PUSH 기술은 사용자의 요구가 없어도 서버의 정보를 전달할 수 있는 기술로 모바일 앱과 함께 다양한 분야에서 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 PUSH 기술과 모바일 기기를 효과적으로 활용할 수 있는 유용한 적용 분야를 찾아 적합한 응용 모델을 제시하였다. 이를 위하여 PUSH 기술과 모바일 기기를 활용할 수 있는 모바일 앱 AdMan을 개발하였다. AdMan은 m-Bizmaker라는 도구를 사용하여 개발되어 한 번의 개발로 안드로이드와 iOS기반의 어떤 모바일 기기에서도 모두 실행 가능한 모바일 앱이다. AdMan은 PUSH 기술과 앱을 활용하여 오늘날의 모바일 환경에서 큰 효과를 볼 수 있는 고객관리 및 광고용 시스템으로, 현대 사회의 ICT 기술 활용의 좋은 모델이다. AdMan은 PUSH 기술과 모바일 기기의 활용을 극대화 할 수 있는 응용으로 PUSH 서버 상에서 운용되면 더욱 큰 효과를 볼 수 있다.
정보를 공유하기 위하여 널리 이용되는 웹은 클라이언트-서버 모델을 사용한다. 클라이언트-서버 모델은 클라이언트의 명시적인 요청을 통하여 서버가 응답하는 방식으로서 오늘날의 급변하는 인터넷 정보를 효과적으로 제공하기에는 많은 어려움이 따른다. 서버 푸시는 클라이언트-서버 모델 기반의 웹에서 클라이언트의 요청이 없더라도 서버가 능동적으로 정보를 제공할 수 있는 통신 기술이다. 이러한 서버 푸시 기술을 구현하기 위하여 다양한 연구가 이루어지고 있지만 푸시 어플리케이션의 효과적인 개발을 지원하는 푸시 엔진의 부재로 많은 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 인터넷에서 서버 푸시 서비스를 효과적으로 제공하도록 지원하는 Java Push Engine인 JPE의 개발에 대하여 기술한다. JPE는 Epoll을 지원하는 JPE 코어와 비동기 통신을 지원하는 JPE 라이브러리로 구성된다. 그리고 JPE는 다양한 푸시 기능을 정의하고 이를 지원하는 프로그래밍 인터페이스를 제공한다. JPE를 이용하여 개발된 푸시 어플리케이션은 Epoll 기법을 이용하여 클라이언트 연결을 효과적으로 처리하며, Ajax 기반의 비동기 통신을 통하여 다양한 푸시 서비스를 제공한다.
본 연구의 목적은 농어촌 체험에 영향을 미치는 요인을 통합된 PPM모델(unified push-pull-mooring model)을 적용하여 탐색하는 것이다. 이론적인 모델은 PPM을 근간으로 하여 새로운 변수들을 도입한 통합된 PPM모델이다. 새롭게 도입된 변수 중 pull 요인은 체험이론과 ServQual 모형을 바탕으로 재구성하였다. 종속변수는 고객 만족을 설정하였다. 가설은 다음과 같이 설정하였다. Push 요인은 체험 만족에 부(-)의 영향을 미치고, Pull 요인인 체험요소와 체험품질은 체험 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 또한, mooring 요인은 체험 만족에 부(-)의 영향을 미칠 것이다. 본 연구의 연구 모형을 314개 설문데이터를 기반으로 하여 구조방정식으로 검정하였다. 연구 결과 Pull 요인인 체험품질은 체험 만족에 정(+)의 영향을 미쳤다. Mooring 요인은 체험의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, push 요인과 체험 만족 간, 체험요소와 체험 만족 간에는 유의한 영향 관계가 검정되지 않았다. 이러한 연구 결과는 이론적으로는 농어촌 체험에 있어서 기존의 pull, push 요인 위주의 분석에서 나아가 심리적인 mooring 요인도 체험에 중요한 영향을 미친다는 것을 검정하였다. Pull 요인으로 도입된 체험요소와 체험품질을 바탕으로 제안된 통합된 PPM모델이 유용한 분석의 틀이 될 수 있음을 검정하였다. 실무적으로는 농어촌 체험을 활성화시키기 위해 어떠한 요소에 전략적으로나 마케팅적으로 집중해야 하는지에 대한 시사점을 제공할 수 있었다.
최근에 다양한 유비쿼터스 서비스는 Push와 Pull 서비스 형태로 제공되고 있으며, 이와 같은 Pull/push 서비스를 제공하기 위한 OpenAPI(Application Program Interface)에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직 Push와 Pull 서비스와 이를 지원하기 위한 OpenAPI에 대한 연구가 아직 미비하다. 이에 본 논문에서는 Pull 서비스와 Push 서비스를 이용하여 센서 네트워크 기반의 응용 인터페이스를 제공하는 Push 서비스와 Pull 서비스 모델을 제시하고, Push 서비스와 Pull 서비스를 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 이를 위하여 웹 서비스 기반의 Pull 서비스 구조를 제시하고, .Net 프레임워크 기반의 원격 서비스(Remote Service)를 이용하여 센서 네트워크에 수집된 온도, 습도 등의 상황 데이터를 Pull 서비스 형태로 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 더불어 TCP/IP 소켓 인터페이스를 이용한 Push 서비스 구조를 제안하고, 이 서비스를 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 이를 통해서 기존의 특정 데이터베이스 중심의 센서 네트워크의 폐쇄적인 응용 인터페이스를 개방적인 표준 인터페이스로 전환하여 사용자가 여러 곳에 널려 있는 많은 상황 데이터를 쉽게 접근하여 확인할 것으로 기대한다.
