인터넷의 급속한 성장과 함께 분산 네트워크 환경 하에서의 정보 검색 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 기하급수적으로 증가하는 정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보나 서비스를 효율적으로 찾아주는 방법은 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 멀티에이전트(Multi-agent)환경 하에서 원하는 서비스를 제공하는 에이전트들을 효율적으로 탐색해 주는 에이전트간의 매치메이킹(Matchmaking) 시스템은 좋은 해결방안이 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 확장 매치메이킹 알고리즘은 중개 에이전트가 특정 도메이 지식을 효과적으로 이용할 수 있도록 문제에 대한 표현과 추론 과정이 명확한 CSP로 모델링 함으로써 불필요한 탐색 공간을 효율적으로 제거하도록 하였으며, 서비스 요청 에이전트의 요구사항을 만족시키면서 가능한 한 중복되는 에이전트 쌍이 최소화 되도록 일반적인 유사도(Similarity)와 함께 새로운 경쟁도(Competition)를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 매치메이킹 알고리즘보다 더 효율적인 것을 보이기 위해 온라인 인력 채용박람회를 모델로 하여 중개 에이전트가 직업을 구하는 서비스 요청 에이전트와 인재를 모집하는 서비스 공급 에이전트간의 매치메이킹 문제에 대해 실험 평가하였다.
웹 서비스 기술의 급속한 발전과 더불어 동일한 기능의 서비스를 제공하는 웹 서비스 제공자들 또한 많이 증가 하였다. 따라서 동일한 기능을 제공하는 웹 서비스의 품질 정보는 서비스 매치메이킹에 중요한 고려 요소가 되었고, 웹 서비스의 품질 정보를 고려한 다양한 매치메이킹 시도가 있었다. 그러나 대부분 일반적인 웹 서비스 품질 정보를 반영하는데 그치고 각 서비스별로 다른 특징을 가지는 품질 정보는 고려하지 못하였다. 본 논문에서는 RSS 기법을 이용하여 동적으로 QoS를 반영하는 웹 서비스 매치메이킹 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 다양한 QoS 요소를 분류하고, 확장 가능한 QoS 모델에 대해 기술한다. 또한 제공된 QoS 요소들을 활용한 매치메이킹 기법에 대해 설명하고, RSS 기술을 이용하여 동적으로 사용자 제공 QoS를 추가하는 방법과 그 결과 매치메이킹 처리의 정확도를 높이는 방법을 소개한다. 끝으로 본 논문에서 제안한 방법을 구현하고 실험을 통해 그 유용성을 보였다.
온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.
향후 우리가 지향하는 차세대 웹은 보다 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있는 의미론 중심의 시맨틱 웹과 XML이라는 표준 인터페이스를 통해 컴퓨터간의 자동화된 정보 교환 방식으로 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 웹서비스의 기술이 결합된 시맨틱 웹서비스일 것이다. 이러한 시맨틱 웹서비스에서는 개념적으로 자동화된 웹서비스의 발견, 실행 및 조합이 가능하다. 그러나 기존에 개발된 시맨틱 웹서비스 검색 시스템들에서는 매치메이킹과 브로커링을 통해서 자동화된 웹서비스를 지원하는 에이전트들을 개발하고 있는 데 QoS(Quality of Services)에 관한 고려가 안 되어 있어서 실제 상황에서 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 QoS에 근거한 매치메이킹 알고리즘을 제안하고 이를 활용하여 일반 웹 문서 검색과 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 개선된 웹서비스 검색 시스템을 개발하였다. 여기서 제안된 시스템에서는 매치메이킹 알고리즘을 통해 서비스 요청자와 서비스 제공자 사이의 효율적인 매칭이 가능하고 사용자의 요구 사항 중 서비스 품질 정보를 고려하여 보다 정화한 매치메이킹을 가능케 한다. 구현된 시스템의 성능 평가를 수행하였고 그 결과도 여기에 보고하였다.
자발적 컴퓨팅은 인터넷을 통해 연결된 컴퓨터의 유휴 자원을 활용해 큰 규모의 애플리케이션의 연산을 처리하는 컴퓨팅 패러다임이다. 자발적 컴퓨팅 환경에서 사용하는 중복 작업 분배기법은 동적인 자원과 작업의 특성에 대해 고려하지 않기 때문에 작업 시간 지연과 지속적인 작업재분배 요청으로 인해 작업 수행의 비효율성의 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 작업과 자원의 특성을 고려하여 작업을 재분배 할 수 있는 P2P 기반 지역적 매치메이킹 기법을 제안한다. 제안하는 매치메이킹은 작업/자원에 대한 명세, 자원가용공간 모니터링 모듈, 매칭 요청/응답을 위한 프로토콜, 매치율 계산 모듈 등의 요소로 구성된다.
