본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습친서 웹사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(descrete-time Markov chain)렌 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.238-256
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2016
Modern web services have been broadly deployed on the Internet. Most of these services use multi-tier architecture for flexible scaling and software reusability. However, managing the performance of multi-tier web services under dynamic and unpredictable workload, and different resource demands in each tier is a critical problem for a service provider. When offering quality of service assurance with least resource usage costs, web service providers should adopt self-adaptive resource provisioning in each tier. Recently, a number of rule- and model-based approaches have been designed for dynamic resource management in virtualized data centers. This survey investigates the challenges of resource provisioning and provides a competing assessment on the existing approaches. After the evaluation of their benefits and drawbacks, the new research direction to improve the efficiency of resource management and recommendations are introduced.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
현재, 인터넷 세상은 스트리밍 서비스의 급격한 보급과 더불어 보안의 취약성 역시 매우 급속도로 증가되는 추세이다. 이러한 스트리밍 보안을 위하여, 본 논문은 웹 스트리밍 콘텐츠에 대한 PN 분산 구조 기반 보안프로세서 (SP-WSC)를 제안한다. 제안된 SP-WSC는 기본적으로 PN 분산 코드 알고리즘을 웹 스트리밍 특성에 맞게 설계하였기 때문에 다양한 멀티미디어 컨텐츠에 대한 보안을 수행할 수 있다. 제안된 SP-WSC는 웹 서버의 보안 취약성과 독립적이다. 그러므로 SP-WSC는 웹 서버의 취약성에 무관하게 동작할 수 있다. 즉, SP-WSC는 외부의 비인가 신호에 대한 방어력을 증대시켜 멀티미디어 컨텐츠를 보호한다. 또한 부수적으로 이것은 트래픽 과부하에 의한 버퍼링 현상을 감소시킬 수 있는 방안을 제시한다.
현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.
교육은 적응적 하이퍼미디어 시스템에서 가장 큰 응용분야이다. 사용자 모형은 적응적 하이퍼미디어 시스템분야에서 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 학습자의 수준에 따라 다양한 학습 내용을 제공할 수 있도록 신경회로망 기법을 이용하여 사용자 모형을 개발하였다. 개발된 사용자 모형의 성능평가를 위해 웹기본 개념, 멀티미디어, HTML에 관한 내용을 학습하는 하이퍼미디어를 가지고 시뮬레이션 결과 학습자의 수준에 따라 다양한 컨텐츠를 제공함을 알 수 있었다.
현재 인터넷은 HTTP 프로토콜을 중심으로 구성되어 있다. 전자상거래, 전자정부, 인터넷 멀티미디어, 흠 네트워킹 등 현재 인터넷으로 가능한 서비스는 점점 증가하고 있지만, 비교적 단순한 메시지의 전송에 기반 해 설계된 HTTP가 현재의 이러한 복잡한 서비스와는 적합하지 않는 경우도 있다. 즉, 점점 더 다양해지는 서비스로 인해, 서버 쪽에서는 클라이언트당 점점 더 많은 양의 데이터를 전송하게 되는 것이다. 이러한 웹 서버 측의 메시지 전송 부담과 전송 시간, 대역폭의 절감을 위해서, HTTP 프로토콜의 압축전송헤더를 이용한 실시간 압축 전송 아키텍쳐를 개발하였다. 이를 이용하여, 정적 페이지를 실시간으로 압축/전송함으로써, 웹 서버 측의 대역폭을 절감하였고, 전송속도를 증가시켰다. 또한, 상대적으로 CPU 집중적인 압축연산을 커널 영역에서 수행하여, 압축연산으로 인한 서버 측의 CPU 자원사용을 최소화하였다.
현재 인터넷은 HTTP 프로토콜을 중심으로 구성되어 있다. 전자상거래, 전자정부, 인터넷 멀티미디어, 홈 네트워킹 등 현재 인터넷으로 가능한 서비스는 점점 증가하고 있지만, 비교적 단순한 메시지의 전송에 기반해 설계된 HTTP가 현재의 이러한 복잡한 서비스와는 적합하지 않는 경우도 있다. 즉, 점점 더 다양해지는 서비스고 인해, 서버 쪽에서는 클라이언트당 점점 더 많은 양의 데이터를 전송하게 되는 것이다. 이러한 웹 서버측의 메시지 전송 부담과 전송 시간, 대역폭의 절감을 위해서, HTTP 프로토콜의 압축전송헤더를 이용한 실시간 압축 전송 아키텍쳐를 개발하였다. 이를 이용하여, 정적 페이지를 실시간으로 압축/전송함으로써, 웹서버측의 대역폭을 절감하였고, 전송속도를 증가시켰다. 또한, 상대적으로 CPU 집중적인 압축연산을 커널 영역에서 수행하여, 압축연산으로 인한 서버측의 CPU 자원사용을 최소화하였다.
본 논문은 액티브네트워크 상의 웹 캐싱을 위한 서비스 컴포지션에 관하여 언급하였다. 액티브네트워크에서는 사용자의 요구사항에 맞게 서비스들을 빠르게 재구성하기 위한 서비스 컴포지션에 대한 요구사항이 대두되고 있다. 이러한 요구사항을 지원하기 위해서 우리는 액티브 네트워크상에서 웹 캐싱을 위한 서비스 컴포지션의 설계 및 구현에 관하여 언급하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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