This study investigated causal relationships between goal orientation, sales and performance towards increasing the effectiveness of up-selling in internal promotion methods in family restaurants and provided implications about the hiring and training of sales people. The subjects were 232 sales people in family restaurants. The data were collected by self-administered questionnaires and analyzed by exploratory factor analysis, reliability analysis, comparative analysis of the average, and regression analysis. Results, showed that variations in goal orientation, sales, and performance depended on the age and experience of salespeople and that goal orientation makes adaptive selling more effective. It turned out that effort selling affects up-selling result than adaptive selling. Long-term workers were better than short-term workers in goal orientation, selling, and up-selling results, so human resource management needs to implement a long-term plan to enhance these effects. And, because effort selling is more effective than adaptive selling in up-selling results in family restaurants, effort selling requires training.
다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
4G 이동통신 핵심 기술 중 펨토셀 시스템 실제 구현 시에 매크로셀과 펨토셀이 동일 주파수를 사용하면 동일채널 간섭이발생되기 때문에 이를 해결하기 위해 주파수 자원을 서로 다르게 할당하는 간섭 회피 기술이 필요하다. 본 논문에서는 매크로셀과 펨토셀 간의 기존 자원 할당 방식을 분석하여, 문제점을 도출하고 이를 기반으로, 본 논문에서는 FFR (Fractional Frequency Reuse) 기반의 펨토셀이 분포된 환경에서 셀 용량을 증가시키고 주파수 효율을 최대화하기 위한 적응 주파수 자원 할당 방식에 대해 제안하였다. 모의 실험 수행 결과, 기존 방식과 비교하여 SINR (Signal to Interference Noise Ratio) 분포에서는 근소한 개선 효과를 보였고, 전체 셀 용량에서는 큰 개선 효과를 보여주었다. 본 논문의 현실적인 구현을 위해 펨토 및매크로 유저 분포의 검출 방안 등에 대한 연구 및 전력 제어나 다중 신호 간섭 검출을 통해 간섭을 완화하는 방안 과의 결합방식 들에 대한 연구가 향후 추가 적으로 더 진행 되어야 할 것으로 생각 된다.
클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
셀룰러 네트워크 내에서 cellular 링크와 무선 자원을 공유하는 device-to-device(D2D) 링크는 자신이 속한 셀룰러 네트워크에 심각한 간섭을 줄 가능성이 높기 때문에 그것을 방지하기 위해서는 무선 자원 할당의 최적화가 중요하다. 본 논문에서는 D2D 링크가 자신의 간섭을 최소화하면서 효율적으로 cellular 링크와 공존하기 위해서 subset reuse 방법을 기반으로 하는 자원 할당 기법에 대해 제안한다. Cellular 링크와 D2D 링크 주파수 자원 할당의 효율성을 높이기 위하여 셀 상황에 따라 가변적인 subset 크기를 가지는 group-wise subset reuse 방법을 제안한다. 또한, cellular 링크가 같은 주파수 대역을 사용하는 D2D 전송에 의해 간섭을 받는 경우, D2D 링크의 power를 최적화하여 cellular 링크로의 간섭을 최소화하게 된다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 link SINR에서 성능 이득을 가지며, local traffic이 증가할수록 전체 cell throughput이 높아짐을 보였다.
게임 이론을 적용한 기술은 전파 인지 시스템에서 전파 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 유용한 방법으로 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 전파 자원 관리 시스템은 그 효율성에 따라서 전파 통신 시스템의 성능을 좌우하게 되므로 효율적인 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 분산 전력 제어가 적응적으로 구현되도록 하기 위하여 게임 이론을 적용한 새로운 시도를 해석적으로 제안하였다. 기존의 연구 결과들은 전력 제어를 게임 이론적으로 해석하는 가능성만을 보인 반면, 본 논문에서는 전파 인지 네트워크에서 네쉬 균형 (Nash Equilibrium)을 구하는 구체적인 알고리즘을 제안하였다. 네트워크에 접속된 부사용자들이 공동으로 만족하는 네쉬 균형 즉, 최적 전력 제어를 달성하도록 하는 방법을 제안하였다. 특히, 전파 인지 네트워크가 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 기술을 사용할 경우를 가정하여 이에 대한 적응적 전력 제어를 위한 게임 이론적 모델을 적용하였다. 게임 이론적인 알고리즘을 적용한 결과 DSSS 네트워크에서 K=63이고 N=12인 경우 네쉬 균형에 도달하기 위한 반복 횟수가 최대 200 이하인 결과를 보였다.
It is expected that many heterogeneous wireless systems, such as 3GPP LTE systems, WiMAX systems and WLAN systems, will coexist in the next generation wireless communication environments. Integrated radio resource management and seamless vertical handoff (VHO) should be supported to provide integrated communication services over multi-radio access networks. A new class of adaptive VHO system that views the handoff problem as a pattern recognition problem is proposed. In this paper, we propose a unified radio resource management (URRM) architecture and Support Vector Machine (SVM) based vertical handoff decision system. Extensive simulation studies show the proposed VHO algorithm outperforms RSS based VHO algorithms in terms of throughput and service cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4349-4371
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2019
Moldable parallel tasks are widely used in different areas, such as weather forecast, biocomputing, mechanical calculation, and so on. Considering the deadline and the speedup, scheduling moldable parallel tasks becomes a difficulty. Past work majorly focuses on the LA (List Algorithms) or OMA (Optimizing the Middle Algorithms). Different from prior work, our work normalizes execution time and makes all tasks have the same scope in normalized execution time: [0,1], and then according to the normalized execution time, a method is used to search for the reference execution time without considering the deadline of tasks. According to the reference execution time, we get an initial scheduling result based on AFCFS (Adaptive First Comes First Served) policy. Finally, a heuristic approach is used to improve the performance of the initial scheduling result. We call our method HSRET (a Heuristic Scheduling method based on Reference Execution Time). Comparisons to other methods show that HSRET has good performance in AWT (Average Waiting Time), AET (Average Execution Time), and PUT (Percentages of Unfinished Tasks).
클라우드 컴퓨팅이 발전하면서, 전체적인 관리 비용을 최소화하기 위해 자원 관리 기술이 중요하다. 클라우드 환경에서 사용자 선호도에 기반한 호스트의 활용과 가상머신들의 요구사항은 본질적으로 자주 바뀐다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 호스트와 가상 머신들이 분류가 되지 않은 상황에서 효율적인 자원 할당 방법을 연구할 필요가 있다. 에너지 소비를 절약하기 위해 액티브 호스트를 줄일 때, 가상머신들을 다른 호스트로 이주할때 임계값을 사용한다. 가상머신의 자원 요구량과 호스트의 자원 이용량을 분류할 때 Fuzzy Logic을 이용하여 적응성 가상머신 할당 및 이주 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자원의 요구량에 따라 가상머신들을 분류한 뒤 가장 적은 자원활용도를 갖는 호스트에게 자원을 할당하며, 과부하된 호스트들로부터 가상머신을 이주시킬 때 상위 임계치를 설정하기 위해 각 호스트들의 자원 활용도가 사용된다. 이주하기 위한 후보 가상머신들을 선택할 때, 호스트에서 높은 자원을 가진 가상머신을 선택한다. 시뮬레이션을 통해 연구 결과를 평가하였고, 평가 결과 다른 가상머신 할당 방법들보다 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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