Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.73-80
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2023
The recent growth in the use of mobile devices has contributed to increased computing and storage requirements. Cloud computing has been used over the past decade to cater to computational and storage needs over the internet. However, the use of various mobile applications like Augmented Reality (AR), M2M Communications, V2X Communications, and the Internet of Things (IoT) led to the emergence of mobile cloud computing (MCC). All data from mobile devices is offloaded and computed on the cloud, removing all limitations incorporated with mobile devices. However, delays induced by the location of data centers led to the birth of edge computing technologies. In this paper, we discuss one of the edge computing technologies, i.e., cloudlet. Cloudlet brings the cloud close to the end-user leading to reduced delay and response time. An algorithm is proposed for scheduling tasks on cloudlet by considering VM's load. Simulation results indicate that the proposed algorithm provides 12% and 29% improvement over EMACS and QRR while balancing the load.
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.
집중도는 사용자 연구에서 중요한 감성적 반응으로 고려되고 있다. 객관적인 측정 방법으로 심장반응을 이용하여 데이터화 한다면 집중도를 감시할 수 있다. 본 연구의 목적은 상호작용을 하는 상황에서 유발되는 집중도의 차이에 따른 심장 반응의 패턴 분석을 통해 객관적이고 정량적으로 집중도를 인식하는 방법을 개발하는 것이다. 대학생 피험자 60명이 집중도 실험에 참여하였고 실험하는 동안 피실험자들의 심전도를 측정하였다. 실험은 화살로 타겟을 맞추는 게임으로 쉬운 난이도와 어려운 난이도로 구성하였다. 심전도로 부터 시간 영역 인디케이터와 주파수 영역 인디케이터를 추출하였다. 독립 표본 t검정 결과, 심전도로부터 추출한 시간 영역 인디케이터인 RRI와 SDNN, rMSSD, pNN50에서 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 주파수 영역 인디케이터에서는 LF와 HF, lnLF, lnHF가 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 이 중 집중도의 차이에 따라 패턴의 차이가 큰 RRI와 rMSSD, lnHF를 선정하여 통합 인디케이터를 생성하였다. 통합 인디케이터를 통해 도출한 룰베이스를 낮은 집중과 높은 집중 60개의 데이터 샘플을 통해 검증한 결과, 95%로 높은 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 집중도 인식 방법을 콘텐츠를 비롯한 다양한 분야에 적용하여 집중도를 높일 수 있는 컨텐츠적 요소들을 개발한다면 효율 및 흥미를 증진시킬 것이라 기대된다.
최근 들어, 인터넷 사용자의 폭발적인 증가로 인하여 차별화된 웹 서비스를 제공해주는 웹 응용프로그램들의 개발이 활발해지고 있다. 이에 따라 웹 서버내의 품질향상을 보장해주는 웹 QoS 기술은 전자상거래나 웹 호스팅 같은 부분에서 점점 더 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 웹 서버들은 FIFO 방식의 최선 서비스만을 제공하고 있으며, 정보의 중요도나 정보를 제공받는 사용자의 중요도에 따라 차별화된 품질보장을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 클러스터링 웹 서버 환경에서 차별화 서비스를 위한 3단계 동적 부하분산 기법을 제안한다. 먼저, 커널 수준 접근 방식에서는 커널 상에 실시간 스케줄링 프로세스를 두어 웹 서버에서 수행중인 스케줄링 프로세스와 연동시키고, 커널 내부에서도 웹 서버에서 할당된 사용자 요청 우선순위를 유지하도록 한다. 둘째, 웹 서비스의 신뢰성과 반응속도를 개선하기 위하여 IP수준의 가장법과 터널링 기술을 이용하여 웹 서버의 부하를 분산을 수행한다. 셋째, 동적 부하분산을 제공하기 위해 SNMP중에 시스템 부하관련 MIB-II 정보를 검출하여 부하 분산에 반영한다.
