Earticle

기존의 클라이언트/서버 구조 기반 클라우드 시스템에서의 높은 설치 및 유지비용 문제를 해결하기 위해 P2P 클라 우드 스토리지가 등장하게 되었다. 하지만 현재까지 P2P 클라우드 스토리지에 대한 연구는 주로 데이터 가용성을 보장하는 기술에 초점을 맞추었고 실시간 제약 조건이 있는 비디오의 안정적인 재생에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 P2P 클라우드 스토리지에서 데이터 가용성뿐만 아니라 효율적인 비디오 전송을 지 원할 수 있도록 복제 기법과 erasure coding 기법의 장점을 동시에 활용하는 하이브리드 데이터 중복 기법을 제안 한다.

To solve the problems caused by such high installation and maintenance cost in the conventional cloud 1)systems based on client/server architectures, P2P cloud storages have been emerged. However, recent research on P2P cloud storages has focused on the technology to guarantee data availability but there have been little research on supporting stable playback of video data with real-time constraints. In this paper, we therefore propose a hybrid data redundancy scheme that takes advantages of both replication and erasure coding simultaneously to support efficient video transmission as well as data availability in P2P cloud storages.

본 연구는 국내 연구자가 저술한 논문의 데이터 가용성 진술(DAS)에 명시된 데이터 공유 메커니즘과 리포지터리를 조사함으로써 국내 연구자의 연구데이터 공유 현황과 특징을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2014년부터 2022년까지 PLOS ONE에 게재된 국내기관 소속 연구자의 논문을 연구의 대상으로 선정하였다. 우선 논문 내 DAS 존재 현황을 파악하고 선행연구를 활용하여 데이터 공유 메커니즘의 유형을 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터 공유 메커니즘별 변화 추이 등을 조사하였다. 그 결과, 대상 논문의 99.6%에 DAS가 작성되어 있으며 데이터 공유 메커니즘의 유형별 언급 양상은 국제적인 양상과 유사하되, 시간의 흐름에 따라 선호되는 유형이 변화하고 있음을 파악하였다. 이후 데이터 공유 메커니즘 중 리포지터리에 주목하여 DAS에 언급된 리포지터리의 횟수와 비율을 파악하고 다수 언급된 5개 리포지터리의 이용 변화 추이를 시계열적으로 분석하였다. 또한 리포지터리와 함께 언급된 데이터 접근점의 제시 방식과 유형, 유효성 등도 함께 조사하였다. 이를 통해 빈번하게 언급되는 상위 5개 리포지터리가 전체 리포지터리 언급의 60%를 차지하며 데이터 코드를 다루는 리포지터리의 이용이 증가하는 현황이 확인되었고, 리포지터리와 함께 제시된 데이터의 접근점은 대부분 유효하다는 사실을 파악할 수 있었다.

The purpose of this study is to investigate the current status and characteristics of research data sharing by domestic researchers by analyzing the data sharing mechanism and repository specified in DAS of papers authored by domestic researchers. To this end, in this study, papers of researchers belonging to domestic institutions published in PLOS ONE from 2014 to 2022 were selected as the subject of the study. First of all, the status of DAS's existence in the papers was identified, the types of data-sharing mechanisms were analyzed using precedent studies, and the trend of changes in each data-sharing mechanism over time was investigated. As a result, it was found that DAS was written in 99.6% of the target papers, and the types of data-sharing mechanisms were similar to international patterns, but preferred types were changing over time. Afterward, focusing on repositories among data sharing mechanisms, the number and ratio of repositories mentioned in DAS were identified, and the trend of changes in use of the five repositories mentioned a lot was analyzed in a time series. In addition, the presentation method, type, and validity of the data access point mentioned along with the repository were also investigated. It was confirmed that the top five frequently mentioned repositories account for 60% of all repository mentions, and the use of a repository dealing with data codes is increasing; in addition, it was found that most of the data access points presented with the repository were valid.

