• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.87-90
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.43-45
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• 2004

웹 서비스의 등록, 검색, 조합, 실행을 자동적으로 수행할 수 있도록 웹 서비스에 시맨틱 웹 기술을 적용시킨 것이 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services)이다. 시맨틱 웹 서비스는 원하는 서비스를 찾으려는 사용자의 노력을 줄이기 위해 기계가 이해할 수 있는 정보를 서비스에 추가시킴으로써 정확하게 원하는 서비스를 찾을 수 있게 해준다. 수많은 서비스들 중 같은 역할을 하는 서비스들이 있을 수가 있다. 그 중 하나의 서비스만을 선택해야 할 때 서비스의 기능이 아닌 질적인 측면에서 QoS(Quality of Service)를 고려하면 최선의 서비스를 선택을 하는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 시맨틱 웹 서비스의 검색과 조합의 측면에서 매치메이킹(matchmaking)에 대한 연구의 하나로써 QoS의 매칭에 대한 연구를 수행하게 되었다. 기존의 QoS 매칭과 관련된 연구에서 QoS의 유사도를 계산하는 방법은 QoS 요소의 값의 특성을 반영하지 않는다는 것과 QoS 유사도의 순위가 놓더라도 좋은 서비스라는 것을 의미하지 않는다는 두 가지 문제점을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 기존의 웹 서비스 관련 연구에서 논의된 여러 QoS 모델을 수렴하여 QoS 모델의 요소들을 결정하였다. 그리고 기존 연구의 두 가지 문제점을 해결하기 위해 각 QoS 요소의 표준편차를 이용한 표준 값을 구하여 QoS 요소의 값의 특성을 반영하였다. 또한 매칭 결과 순위가 높은 것이 사용자에게 더 선호되는 좋은 서비스라는 것을 보장하는 메커니즘을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.5 s.108
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• pp.725-730
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• 2006

Recently Web services have become a key technology which is indispensable for e-business. Due to its ability to provide the desired information or service regardless of time and place, integrating current application systems within a single business or between multiple businesses with standardized technologies are realized using the open network and Internet. However, the current Web Services Retrieval Systems, based on text oriented search are incapable of providing reliable search results by perceiving the similarity or interrelation between the various terms. Currently there are no web services retrieval models containing such semantic web functions. This research work is purported for solving such problems by designing and implementing an extended Semantic Web Services Retrieval Model that is capable of searching for general web documents, UDDI and semantic web documents. Execution result is proposed in this paper and its efficiency and accuracy are verified through it.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.157-164
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• 2019

This paper investigates applicable methods of using machine learning(ML) in design process that is currently at infant stage and discuss how designers can use machine learning in UX design process. This research is differentiated from design method for machine learning-based products or services. For this purpose, this paper conducted literature reviews and case investigation and discussed three categories of design method of combination with such as 1) UX design centered ML, 2) ML system centered UX, and 3) UX-ML matchmaking. With this investigation, the workshop was conducted with specifically applicable methods of 2) and 3) for designers. Throughout the workshop, this paper analyzed each method' process with pros and cons in details. Throughout the process, this paper suggests precise methods of applying ML into UX design process.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.6
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• pp.281-288
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• 2017

In Smart-cities, various types of integrated services must be linked to provide services to applications. Therefore, flexibility must be ensured between services so that various services can be efficiently provided. In order to secure the flexibility among services, it is very important to have a function to dynamically discover and invoke a desired service by searching for a semantic service by reflecting a recognized context through real-time context-aware in smart-cities. To date, quite a number of semantic service discovery techniques have been developed. However, they have not been verified as suitable for use in the smart-city domain. In this study, we tried to verify the existing ones to use a suitable one. We tested most of existing semantic service discovery techniques, but we found that none of them is suitable to our research. Therefore, we developed our own semantic service discovery technique. This paper introduces our work and presents the performance evaluation results that demonstrate that our developed works well and show good performance. For the performance evaluation, the experimental system was actually constructed and the real performance was measured. In the experiment, we implemented the semantic service discovery scenario that dynamically searches and calls the services needed to provide fire accident management services in smart cities.