• 제목/요약/키워드: 온라인 확장

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클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 $CSB^+$ 트리 색인의 온라인 재구성 기법 (Online Scaling Consious Online Reorganization of $CSB^+$ tree Index in a Database Cluster)

  • 심태정;이충호;이순조;배해영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.196-198
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    • 2002
  • 클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.

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무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델에서 의미적 연관성을 사용한 토픽 확장 (Topic Expansion based on Infinite Vocabulary Online LDA Topic Model using Semantic Correlation Information)

  • 곽창욱;김선중;박성배;김권양
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.461-466
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    • 2016
  • 토픽 확장은 학습된 토픽의 질을 향상시키기 위해 추가적인 외부 데이터를 반영하여 점진적으로 토픽을 확장하는 방법이다. 기존의 온라인 학습 토픽 모델에서는 외부 데이터를 확장에 사용될 경우, 새로운 단어가 기존의 학습된 모델에 반영되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델을 이용하여 외부 데이터를 반영한 토픽 모델 확장 방법을 연구하였다. 토픽 확장 학습에서는 기존에 형성된 토픽과 추가된 외부 데이터의 단어와 유사도를 반영하여 토픽을 확장한다. 실험에서는 기존의 토픽 확장 모델들과 비교하였다. 비교 결과, 제안한 방법에서 외부 연관 문서 단어를 토픽 모델에 반영하기 때문에 대본 토픽이 다루지 못한 정보들을 토픽에 포함할 수 있었다. 또한, 일관성 평가에서도 비교 모델보다 뛰어난 성능을 나타냈다.

데이터베이스 클러스터의 가용성 향상을 위한 온라인 확장 기법 (An Online Scaling Method for Improving the Availability of a Database Cluster)

  • 이충호;장용일;배해영
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권6호
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    • pp.935-948
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    • 2003
  • 온라인 확장 기법은 비공유 데이터베이스 클러스터에서 온라인 상태에서 새로운 노드를 추가하고 데이터 재조직을 수행함으로써 작업 부하를 분산시키거나 전체 트랜잭션 처리량을 늘리기 위한 기법이다. 그러나, 기존의 온라인 확장 기법에서는 과부하 상태의 노드에 데이터 전송과 일관성 유지에 대한 추가적인 부하가 발생됨으로써, 전체 시스템의 응답속도가 느려지고 노드의 결함 발생 가능성을 감소시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 높은 가용성을 위한 데이터 확장 기법으 제안한다. 제안딘 온라인 확장 기법은 확장 연산 수행 중에 발생되는 노드의 추가적 부하를 병렬 데이터 전송과정과 복제본의 완성 과정을 통해 분산시키고, 확장 중에 발생한 결함에 대해서 효율적인 회복을 수행함으로써 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킨다. 즉, 원본 노드의 데이터를 각 복제분이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화하고, 전송 영역을 서로 분배하여 원본 노드의 데이터을 각 복제본이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화사고, 전송영역ㅇ 버로 분배하여 원본 노드의 부하와 다른 트랜잭선에 대한 간섭을 줄인다. 또한, 온라인 확장 기법에서의 노드 결함에 대해 빠른 회복을 수행한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 노드의 부하를 감소시켜 결함 발생 가능성을 낮추고, 온라인 확장 연산에 대한 회복 처리 시간을 단축하여 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킴을 보인다.

적외선 영상에서 영역확장과 온라인 분산을 이용한 화염 검출 (Flame Detection using Region Expansions and On-line Variances in Infrared image)

  • 김동근
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.1547-1556
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    • 2009
  • 본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.

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확장 칼만필터를 이용한 온라인 퍼지 모델링 알고리즘에 대한 연구 (A Study on On-line modeling of Fuzzy System via Extended Kalman Filter)

  • 김은태
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권5호
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    • pp.250-258
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    • 2003
  • 본 논문에서는 퍼지 모델의 온라인 동정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 퍼지 모델은 후건부가 싱글톤인 퍼지 시스템으로 퍼지 기저함수의 선형 합으로 표현된다. 온라인 동정을 위해서 제곱 코사인 소속함수를 제안한다. 제곱 코사인 함수는 다른 소속함수에 비해 적은 파라미터를 갖으며 전 구간에서 미분 가능한 특징을 갖는다. 퍼지 모델의 파라미터는 그레디언트 하강법과 확장칼만필터를 이용하여 온라인으로 결정한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

온라인 상거래 수용에 관한 통합적 확장:기술수용모델에 대한 신뢰와 감정의 결합 (An Integrated Extension to On-line Commerce Acceptance: A Combination of Trust and Affect into the Technology Acceptance Model)