With increased density of data centers, power and HVAC equipment are becoming more complicated. In particular, recent cloud data centers are demanding energy efficient and high availability. To manage large scale data center, it is required to collect and analysis data from diverse equipment in data center. And it is important to have an FMS that can monitor the status of the data center equipment with minimal manpower and take immediate action. In this paper, we proposed a method to monitor and measure ICT and it's related equipment in cloud data center, such as Power, HVAC, fire control, and PUE. We also proposed an integrated FMS that can monitor these data through each collecting point. This research contributes to a high level of ICT availability while efficiently operating the data center.

중요 토목구조물에는 다양한 계측기가 설치되어 있다. 이러한 계측기에 의한 계측치는 대상 시스템의 거동과 관련된 정보를 제공하게 되며, 따라서 계측치의 공학적 유용성은 계측치가 가지고 있는 대상 시스템의 거동과 관련된 정보량에 의해 평가될 수 있다. 계측치가 가지는 정보량은 데이터를 처리하는 방법에 따라 동일 계측치라도 다르게 평가될 수 있다. 계측치는 개별 데이터 관점과 순차 데이터 관점에서 분석할 수 있다. 개별 데이터 관점 데이터 처리방법은 선형회귀분석과 같은 기존의 일반적인 데이터 처리 방식이며, 순차적 데이터 관점 데이터 처리방법은 LSTM이나 HMM 같은 기법에서 사용하는 데이터를 처리하는 방식이다. 본 연구에서는 계측치에 포함된 사용 가능 정보량을 개별 데이터 관점과 순차적 데이터 관점에서 각각 평가하는 방법을 제안하였다. 수치모의 실험 결과와 실제 계측치에 적용을 통해 순차적 데이터 관점에서는 계측치가 가지는 정보량을 대부분 효과적으로 사용할 수 있었던 반면, 개별 데이터 관점에서는 경우에 따라 계측치가 가지는 정보량을 부분적으로 밖에 사용할 수 없음을 확인하였다. 또한, 대표적인 개별 데이터 관점 분석 방법인 선형회귀모델의 성능을 수치모의 실험 결과와 실제 계측 데이터에 적용하여 계측치가 가지는 정보량 중 사용 가능한 정보량 관점 및 예측 성능 관점에서 보였으며, 이를 통해 선형회귀모델이 피할 수 없는 성능의 한계를 가지는 경우를 보였다.

In major civil engineering structures, various monitoring instruments are installed. The measurements obtained from these instruments provide information related to the behavior of the target system. Therefore, the engineering utility of the measurements can be evaluated in terms of the amount of behavior-related information they contain. The information content of the measurements may differ depending on the data processing method, even when the measurements themselves are identical. Measurement data can be analyzed from two perspectives: the individual-wise perspective and the sequential-wise perspective. The individual-wise perspective corresponds to conventional data processing methods such as linear regression analysis, whereas the sequential-wise perspective corresponds to processing approaches employed in models such as LSTM or HMM. In this study, we propose a method for evaluating the usable information content of measurements from both perspectives. Through numerical simulations and applications to actual monitoring data, it was shown that the sequential-wise perspective enables more effective utilization of the information content, whereas the individual-wise perspective can only utilize a portion of the available information, depending on the case. Furthermore, by applying both numerical simulations and actual monitoring data, we evaluated the performance of a representative individual-wise method, the linear regression model, in terms of usable information content and predictive performance. The results demonstrated that the linear regression model exhibits unavoidable performance limitations under certain conditions, highlighting its inherent constraints compared with sequential-wise approaches.

Accurate segmentation of breast tumors is essential for early cancer diagnosis, particularly in young women. Ultrasound imaging provides a non-invasive and cost-effective screening tool, yet breast ultrasound (BUS) segmentation is challenging due to tumor variability, blurred boundaries, and limited annotated datasets. To address annotation scarcity, we propose a semi-supervised framework that leverages both labeled and unlabeled BUS images. Pseudo-labels are generated for unlabeled data and refined with a multi-view strategy and self-consistency loss to improve reliability and stability. On the BUSI dataset, our method achieved Dice scores of 81%, 78%, and 76% with 1/2, 1/4, and 1/8 labeled data, respectively. We find these results to be equal to or superior to state-of-the-art approaches. Through this work, we can significantly reduce the annotation demands and expert labor required from radiologists.