B+-Tree는 데이터베이스 관리 시스템에서 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해서 가장 널리 사용되는 인덱스이다. 하지만 기존의 B+-Tree는 데이터베이스를 처음 구성할 때나, 인덱스를 새로 구성할 시, 많은 DISK/IO가 발생하고, 삭제 연산이 빈번할 시에는 색인 구조 변경연산이 많이 발생하여 동시성이 떨어진다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 대부분의 데이터베이스 시스템에서는 일괄구성과 지연삭제를 이용한다. 하지만 일괄구성 및 지연(Lazy) 삭제 방법을 적용한 B+-Tree를 데이터 베이스 관리 시스템에 적용 하려면 동시성 제어 및 회복 기법이 필수적으로 요구되지만, 이에 대한 연구가 미흡하여 실제 시스템에 적용하기에는 문제가 있다. 본 연구에서는 일괄구성과 지연삭제 방법을 적용한 B+-Tree를 실제 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있도록 동시성 및 회복기법을 제안했다. 제안기법은 트랜잭션 Pending 리스트를 사용하여 연속적인 철회(Cascade Rollback)가 발생하지 않고, 재구성시 베이스 테이블에 대한 삽입, 삭제를 가능하게 하여 동시성을 높였으며, 시스템 Queue를 사용하여 일괄구성 연산을 사용자의 트랜잭션에서 수행하지 않고 따로 시스템 트랜잭션으로 처리하여 사용자의 트랜잭션의 응답시간을 줄였다.
본 논문은 TCP 혼잡제어 메커니즘의 슬로우-스타트 단계에서 웹 객체의 평균전송 시간을 추정하기 위한 수학적 모델을 제안한다. 평균 지연은 네트워크의 종단 사용자가 필요로 하는 중요한 서비스 품질이다. 제안하는 모델의 적용대상은 작은 윈도우 크기로 인해 패킷손실이 슬로우-스타트 구간에서만 발생하는 멀티-홉 무선 네트워크와 대역폭이 작은 사물 인터넷을 대상으로 한다. 모델은 초기 윈도우 크기와 패킷 손실률을 고려하여 지연시간을 구한다. 제안한 모델은 주어진 패킷손실에 대해 라운드 트립 타임과 초기 윈도우 크기에 따라 주로 영향을 받게 되며, 종단 사용자가 사물 인터넷 응용 서비스에 요구하는 응답시간을 추정하는 데 적용될 수 있다.
비디오서버는 비디오스트림들을 저장하고 있다가 시간제약사항을 만족시키면서 보다 많은 사용자들에게 보다 신속하게 전송, 서비스할 수 있어야 한다. 그러나, 비디오서버가 지원할 수 있는 사용자들의 수와 서비스요구에 대한 응답시간과의 관계는 제한된 디스크대역폭의 활용 측면에서 서로 상충관계에 있다. 본 논문에서는 이러한 상충관계를 해소함으로써 지원할 수 있는 사용자 수를 많게 할 뿐만 아니라 서비스 요구에 대한 빠른 응답을 제공할 수 있는 비디오서버의 저장시스템을 제안한다. 제안하는 저장시스템은 다중 디스크 환경하에서 급박한 서비스요구들에게는 디스크헤드의 임의이동을 허용하고 덜 급박한 서비스요구들에는 디스크헤드의 순차이동을 유지할 뿐만 아니라 되감기 시간을 제거함으로써 사용자들의 QoS(quality of service)를 만족시키면서 보다 많은 서비스요구들을 처리할 수 있다.
최근의 급속하게 변화하는 모바일 인터넷 환경에서 이전의 웹 서버 성능으로는 사용자의 빈번한 연결 요구에 대해 적절한 대응이 어렵기 때문에 웹 서비스 엔진의 성능 향상이 필요하다. 따라서 본 논문은 웹 서비스의 성능 향상을 위해서 부가적으로 설치하는 톰캣 서블릿 컨테이너와 무관하게 사용자의 접속 요청을 처리하고, SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지 처리 시간을 단축하는 모바일 웹 서비스의 서버 구조를 제안한다. 제안한 웹 서버 구조는 사용자요구 수신기, 웹 문서 처리기, SOAP 프로토콜 처리기, NBTM(Non-Blocking and Thread Manager) 관리자, 세션 관리자로 구성한다. 제안된 시스템은 표준 램 서비스 프로토콜을 완전하게 지원하고, 웹2.0의 모바일 웹서비스 시스템의 통신 오버헤드와 메시지 처리 시간, 서버의 오버헤드를 감소하며, 웹2.0 환경에서 구현 실험을 통한 지연 수행 평가에 의해서 웹2.0표준 모바일 웹 서비스 시스템과 성능을 비교, 평가하여 성능 향상을 확인하였다.
최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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