  • 임양환;박세훈
    • Asia Marketing Journal
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    • 제6권1호
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    • pp.57-86
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    • 2004
  • 인터넷관련 혁신의 수용을 설명하려는 많은 연구들에서 정보기술수용모델(TAM)이 적용되었지만, 온라인 상거래의 수용을 정확히 설명하기 위해서는 인터넷을 통해 상거래를 할 때 발생하는 특성을 반영해야 한다. 본 연구에서는 온라인 상거래관련 기존 연구들을 바탕으로 TAM을 확장하는 변수로 신뢰와 감정을 추가하고 변수들의 영향 관계를 통합적으로 구조화하였다. 이러한 확장 구조를 통해, 온라인 상거래 수용을 설명하는데 TAM의 원형을 그대로 적용하거나 신뢰 혹은 감정만을 고려한 기존 연구들이 갖는 설명의 제한점을 극복하고자 하였다. 그리고 온라인 상거래의 수용에 대한 전체적인 틀을 파악하고, 소비자가 온라인 상거래를 수용하는 측면에서 온라인 상거래의 성공을 결정짓는 주요한 변수들의 관계를 명확히 하였다. 신뢰, 감정, 사용의 용이함이 유용성을 지각하고 사이트 사용의도를 갖고 상거래 행동을 하는데 영향을 주며 이들 변수들간에도 영향관계가 있다는 모델을 제안하였고, 대안적으로 감정을 태도의 요소로 보는 모델과 신뢰가 감정이 전혀 관계가 없다는 모델을 제시하였다. 모델들을 비교한 결과 제안모델이 가장 우수하다고 판단할 수 있었다. 각 변수들의 경로계수에 의해 가설을 검증한 결과, 감정과 사용의 용이함은 유용성에 정적으로 유의하게 영향을 주었고 신뢰는 어느 정도 영향을 주었다. 그리고 신뢰와 사용의 용이함은 감정에도 유의하게 영향을 주었다. 그렇지만 사이트 사용의도에 유의하게 영향을 미치는 변수는 사용의 용이함 뿐이었다. 실증연구를 바탕으로, 온라인 상거래가 사용자 수용 측면에서 성공을 할 수 있기 위해서는 사용의 용이함과 함께 신뢰와 감정이 중요하게 고려되어야 함을 알 수 있다.

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자치적 분산처리 시스템을 위한 객체지향 소프트웨어 개발 프레임워크에 대한 연구 (An Object-Oriented Software Development Framework for Autonomous Decentralized Systems)

  • 염근혁
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제4권1호
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    • pp.105-116
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    • 1997
  • 분산처리 시스템을 위한 소프트웨어 개발 방법 및 이를 지원하는 프레임워크의 개발은 분산처리 시스템을 위한 좋은 소프트웨어의 개발을 위해 매우 필요한 일이라 할 수 있다. 즉, 분산처리 시스템을 위한 신뢰성 있고 적합성과 확장성을 가진 소프트웨어의 개발은 매우 중요한 일이다. 자치적 분산처리 시스템(Autonomous Decentralized Systems)은 온라인 확장성과 온라인 유지보수성 및 fault tolerance기능을 가진 분산처리 시스템이다. 이 논문에서는 자치적 분산처리 시스템을 위한 객체지향 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크에 대하여 논한다. 이 프레임워크는 객체지향 요구 분석과 객체지향 설계, 구현, 프로세서에 타스크(task)의 할당, 검증 및 유지보수로 구성되어 있으며, 온라인 확장성과 온라인 변경성(modifiability)을 지원한다. 자치적 분산처리 애플리케이션 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크는 객체지향 computation 모델을 근간으로 하고 있다. 이 논문에서는 프레임워크외에도 자치적 분산처리 소프트웨어 개발을 위한 CASE(Computer Aided Software Engineering) 환경에 대하여서도 논한다.

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온라인 유통채널 확장시 오프라인 채널의 브랜드 명성, 서비스 만족도의 이전 효과에 관한 연구 (A study on transferring the effects of brand reputation and level of service satisfaction of an offline channel company when it is expanding to an online distribution channel)

