Although the web is becoming a widely accepted medium, it provides relatively poor performance and low availability. A cluster consists of a collection of interconnected stand-alone computers working together and provides a high-availability solution in application area such as web services or information systems. Web server clusters require a high-availability service with a proactive and practical fault management. However, as the system complexity grows, it is not easy to meet the requirement. Therefore, web server clusters must have self-fault management capability for meeting high-availability requirement. In this paper, we propose high availability web server clusters using self-healing technique with a minimal human intervention. Our experimental results show that a proposed method can be used to improve the availability of web server clusters.
지리적으로 분산되어 있는 이기종의 분산 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 최근에 GRID 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 매우 활성화되고 있다. 이러한 GRID 환경을 구현하기 위해 필요한 부분중의 하나가 사용자와 자원간의 인증에 관련된 문제이다. 현재 Globus Toolkit은 PKI(Public Key Infrastructure)를 기본으로 하는 보안정책을 사용하고 있다. 이 정책은 인증과정에 적지않은 오버헤드가 발생되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자와 자원간의 직접적인 인증으로 인해 발생하는 성능상의 비효율성을 줄이기 위해 사용자가 자원에 접속 하기전 AIS서버(Authentification Information Server)를 이용하여 미리 인증을 거친후, 자원에 접근한 때는 기 발급된 식별자로 인증 될 수 있도록 처리해주는 메커니즘을 제안한다.
In order to manage a cluster system that consists of a number servers, management aspects such as configuration management, fault management, performance management, and user management should be considered. Especially, it is necessary to monitor performances for performance and fault management. An agent in each server collects performance counters, status changes, and events occurred in normal or abnormal states. The data collected are delivered to a collector sorter and processed in a report tool for performance analysts and management decision in the cluster system point of view, by detecting fault state and tracing out resource usage, service response, and response, and states until failed. In this paper we propose an architecture modeling of a performance report tool for proactive cluster system management. Some results on a cluster system are presented.
Recently, a number of solutions were proposed to address the challenges and issues of vehicular networks. Vehicular Cloud Computing (VCC) is one of the solutions. The vehicular cloud computing is a new hybrid technology that has a remarkable impact on traffic management and road safety by instantly using vehicular resources. In this paper, we study an important vehicular cloud service, content-based delivery, that allows future vehicular cloud applications to store, share and search data totally within the cloud. We design a VCC-based system architecture for efficient sharing of vehicular contents, and propose a Hierarchical Hybrid Content Delivery scheme using Bloom Filter (H2CDBF) for efficient vehicular content delivery in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). The performance of the proposed H2CDBF is evaluated through an analytical model, and is compared to the proactive content discovery scheme, Bloom-Filter Routing (BFR).
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.55-60
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2022
Churn prediction is a critical long-term problem for many business like music, games, magazines etc. The churn probability can be used to study many aspects of a business including proactive customer marketing, sales prediction, and churn-sensitive pricing models. It is quite challenging to design machine learning model to predict the customer churn accurately due to the large volume of the time-series data and the temporal issues of the data. In this paper, a parallel artificial neural network is proposed to create a highly-accurate customer churn model on a large customer dataset. The proposed model has achieved significant improvement in the accuracy of churn prediction. The scalability and effectiveness of the proposed algorithm is also studied.
개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.
최근 들어 휴대형 무선 기기들의 보급이 확대되고 WiBro/WiMAX/HSDPA 등의 고속 무선 데이터 통신 시스템의 등장에 따라 무선 환경에서 인터넷을 효과적으로 사용할 수 있는 이동성 관리 프로토콜에 대한 관심이 증가하고 있다. MIPv6(mobile IPv6)는 IPv6 환경에서 이동성을 지원하기 위한 프로토콜로 제안되었고, 이동이 빈번한 셀룰라 환경에서 효율적인 이동성 지원을 위해서 MIPv6의 핸드오버 성능을 개선한 HMIPv6(hierarchical MIPv6)와 FMIPv6(fast handovers for MIPv6) 등의 새로운 프로토콜에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 HMIPv6의 계층구조를 이용한 효율적 이동성 관리의 장점과 FMIPv6의 선행적 (proactive) 핸드오버 지원에 의한 끊임없는 서비스 지원의 장점을 효과적으로 결합하여 이동이 빈번한 셀룰러 환경에 적합한 새로운 이동성 관리 프로토콜인 HIMIPv6(highly integrated MIPv6)를 제안한다. HIMIPv6는 선행적 이동성 관리를 하위 도메인내의 핸드오버뿐만 아니라 하위 도메인간의 핸드오버에도 적용함으로써 시스템 전체적인 이동성 관리성능을 개선하였다. NS-2 시뮬레이션에 의한 성능 분석은 HIMIPv6가 빈번한 핸드오버 환경에서도 MIPv6, FMIPv6, 그리고 HMIPv6보다 이동성 지원에 필요한 신호 부하를 작게 발생시키고 핸드오버 상황에서의 서비스 끊김 현상이나 패킷 손실률도 작음을 보여준다.
이 연구는 경영시뮬레이션 도구를 활용한 교육이 학습자 만족도에 미치는 영향과, 품질요인과 만족도 간의 관계에 있어서 학습유형의 조절효과에 대해 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 경영시뮬레이션 활용 교육에 참여한 학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 신뢰분석, 요인분석, 분산분석, 회귀분석등 데이터분석을 실시하였다. 실증분석 결과 경영시뮬레이션도구 활용 교육의 품질요인은 컨텐츠, 교육환경, 학생 간의 상호작용, 교강사의 지원기능 요인으로 나뉘었고, 학습유형은 적극적-소극적, 자기주도적-환경의존적 유형으로 분류되었다. 시뮬레이션 활용 교육의 각 품질요소는 학습자 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 적극적, 환경의존적 학습유형을 가진 그룹이 통계적 유의성 밖에서 만족도 수준이 높았다. 학습유형은 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에 조절효과를 보였으며, 학습유형에 따라 조절하는 정도가 달랐다. 특히 학습자 간 상호작용은 만족도를 증가시키는 주요 요인이 된 반면, 교강사의 적극적 지원은 오히려 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 학습유형에 따른 차별화된 교수전략이 요구되는 것으로 나타났다. 본 연구는 교육 서비스 관점에서 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에서 학습유형이 미치는 조절효과에 대해서 학술적인 성과를 추가하였고, 경영시뮬레이션 도구 개발자 및 공급자, 이를 활용하는 교수자, 학습자, 교육기관에게도 유용한 시사점을 제공한다.
스마트폰의 일정 관리 어플리케이션은 모바일 환경에서도 효과적인 사용자 인터페이스와 높은 사용자 접근성을 바탕으로 널리 사용되고 있다. 하지만 빈번히 변경되는 사용자의 상태나 위치 등의 상황 정보를 고려하지 않기 때문에 변화된 상황을 반영한 일정관리를 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 수집하여 이에 따른 적합한 서비스를 능동적으로 제공하는 지능형 알림서비스를 제안한다. 또한 지능형 알림서비스를 기반으로, 스마트 일정 관리를 지원하는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 지능형 알림서비스는 스마트폰의 GPS 센서를 이용하여, 위치나 일정 정보에 따른 사용자의 상태를 인지하고 변화된 정보를 바탕으로 사용자에게 능동적인 알림을 제공한다.
온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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