With the development of P2P technology, more and more distributed systems are applying it for deploying large-scale storage infrastructure. However, maintaining desirable data availability in P2P environments is still an opening issue because of the vulnerability of participated peers. In this paper, a novel replication model is proposed to improving the data availability of P2P storage platforms. In the proposed replication model, the probability of peer’s failure is estimated by semi-Markov chain, which enables us to significantly improving the prediction accuracy of peer’s failure in a given period. Massive experiments are conducted in a real-world P2P platform to examining the performance of the proposed replication model, and the results indicate that it can achieve better tradeoffs between performance and data availability comparing with other replication schemes.

More and additional enterprises and organizations square measure hosting their knowledge into the cloud, so as to cut back the IT maintenance price and enhance the info responsibility. However, facing the various cloud vendors further as their heterogenous valuation policies, customers would be confused with that cloud(s) square measure appropriate for storing their knowledge and what hosting strategy is cheaper. the overall establishment is that customers sometimes place their knowledge into one cloud (which is subject to the seller lock-in risk) then merely trust to luck. supported comprehensive analysis of assorted progressive cloud vendors, this paper proposes a completely unique knowledge hosting theme (named CHARM) that integrates 2 key functions desired. the primary is choosing many appropriate clouds associate degreed an applicable redundancy strategy to store knowledge with reduced financial price and warranted handiness. The second is triggering a transition method to re-distribute knowledge per the variations of knowledge access pattern and valuation of clouds. we tend to valuate the performance of CHARM victimisation each trace-driven simulations and model experiments. The results show that compared with the main existing schemes, CHARM not solely saves around two hundredth of financial price however additionally exhibits sound ability to knowledge and worth changes.

This paper discusses the effectiveness of onboard measurements and data extracted from weather information for speed-power analysis. Furthermore, validation results of hull and propeller cleaning and painting during dry-docking are discussed. Wind and wave information can be obtained from onboard measurements or weather information from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The weather information of a specified position and time is extracted from NOAA weather data and compared with onboard measurements. In addition, to validate the effects of hull cleaning and painting during dry-docking, speed-power analysis results of before and after dry-docking are compared. The results show that both onboard measurements and weather information show acceptable reliability when added resistance and speed-power analysis results are compared with each other. Moreover, the ship performance analysis (SPA) software clearly shows the effects of hull cleaning and painting, and it can provide reliable analysis results with either onboard measurements or weather information. In conclusion, it is confirmed that the analysis method and SPA software used in this study are effective in analyzing the ship's speed-power performance.

In satellite spectra, Though the magnitude varies with intensity of sunstroke, dip angle of land so on, the shape is less deformed with these effects. from this point of view, we have developed a spectral shape-dependent analysis utilizing a normalization procedure by the spectral integral and applied it to Landsat/TM spectra. Inevitable topographic and atmospheric effects can be suppressed. The correction algorithm is very simple and timesaving and the suppression of topographic effects is especially effective. Normalized band 4 is almost linear to NDVI values, and is available to the vegetation index.

본 논문에서는 라이프스타일을 포함한 라이프로그기반의 다차원적인 정보를 OpenAPI를 사용하여 사용자 입력이나, 센싱, 웹 등을 통해서 추출된 데이터들의 가용성을 높이고자 기존의 OpenAPI를 이용한 MashUP에 대해 조사 및 분석하여 통합 데이터 취합 매시업을 설계 하였다.

