Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
In vehicular edge computing (VEC) networks, the rapid expansion of intelligent transportation and the corresponding enormous numbers of tasks bring stringent requirements on timely task offloading. However, many tasks typically appear within a short period rather than arriving simultaneously, which makes it difficult to realize effective and efficient resource scheduling. In addition, some key information about tasks could be learned due to the regular data collection and uploading processes of sensors, which may contribute to developing effective offloading strategies. Thus, in this paper, we propose a model that considers the deterministic demand of multiple tasks. It is possible to generate effective resource reservations or early preparation decisions in offloading strategies if some feature information of the deterministic demand can be obtained in advance. We formulate our scenario as a 0-1 programming problem to minimize the average delay of tasks and transform it into a convex form. Finally, we proposed an efficient optimal offloading algorithm that uses the interior point method. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has great advantages in optimizing offloading utility.
현재 그리드 환경에서 자원 접근 제어에 관련된 다양한 방법들이 연구되고 있다. 대부분 그리드 사용자의 자원 접근 권한은 사용자의 특성 및 역할에 따라 부여하도록 설계되었다. 그러나 그리드에 안정적인 자원을 지속적으로 제공하기 위해서는 유틸리티 컴퓨팅에 의한 자원 접근 제어가 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 자원 접근 제어에 그리드 어카운팅 개념을 접목시킨 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 자원 사용에 대한 어카운팅 정보를 기초로 처리 비용을 산출하고, 사용자의 가용 자금에 따라 자원 접근 여부를 결정하게 된다. 만약 사용자의 가용 자금이 자원 사용에 대한 처리 비용보다 부족할 경우, 사이트의 자원 접근 제어 정책에 따라 그리드 작업을 제어하게 된다. 최종적으로 그리드 작업이 완료되면, 자원 소비자가 자원 제공자측의 유휴 자원을 사용함으로써 발생되는 처리 비용을 지불한다. 그럼으로 본 논문은 그리드 어카운팅에 의한 사용자의 자원 접근을 제어할 수 있는 메카니즘을 제공함으로써, 경제 원리에 준하는 유틸리티 컴퓨팅 환경을 실현할 수 있는 연구로 평가된다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
Cloud computing is an up-and-coming paradigm shift transforming computing models from a technology to a utility. However, security concerns related to privacy, confidentiality and trust are among the issues that threaten the wide deployment of cloud computing. With the advancement of ubiquitous mobile-based clients, the ubiquity of the model suggests a higher integration in our day to day life and this leads to a rise in security issues. To strengthen the access control of cloud resources, most organizations are acquiring Identity Management Systems (IDM). This paper presents one of the most popular IDM systems, specifically OAuth, working in the scope of Mobile Cloud Computing which has many weaknesses in its protocol flow. OAuth is a Delegated Authorization protocol, and not an Authentication protocol and this is where the problem lies. This could lead to very poor security decisions around authentication when the basic OAuth flow is adhered to. OAuth provides an access token to a client, so that it can access a protected resource, based on the permission of the resource owner. Many researchers have opted to implement OpenlD alongside OAuth so as to solve this problem. But OpenlD similarly has several security flows. This paper presents scenarios of how insecure implementations of OAuth can be abused maliciously. We incorporate an authentication protocol to verify the identities before authorization is carried out.
IT의 폭넓은 개발, Web 2.0 애플리케이션의 의 발전, 인터넷이 가능한 개인용 단말장치의 증가, 무선 네트워크의 유용성 등은 클라우드 컴퓨팅 모델을 만드는데 매우 중요한 역할을 수행하였다. 클라우드 컴퓨팅은 하나의 비즈니스 모델이며, 웹 애플리케이션의 새로운 트렌드다. 또한 형식은 그리드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 같은 형태를 사용한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 서버의 같은 하드웨어 자원을 사용할 수 있으며 정보를 공유하기 쉽다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러닝 분야를 적용하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅환경에서 LMS와 LCMS 기반의 이러닝을 제시하고자 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터에 LCMS를 포함한 LMS를 접속하도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5731-5754
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2019
In this paper, we redesign, implement, and evaluate ShareSafe (Based on SecGraph), an open-source secure graph data sharing/publishing platform. Within ShareSafe, we propose De-anonymization Quantification Module and Recommendation Module. Besides, we model the attackers' background knowledge and evaluate the relation between graph data privacy and the structure of the graph. To the best of our knowledge, ShareSafe is the first platform that enables users to perform data perturbation, utility evaluation, De-A evaluation, and Privacy Quantification. Leveraging ShareSafe, we conduct a more comprehensive and advanced utility and privacy evaluation. The results demonstrate that (1) The risk of privacy leakage of anonymized graph increases with the attackers' background knowledge. (2) For a successful de-anonymization attack, the seed mapping, even relatively small, plays a much more important role than the auxiliary graph. (3) The structure of graph has a fundamental and significant effect on the utility and privacy of the graph. (4) There is no optimal anonymization/de-anonymization algorithm. For different environment, the performance of each algorithm varies from each other.
Wireless mobile multimedia communications have been greatly increased in the number of users, diversity of applications and interface technologies. Wireless mobile networks are being evolved and integrated into IP based core network, so it is necessary to provide sufficient QoS (Quality of Service) mechanism to provide enhanced user's satisfaction. In this paper, we propose a new adaptive QoS mechanism based on utility function borrowed from the field of microeconomics, call setup and handover signaling mechanism integrating QoS and mobility management. Through a simulation, we show that adaptive resource allocation based on user preferences can be realized in the wireless mobile network with some considerations.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.261-267
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2023
Public research, which requires large computational resources, utilizes the supercomputers of the National Supercomputing Center in the Republic of Korea. The average utilization rate of resources over the past three years reached 80%. Therefore, to ensure the operational stability of this national infrastructure, specialized centers have been established to distribute the computational demand concentrated in the national centers. It is necessary to predict the computational demand accurately to build an appropriate resource scale. Therefore, it is important to estimate the inflow and outflow of computational demand between the national and specialized centers to size the resources required to construct specialized centers. We conducted a logit model analysis using the probabilistic utility theory to derive the preferences of individual users for future supercomputer resources. This analysis shows that the computational demand share of specialized centers is 59.5%, which exceeds the resource utilization plan of existing specialized centers.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권4호
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pp.429-441
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2015
We study optimal consumption/investment and life insurance purchase rules for a wage earner with mortality risk under regime-switching financial market conditions, in a continuous time-horizon. We apply the Markov chain approximation method and suggest an efficient algorithm using parallel computing to solve the simultaneous Hamilton-Jaccobi-Bellman equations arising from the optimization problem. We provide numerical results under the utility functions of the constant relative risk aversion type, with which we illustrate the effects of regime switching on the optimal policies by comparing them with those in the absence of regime switching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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