• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.634-636
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• 2002

최근에 리눅스 가상 서버 프로젝트를 이용한 클러스터를 많이 구축하고 있다. 리눅스 가상 서버는 확장성이 뛰어날 뿐만 아니라 성능도 뛰어나다. 그러나 하나의 전면 서버가 사용자 요청을 받아서 후면 서버가 처리를 하여 사용자에게 응답을 보내는 구조이므로 하나의 전면 서버는 사용자 요청의 급격한 증가로 병목현상을 일으킬 수 있고, 이 때문에 다수의 후면 서버가 있음에도 불구하고 서비스를 할수 없는 상황이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 전면 서버를 두어 병목현상을 근본적으로 없애는 방법을 제안하였다. 모든 클러스터 노드들은 전면 서버와 후면 서버의 역할을 모두 할 수 있도록 하였고 부하량이 많지 않으면 자기 노드에서 직접 처리를 하여 사용자에게 웅답할 수 있도록 하고, 부하량이 많을 때에만 클러스터의 다른 노드들 중 부하가 가장 작은 노드를 선택하여 사용자 요청을 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 클러스터 노드들의 부하량을 고려한 스케줄링 알고리즘을 개발하여 좀 더 효율적인 부하 분배방식을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.5
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• pp.355-364
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• 2004

These days, various clustering technologies have been adopted to construct web sites. High performance hardware switches have good performance, but have disadvantage of high cost for constructing small and middle-sized web sites. Now a days, many sites have been constructed with the LVS (Linux Virtual Server), which is free of charge and has good performance. Having a centralized load balancing with one front-end, the LVS causes a bottleneck when it receives all at once. In the paper, we suggest a way to remove the LVS bottleneck by providing multiple front-ends. In this architecture, all of cluster nodes act as both a front-end and a back-end. When the load of a node receiving requests is not large enough, the node responds to the client directly. When the load of a node is large enough, the node send the request to a node which is selected by a scheduling algorithm. The scheduling algorithm is discussed to balance loads between servers. While single front-end cluster raises the throughput curvedly, the multiple front-end cluster raises the throughput linearly.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.48-56
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• 2000

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.4
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• pp.550-558
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• 2001

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. In this paper, we propose a load balancer architecture under the web server cluster that provides high-availability, high performance and scalability. In addtion, we propose an efficient load balancing algorithm that considers access rate and size of documents. Specially, our algorithm does not require the nodes running under similar configurations and the same operating system. Also, server cache can be utilized more efficiently.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.389-390
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• 2002

It is important that acquire information about if customer has some habit in electronic commerce application of internet base that led in recommendation service for customer in dynamic web contents supply. Collaborative filtering that has been used as a standard approach to Web personalization can not get rapidly user's preference change due to static user profiles and has shortcomings such as reliance on user ratings, lack of scalability, and poor performance in the high-dimensional data. In order to overcome this drawbacks, Web usage mining has been prevalent. Web usage mining is a technique that discovers patterns from We usage data logged to server. Specially. a technique that discovers Web usage patterns and clusters patterns is used. However, the discovery of patterns using Afriori algorithm creates many useless patterns. In this paper, the enhanced method for the construction of dynamic user profiles using validated Web usage patterns is proposed. First, to discover patterns Apriori is used and in order to create clusters for user profiles, ARHP algorithm is chosen. Before creating clusters using discovered patterns, validation that removes useless patterns by Dempster-Shafer theory is performed. And user profiles are created dynamically based on current user sessions for Web personalization.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.2 s.92
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• pp.151-160
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• 2005

The exponential growth of Web users requires the web serves with high expandability and reliability. It leads to the excessive transmission traffic and system overload problems. To solve these problems, cluster systems are widely studied. In conventional cluster systems, when the request size is large owing to such types as multimedia and CGI, the particular server load and response time tend to increase even if the overall loads are distributed evenly. In this paper, a cluster system is proposed where each Web server in the system has different contents and loads are distributed efficiently using the Web server resource information such as CPU, memory and disk utilization. Web servers having different contents are mutually connected and managed with a network file system to maintain information consistency required to support resource information updates, deletions, and additions. Load unbalance among contents group owing to distribution of contents can be alleviated by reassignment of Web servers. Using a simulation method, we showed that our method shows up to $50\%$ about average throughput and processing time improvement comparing to systems using each LC method and RR method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.274-276
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• 2001

기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.454-456
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• 2003

최근 웹 서비스에서 동적 콘텐츠의 비율이 증가함에 따라 캐처 적중률을 높임으로써 서버 CPU의 부하를 줄이는 일의 중요성이 커지고 있다. 서버의 성능을 증가시키기 위한 방법으로 콘텐츠 복제 서버 클러스터가 널리 활용되고 있다. 그러나 콘텐츠 복제 서버의 각 노드는 유사한 작업을 수행함에도 탈구하고 서로 독립적으로 동작하므로 캐쉬 적중률이 감소한다. 본 논문에서는 한 서버 노드에서 캐슁하는 웹 콘텐츠를 다른 서버 노드의 캐쉬에 복제함으로써 서버 팜의 각 노드의 캐쉬 내용을 유사하게 관리하여 캐쉬 적중률을 높인다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.525-528
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• 2010

웹 서비스에 대한 증가하는 데이터 수요를 감당하기 위해서 많은 웹 서버들이 이용되고 있다. 현재의 웹 서비스 분야에서 클러스터와 대용량 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 또한 웹 서버의 설정이 서비스 제공자의 필요에 따라 유기적으로 변경이 가능해야한다. 하지만 현재 서비스 개발자들은 UML 등의 언어를 이용해서 비즈니스 프로세스를 디자인한다. 하지만 빠르게 변화하는 비즈니스 프로세스를 웹 서버에 적용하는 보편화된 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 웹 서버 시장에서 쓰이고 있는 Apache 서버와 웹서버의 실질적인 동작을 묘사하는 FMC (Fundamental Modeling Concepts)의 Apache Modeling Language를 이용해서 Apache 웹 서버에 대한 설정 작업을 수행하는 방법에 대해 제안한다.