클라우드 컴퓨팅 서비스는 그 효율성과 안정성이 기반이 되어야 한다. 한 예로 미국은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 안전성을 위하여 FedRAMP 인증을 제시하고 클라우드 컴퓨팅 서비스 산업의 성장은 많은 기업들에게 비용 절감과 업무의 효율성을 제공하고 있으나, 그에 따른 위험성 역시 높아지고 있다. 해킹 등으로 클라우드 서비스 특징상 데이터에 대한 통제성을 잃게 되고, 많은 데이터가 한 곳에 몰리는 현상은 장애가 발생하면 모든 기기의 데이터가 일제히 삭제되는 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라우드 보안 인증 제도의 비즈니스 연속성의 문제점을 알리고 이를 위한 솔루션인 서비스 가입자 내부에 백업과 외부 백업의 장단점을 비교한다. 결론적으로 외부 백업이 구조상으로 우위에 있음을 보인다.

Cloud Computing Service should support efficiency and stability. United States of America, for example, provides FedRAMP (Federal Risk and Authorization Management Program) accreditation to certify cloud computing service and hence growth of computing service industry is giving benefits of cost reduction and efficiency to companies. However, the use of computing service brings more risk than ever. Because cloud computing holds all the data of multiple companies, problems such as hacking bring out control loss of service and as a result total data of companies can be lost. Unfortunately, cloud computing certification programs do not have any good solutions for this data loss and companies may lose all the important data without any proper data backup. This paper studies such problems in terms of backup problem and provides Data Availability Zone solution for recovery and safe saving of data so that computing service can offer better efficiency and stability.

본 연구는 공공데이터 활용 여부에 따른 국내 기업체들의 빅데이터 기술사용 및 서비스 이용 의도에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 탐색적 연구이다. 2017년 13,136개 국내 기업의 전산담당자와 총무담당자를 대상으로 정보화 통계 설문조사 데이터를 R 3.5.3 프로그램을 이용하여 연구 모형에 따른 가설검정을 시행하였다. 먼저 빅데이터 기술 및 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과, 공공데이터를 활용하는 업체에서는 비용 절감이 빅데이터 이용의도에 긍정적 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 공공데이터를 활용하지 않는 기업의 경우 고객만족은 긍정적 영향, 의사결정 지원은 빅데이터 이용에 부정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 최근 들어 우리 정부는 기업 지원에 있어 4차 산업 혁명의 동력 중 공공데이터 개방과 더불어 빅데이터 활용 부분에 중점을 두고 있다. 그러나 본 연구결과, 아직까지 국내 기업 전반에 공공데이터 및 빅데이터 활용이 미진한 것으로 밝혀졌다. 단, 본 연구를 위한 정보화 통계 데이터가 2017년도 데이터임을 감안할 때 정부의 빅데이터 지원 정책 등 실효적 성과를 분석하기 위해서는 지속적인 빅데이터 활용 및 이에 따른 성과에 대한 연구도 필요하다 하겠다.

This is an exploratory study to examine factors affecting South Korean companies' intentions to use big data technology and services based on whether the companies use public data or not. This study, using R, conducted chi-squared tests and logistic regression analysis. As a result of the logistic regression analysis, cost reduction had a positive effect on the big data-use intentions in companies that use public data, whereas with companies that do not use public data, customer satisfaction had a positive impact, and support for decision-making had a negative impact on the intention to use big data. Recently, the South Korean government has focused on improving the utilization of public data and big data. However, as a result of this study, the use of public data and big data in South Korea is still insufficient. Yet, considering that the data utilized for this study was created in 2017, additional study using public data and big data is also required.

최근 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT업계의 핵심기술로 전망되고 있다. 클라우드 서비스 산업의 시장규모는 매년 18.9%의 성장률을 보이며 2013년 1,330억 달러의 규모를 형성하였고, 2015년에는 1,768억 달러 규모를 형성할 것으로 전망되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 산업의 성장은 많은 기업들에게 비용 절감과 업무의 효율성을 제공하고 있으나, 그에 따른 위험성 역시 높아지고 있다. 클라우드 서비스 특징상 데이터에 대한 통제성을 잃게 되고, 많은 데이터가 한 곳에 몰리는 현상은 장애가 발생하면 모든 기기의 데이터가 일제히 삭제되는 되는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 안전한 데이터 저장과 문제 발생에 따른 신속한 복구가 가능하도록 클라우드 서비스 데이터 전용의 가용영역에 대해서 연구하였다.

