클라우드 서비스가 다양해지고 그 수가 급격히 증가하면서 클라우드 서비스 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기가 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 사용자와 제공자 사이에서 클라우드 서비스를 중개해주는 클라우드 서비스 브로커라는 개념이 제시되었다. 클라우드 서비스 브로커의 핵심적인 역할은 사용자의 요구사항에 적합한 서비스를 찾아주는 것이다. 그러나 현재 제시된 클라우드 서비스 브로커 대부분은 클라우드 서비스 전문가의 도움으로 사용자의 요구사항을 분석하는 수동적인 과정이 수행되고 있으며, 체계적으로 기능적, 비기능적 요구사항을 분석하는 과정이 미흡하다. 따라서 유사한 기능을 가지고 있는 클라우드 서비스 중 사용자의 요구사항의 중요도를 분석해서 가장 근접한 서비스의 선택을 지원해줄 수 있는 요구사항 분석 기법이 필요하다. 본 논문은 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 쌍대비교법을 응용하여 클라우드 서비스에 대한 사용자의 요구사항을 분석하고 각 서비스의 명세에 따른 점수를 계산하여 그 결과에 따라 클라우드 서비스를 선택하는 방법을 제시한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권5호
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pp.57-65
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2019
Recommendation Systems are information technologies that E-commerce merchants have adopted so that online shoppers can receive suggestions on items that might be interesting or complementing to their purchased items. These systems stipulate valuable assistance to the user's purchasing decisions, and provide quality of push service. Traditionally, Recommendation Systems have been designed using a centralized system, but information service is growing vast with a rapid and strong scalability. The next generation of information technology such as Cloud Computing and Big Data Environment has handled massive data and is able to support enormous processing power. Nevertheless, analytic technologies are lacking the different capabilities when processing big data. Accordingly, we are trying to design a conceptual service model with a proposed new algorithm and user adaptation on dynamic recommendation service for big data environment.
Guo, Liangmin;Luo, Yonglong;He, Xiaokang;Hu, Guiyin;Dong, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.1820-1840
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2017
Aiming at the phenomenon of false information issued by service providers in cloud computing environment, a method for service evaluation based on fuzzy theory is put forward in this paper. According to the quality of services provided by cloud service providers and their behavior during interactions, a trust relationship between cloud service providers and cloud service consumers is established, which can be quantified by using fuzzy theory. The quality of services is evaluated by drawing on the trust relationship. In our method, the recommendation credibility of a cloud service consumer is determined through behavior similarity with evaluators and a praise factor. The introduction of the praise factor better suits the phenomenon of a high-quality service getting more repeat customers. The negative impact of dishonest customers is reduced, and the accuracy of trust and cloud service quality evaluation is improved by introducing a confidence factor that can be dynamically adjusted. The experimental results show that our method can effectively and accurately evaluate the trust value and service quality of providers, while weakening the influence of dishonest consumers, and quickly detect dishonest service providers. This is beneficial for consumers trying to find high quality service providers for similar services.
모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2743-2762
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2014
Promoted by cloud technology and new websites, plenty and variety of Web services are emerging in the Internet. Meanwhile some Web services become outdated even obsolete due to new versions, and a normal phenomenon is that some services work well only with other services of older versions. These laggard or improper services are lowering the performance of the composite service they involved in. In addition, using current technology to identify proper semantic services for a composite service is time-consuming and inaccurate. Thus, we proposed a clustering method and a recommendation method to deal with these problems. Clustering technology is used to classify semantic services according to their topics, functionality and other aspects from plenty of services. Recommendation technology is used to predict the possible preference of a composite service, and recommend possible component services to the composite service according to the history information of invocations and similar composite services. The experiments show that our clustering method with the help of Ontology and TF/IDF technology is more accurate than others, and our recommendation method has less average error than others in the series of missing rate.
하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1446-1465
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2022
Diversified SaaS applications allow users more choices to use, according to their own preferences. However, the diversification of SaaS applications also makes it impossible for users to choose the best one. Furthermore, users can't take advantage of the functionality between SaaS applications. In this paper, we propose a platform that provides an SaaS mashup service, by extracting interoperable service functions from SaaS-based applications that independent vendors deploy and supporting a customized service recommendation function through log data binding in the cloud environment. The proposed SaaS mashup service platform consists of a SaaS aggregation framework and a log data binding framework. Each framework was concreted by using Apache Kafka and rule matrix-based recommendation techniques. We present the theoretical basis of implementing the high-performance message-processing function using Kafka. The SaaS mashup service platform, which provides a new type of mashup service by linking SaaS functions based on the above technology described, allows users to combine the required service functions freely and access the results of a rich service-utilization experience, using the SaaS mashup function. The platform developed through SaaS mashup service technology research will enable various flexible SaaS services, expected to contribute to the development of the smart-contents industry and the open market.
최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 추천시스템을 이용한 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 제공되는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 평가하고 평가된 서비스들을 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 실험을 통해 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.
국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현한 결과를 보였다.
모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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