이미지와 비디오 등 시각 미디어를 분산 환경에서 효율적으로 검색하는 HERMES시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 서비스 중계자(Broker)와 서비스 제공자(Provider) 사이에 효과적인 서비스 검색을 위하여 온톨로지를 이용한다. 비주얼 미디어 검색을 위한 서비스 온톨로지와 서비스 ID 부여 방법을 소개한다. 온톨로지를 이용한 추론으로서 기존의 매치메이킹 방법을 살펴보고 본 시스템에서 제안된 ASN.1에 기반한 추론 방법을 소개한다.
웹 애플리케이션 개발 방법으로 XML 기반의 웹 서비스가 부각됨에 따라 인터넷 상에 많은 웹 서비스들이 생성되었고 향후 보다 많은 웹 서비스들이 개발될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 급속히 증가하는 웹 서비스들 중에서 사용자나 개발자가 원하는 적절한 웹 서비스를 검색하는 매치메이킹의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문에서는 이미지나 비디오와 같은 시각 미디어 서비스를 제공하는 웹 서비스를 대상으로 온톨로지 및 UDDI를 이용하여 관련된 웹 서비스를 탐색하는 매치메이커 구조를 제안한다. 온톨로지를 시각 미디어 서비스의 카테고리로 사용하여 웹 서비스를 분류하고, 각 서비스의 세부 사항 및 서비스 평가 항목을 UDDI에 저장하고 최종적으로 이를 평가하여 최적의 서비스를 결정하는 방법을 기술한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신의 할당 기법인 매치메이킹, 라운드 로빈은 노드의 CPU 사용률을 고려하지 않고 CPU, RAM, HDD 등의 하드웨어 사양만으로 가상 머신을 할당한다. 이렇게 노드의 자원 할당 가능 여부만을 고려한 노드 선택 과정은 자원의 균등한 분배 측면에서 효율적이라 할 수 있지만 자원의 사용률 측면에서는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 과거 가상 머신 사용률을 기반으로 노드의 CPU 사용률을 계산해 가장 작은 CPU 사용률을 갖는 노드를 선택하여 가상 머신을 할당하는 기법을 제안한다. 제안한 할당 기법의 효율성을 검증하기 위해 매치메이킹, 라운드로빈 할당 기법과 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과 제안하는 할당 기법을 적용한 노드들이 타 기법을 적용한 노드들보다 전체적인 CPU 사용률에 있어 고른 분포를 보여 제안하는 할당 기법이 노드의 부하 분산에 효율적임을 입증하였다.
최근 4차 산업혁명으로 인한 스마트관광기술의 발달과 COVID-19 이후 비대면서비스의 확대로 MICE산업에서 스마트관광기술의 활용한 하이브리드 MICE가 증가하고 있다. 우리는 최근 5년간 하이브리드 MICE 참가자를 대상으로 스마트관광기술의 활용에 대한 중요도-실행도분석을 하였다. 먼저 MICE분야에서 활용되는 13개의 스마트관광기술속성은 행사운영요인, 콘텐츠확대요인, 커뮤니티요인으로 축약되었으며, 그중에서 행사운영요인과 커뮤니티요인이 MICE참가자의 전체만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 대응표본 t검정 결과에 의하면, 청중과의 소통, 웨비나, 가상쇼케이스, 소셜허브레 의한 소통, 가상장터, 매치메이킹 등에서 유의한 차이를 나타냈다. 중요도-실행도분석 결과 역시 매치메이킹, 가상장터, 청중과의 소통, 소셜허브를 통한 소통, 웨비나 등이 높은 중요도와 낮은 실행도를 나타내어 향후 노력을 집중하여 개선해야 할 부분으로 나타났다.
XML 기반의 웹 서비스의 활용이 증가 하면서 동일한 기능을 가진 웹 서비스의 개발 또한 날로 증가하고 있다. 따라서 서비스 소비자의 요청에 부합하는 서비스의 검색을 제공하는 문제가 이슈가 되고 있다. 하지만 현재의 웹 서비스 검색은 UDDI에 등록 되어있는 서비스 기능적인 측면 만을 고려한 매칭을 수행 하고 있어, 다양한 소비자의 요구에 만족스러운 결과를 주기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자, 제공된 서비스의 기능적 측면과 비기능적 측면을 모두 고려하고, 사용자 질의에 자주 포함되는 추가적인 QoS 요소를 동적으로 반영함으로써 사용자의 서비스 검색 만족도를 향상시킨다. 또한 서비스 제공자에게 매칭 QoS 요소를 공개함으로써 사용자의 요청에 부합할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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