Recently been viewed as a core technology of the IT industry, cloud computing services. It is expected that the market for cloud services industry showed a growth rate of 18.9% annually, to form a scale of $ 1,330 billion dollars in 2013, and to form a 1,768 billion dollars in 2015. Growth of cloud computing services industry, provides the operational efficiency and reduce costs for many companies, but the risks associated with it is also increasing. There is a problem that phenomenon is to lose control of the data on features of the cloud service, more data is gathered in one place, when a failure occurs, it is removed simultaneously the data of all devices. therefore, in the present paper is investigate the area a quick recovery with up to the problem and secure data storage INT the cloud computing service is available in only the data in the cloud service possible.

연구목적 : 본 연구의 목적은 건강도시지수 개발을 위해 필요한 건강도시지표를 개발하고 그들의 타당성과 자료가용성을 확인하는 것이다. 연구방법 : 문헌고찰을 통해 기존의 국내 및 국외의 건강도시지표들을 수집하였다. 총 72개의 지표들을 11개 영역으로 구분하였다. 2016년 9월 19일부터 10월 7일까지 16명의 건강도시 실무자 및 전문가를 대상으로 이메일을 통한 자가기입식 설문조사를 실시하였다. 조사를 통해 각 지표의 정책관련성, 액면타당성, 내용타당성, 그리고 자료가용성을 5점 척도로 평가하였다. 연구결과 : 정책관련성, 액면타당성, 내용타당성, 자료가용성에 대한 모든 72개 지표들의 평균점수는 각각 3.96, 3.87, 3.84, 3.88이었다. 몇 개를 제외한 모든 지표들의 평균이 3점을 넘었다. 네 가지 평가기준 모두에서 구조와 과정 지표들과 함께 결과 영역 중 건강행태 및 건강결과 지표들이 물리적, 사회적, 경제적 환경 및 보건의료자원 및 서비스 지표들보다 더 높은 점수를 얻었다. 결론 : 건강도시지수를 위해 개발된 건강도시지표들은 타당하고 자료가용성이 만족스러운 것으로 나타났다.

Objective: The purpose of the study was to develop a comprehensive set of Healthy City indicators to be used to develop a Healthy City index and to examine their validity and data availability. Methods: Previous domestic and international Healthy City indicators were collected from literature review. Seventy two indicators categorized in 11 domains were finally selected. A self-administered survey was conducted between September, 19 and October 7 in 2016 via e-mail among 16 experts or practitioners in Healthy City. They rated policy relevance, face validity, content validity, and data availability of each indicator based on its pre-described definition on the 5 Likert scale. Results: The average scores for policy relevance, face validity, content validity, and data availability across 72 indicators were 3.96, 3.87, 3.84, 3.88, respectively. All the indicators were rated over 3 on average except a few indicators. In all the four evaluation criteria, structure and process indicators as well as the indicators for health behavior and health outcome were rated higher than those indicators for physical, social, and economic environments and healthcare resources and services. Conclusion: The Healthy City indicators developed for a Healthy City index were found to be valid and their data availability were satisfactory.

MANET is a network that is a very useful application to build network environment in difficult situation to build network infrastructure. But, nodes that configures MANET have difficulties in data retrieval owing to resources which aren't enough and mobility. Therefore, caching scheme is required to improve accessibility and availability for frequently accessed data. In this paper, we proposed a technique that utilize mobility prediction of nodes to retrieve quickly desired information and improve data availability. Mobility prediction of modes is performed through distance calculation using location information. We used technique which global cluster table and local member table is managed by cluster head to reduce data consistency and query latency time. We compared COCA and CacheData and experimented to confirm performance of proposed scheme in this paper and efficiency of the proposed technique through experience was confirmed.