authorization to access the data, our scheme also protect the data integrity by using hash function.
Sensor nodes are used as a storage space in the data centric storage method for sensor networks. Sensor nodes save the data to the node which is computed by hash table and users also access to the node to get the data by using hash table. One of the problems which the data centric storage method has is that queries from many users who are interested in the popular data could be concentrated to one node. In this case, responses for queries could be delayed and the energy of heavy loaded node could be dissipated fast. This would lead to reduction of network life time. In this paper, ALT, Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, is proposed as scalable data centric storage method for sensor network. ALT constructs trajectory around the storage node. The scope of trajectory is increased or decreased based on the query frequency. ALT distributes the query processing loads to several nodes so that delay of response is reduced and energy dissipation is also distributed.
The mechanism of insulin action to increase glucose transport is attributed to glucose transporter translocation from intracellular storage pools to the plasma membrane in insulin-sensitive cells. The present study was designed to visualize the redistribution of the glucose transporter by means of an immunogold labelling method. Our data clearly show that glucose transporter molecules were visible by this method. According to the method this distribution of glucose transporters between cell surface and intracellular pool was different in adipocytes. The glucose transporter molecules were randomly distributed at the cell surface whereas the molecules at LDM were farmed as clusters. By insulin treatment the number of homogeneous random particles increased at the cell surface whereas the cluster forms decreased at the intracellular storage pools. It suggests that the active molecules needed to be evenly distributed far effective function and that the inactive molecules in storage pools gathered and termed clusters until being transferred to the plasma membrane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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