KCI등재
SCOPUS
베이지안 영상융합을 적용한 모바일 클라우드 성능실험 = A Performance Test of Mobile Cloud Service for Bayesian Image Fusion
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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445-454(10쪽)
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2
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현재 정보통신기술 분야의 핵심 용어라고 할 수 있는 클라우드, 빅데이터, 모바일 등이 다양한 플랫폼 및 서비스에 따라 상호 연결되면서 활용되고 있다. 특히 모바일과 연계된 클라우드는 모바일의 장점과 클라우드 컴퓨팅 기술 적용에 따른 장점을 모두 유지하고 향상시킬 수 있다. 그러나 아직 다른 나라에서도 공간영상정보의 처리나 분석 등과 같은 모바일 공공 클라우드 서비스를 제공하는 사례는 거의 없으며 실무적인 적용을 위한 실험 연구가 필요한 상황이다. 이번 연구에서는 위성영상정보의 베이지안 영상융합 기법을 적용한 모바일 클라우드 서비스 성능 실험을 수행하였다. 두 가지 플랫폼을 대상으로 하였는바, Amazon 클라우드 서비스 환경과 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경인 OpenStack을 기반으로 한 자체적인 클라우드 환경을 구축하였다. 모바일 클라우드 성능 비교에 대한 기준이 아직 설정되어 있지 않는 실정이므로 가능한 간단하고 유사한 실험 조건을 적용한 실험 결과로 두 가지 클라우드 환경에서 처리 결과가 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 이는 오픈소스 기반의 모바일 클라우드 환경을 공간정보 서비스 분야에서도 충분히 적용할 수 있음을 의미한다.
더보기In recent days, trend technologies for cloud, bigdata, or mobile, as the important marketable keywords or paradigm in Information Communication Technology (ICT), are widely used and interrelated each other in the various types of platforms and web-based services. Especially, the combination of cloud and mobile is recognized as one of a profitable business models, holding benefits of their own. Despite these challenging aspects, there are a few application cases of this model dealing with geo-based data sets or imageries. Among many considering points for geo-based cloud application on mobile, this study focused on a performance test of mobile cloud of Bayesian image fusion algorithm with satellite images. Two kinds of cloud platform of Amazon and OpenStack were built for performance test by CPU time stamp. In fact, the scheme for performance test of mobile cloud is not established yet, so experiment conditions applied in this study are to check time stamp. As the result, it is revealed that performance in two platforms is almost same level. It is implied that open source mobile cloud services based on OpenStack are enough to apply further applications dealing with geo-based data sets.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |
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