  • 황희중;이선미
    • 유통과학연구
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    • 제9권2호
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    • pp.31-36
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    • 2011
  • 본 논문은 오프라인 채널이 온라인 채널로 사업 영역을 확장할 경우 기존 오프라인 채널의 경쟁적 자산, 이를테면, 브랜드 명성, 서비스 만족도 등이 온라인 채널의 선호도로 연결될 수 있는지를 실증분석을 통해 증명하였다. 연구결과, 오프라인 채널의 브랜드 명성과 서비스 만족도가 오프라인 채널의 선호도에는 직접적으로 긍정적인 영향을 미치고, 온라인 채널의 선호도에는 간접적으로 영향을 미친다. 즉, 오프라인 채널의 경쟁력이 우수할 경우 고객 입장에서는 오프라인 채널의 선호도가 높아져서 거래관계에 대한 몰입과 충성심이 증가한 뒤, 시간적 거리를 두고 오프라인 기업이 확장한 온라인 채널에 대한 선호도 향상으로 발전해 갈 수 있음이 입증되었다. 즉, 오프라인 채널의 경쟁력 향상은 현재와 미래 모두의 사업 기회를 확보하는 데 긍정적 영향을 미치는 것이다. 본 연구의 주요 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 유통 채널의 서비스 품질 관리가 브랜드 명성 관리보다 더욱 중요하다. 고객의 서비스에 대한 체험과 주관적인 평가는 장기적인 브랜드 명성 관리의 선행요소로서 중요할 뿐만 아니라, 채널 선호도에도 더 큰 영향을 미친다. 따라서, 신규 고객을 포함한 일반 고객을 대상으로 하는 광범위한 브랜드 포지셔닝 전략 보다는 기존 우수 고객을 대상으로 하는 서비스 만족도 향상 전략이 더 중요하다는 의미이다. 둘째, 기존의 오프라인 채널이 온라인 채널로서 인터넷쇼핑몰을 구축할 경우 기존의 오프라인 채널의 고객 선호도, 주관적인 평가가 그대로 온라인 채널에도 영향을 미친다는 점이다. 유통기관의 오프라인 채널이 온라인 채널로 확장한 경우뿐만 아니라, 기존의 전통 제조기업이나 서비스 기업이 영업활동의 확장으로서 온라인으로 채널을 확장한 경우도 마케팅 채널의 수직적 통합(Vertical Integration)으로서 유통채널의 확장에 준하여 모두 이에 해당될 수 있다. 셋째, '채널확장'이란 '기업이 자사의 마케팅 활동이나 영업활동의 채널을 증대하기 위하여 온라인 또는 오프라인으로 채널을 확대시키는 의사결정과 그 실행'을 의미하는 것임을 확인할 수 있다. 일반적으로 오프라인 기업의 온라인으로의 채널 확장은 유통채널 확장 그 자체를 위한 목적과 전반적인 경영 프로세스 혁신의 목적 두 가지로 나누어 질 수 있다. 전자는 전통 오프라인 기업의 매출액을 증대하여 수익창출에 기여하기 위함이고, 후자는 주로 오프라인 기업의 비용절감을 통해 수익증대에 기여하기 위함이다.

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확장 가능한 고가용 데이터 베이스에서 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분할기법 (A Modified Fragmentation Technique for Reducing Network Cost in A Scalable and Highly Available Clustered Database)

  • 유병섭;이충호;이재동;배해영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.193-195
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    • 2002
  • 최근 근자상거래와 같은 웹 기반 응용프로그램에서는 높은 가용성과 확장성을 가지며 빠른 응답시간을 갖는 데이터베이스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이러한 요구에 대한 해결책의 하나로 비공유 구조의 클러스터 시스템을 구성하고 분활과 복제정책을 사용한다. 즉, 해쉬함수나 범위값에 의해 분할하여 여러 노드에 분산 시키고 서로 다른 노드에 마스터와 백업을 두어 가용성을 높이고 있다. 그러나 기존의 방법은 하나의 갱신 질의에 대해서 마스터와 백업에 각각 질의를 보내주어야 하고 온라인 확장시에는 모든 마스터와 백업의 데이터가 재구성되어야 하므로 네트워크 비용이 크다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분활 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 마스터는 기존의 기법과 동일한 방법으로 저장하나 백업은 네트워크를 통해 지정된 노드로 포워딩을 하지 않고 질의를 받은 서버에 그대로 저장함으로써 클러스터를 구성하는 노드 사이에 통신 비용을 줄인다. 또한 온라인 확장에서는 기존의 기법과 달리 백업데이터는 같은 서버의 마스터데이터와 중복되는 것만 이동시킴으로써 데이터 이동비용을 줄이며, 전체 트랜잭션 처리량을 높인다.

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빅데이터 분석 시스템을 활용한 온라인 검색 광고 플랫폼 설계 및 개발에 관한 연구 (A Study on Design and Development for Online Search Advertisement Platform using Big Data Analysis System)

  • 노선택;홍승형;김경수;송영기;김환철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.187-190
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    • 2012
  • 온라인 검색 광고는 인터넷 사용자의 증가, 그리고 온라인 광고 수요의 규모가 커짐에 따라 광고 시장에서 보조적인 역할에서 벗어나 주도적인 위치로 변화하고 있다. 지속적인 규모성장과 수요 증가에도 불구하고 기존의 관계형 데이터베이스에 의존한 온라인 검색 광고 플랫폼은 구조적인 한계로 인해 유연한 자원 확장이나 분석속도의 보장성을 유지할 수 없다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템을 이용하여 온라인 검색 광고 플랫폼을 설계 및 구현함으로써, 데이터 저장 공간을 유연하게 확장할 수 있으며, 일정한 시간으로 수렴할 수 있는 안정적인 분석 속도를 유지하는 시스템을 제안한다.