Purpose The purpose of this study is to verify impacts of factors, representing Push-Pull-Mooring(PPM) on switch intention to OTT(Over-The-Top) service in demand for content and to find relationship between factors through empirical analysis. Design/methodology/approach This study designed a research model by deriving factors affecting the intention to switch on OTT service based on the Push-Pull-Mooring framework and researches on OTT service. To test the hypothesis, a total of 357 responses were collected from individuals with experience in using OTT service and analyzed using SPSS26 and SmartPLS3.0. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the push, pull, and mooring factors proposed in this study had a significant effect on switching intention on OTT service. In addition, this study confirmed that both low switching cost and need for variety had a significant effect except for hypothesis H8.
본 논문은 단일 주문형 비디오 환경에서의 서버/클라이언트 미디어 서비스 모델을 분석하고 이를 병렬 주문형 비디오 환경에 적용함으로써 보다 나른 사용자 QoS(Quality of Service)를 제공하고자 한다. 미디어 서비스 모델로는 클라이언트가 데이터를 요청하고 서버가 전달해주는 Client Pull 모델과 서버 측에서 일방적으로 데이터를 전달해 주는 Server Push 모델 그리고 두 모델을 통합한 IPP(Interleaving Pull & Push) 서비스 모델로 크게 나뉜다. 병렬 주문형 비디오 환경을 위해 병렬형 미디어 스트리밍 서비스, 즉 단일 클라이언트를 위해 다수의 서버들이 동시에 서버에 참여하는 PMSS(Parallel Media Streaming Service) 시스템을 구축하였으며, 단일/병렬 주문형 비디오 환경에서 네트워크상 전달지연과 클라이언트 버퍼 내 데이터 잔여량 인자를 통하여 각 서비스 모델간 성능을 비교 분석하였다. 실험을 통해 병렬 주문형 비디오 환경에서 IPP 서비스 모델이 가장 적은 전달지연과 안정적인 클라이언트 버퍼를 유지함을 알 수 있었다. 이를 통해 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다
시스템 자원의 효율성에 대한 관심이 높아짐에 따라 성능데이터의 효과적인 전송에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 기존 성능데이터의 Push & Pull 전송 방식에 변동률 기반 예측 알고리즘 적용함으로써 성능데이터의 중복 수치 처리하여 효율적인 성능데이터를 전송하도록 하였다.
Kim, Doo-Hyun;Lee, Kyung-Hee;Kung, Sang-Hwan;Kim, Jin-Hyung
ETRI Journal
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제19권4호
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pp.344-362
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1997
The delay which is one of the quality of service parameters is considered to be a crucial factor for the effective usage of real-time audio and video streams in interactive multimedia collaborations. Among the various causes of the delay, we focus in this paper on the local delay concerned with the schemes which handle continuous inflow of encoded data from constant or variable bit-rate audio and video encoders. We introduce two kinds of implementation approaches, pull model and push model. While the pull model periodically pumps out the incoming data from the system buffer, the push model receives events from the device drivers. From our experiments based on Windows NT 3.51, it is shown that the push model outperforms the other for both constant and variable bit-rate streams in terms of the local delay, when the system suffers reasonable loads. We interpret this experimental data with M/G/1 multiple vacation queuing theories, and show that it is consistent with the queuing theoretic interpretations.
Kim, Kun-Soo;Han, Oneil;Gombosuren, Munkhtulga;Kim, Sang-Hyo
Steel and Composite Structures
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제31권1호
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pp.53-67
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2019
This study presents finite element analysis (FEA) on a Y-type perfobond rib shear connection using Abaqus software. The performance of a shear connection is evaluated by conducting a push-out test. However, in practice, it is inefficient to verify the performance by conducting a push-out test with regard to all design variables pertaining to a shear connector. To overcome this problem, FEA is conducted on various shear connectors to accurately estimate the shear strength of the Y-type perfobond rib shear connection. Previous push-out test results for 14 typical push-out test specimens and those obtained through FEA are compared to analyze the shear behavior including consideration of the design variables. The results show that the developed finite element model successfully reflects the effects of changes in the design variables. In addition, using the developed FEA model, the shear resistance of a stubby Y-type perfobond rib shear connector is evaluated based on the concrete strength and transverse rebar size variables. Then, the existing shear resistance formula is upgraded based on the FEA results.
Purpose In this study, we investigated the impact of perceived risk and switching costs on switching intention to cloud service based on PPM (Pull-Push-Mooring) model. Design/methodology/approach We focused on revealing the switching factors of the switching intention to the cloud services. The switching factors to the cloud services were defined as perceived risk consisting of performance risk, economic risk, and security risk, and switching costs consisting of financial and learning costs. On the PPM model, we defined the pull factors consisting of perceived usefulness and perceived ease of use, and the push factor as satisfaction of the legacy system, and the mooring factor as policy supports. Findings The results of this study as follows; (1) Among the perceived risk factors, performance risk has a negative effect on the ease of use of pull factors, and finally it was found to affect the switching intention to the cloud services. Therefore, cloud service providers need to improve trust in cloud services, service timeliness, and linkage to the legacy systems. And it was found that economic risk and security risk among the perceived risk factors did not affect the switching intention to the cloud services. (2) Of the perceived risk factors, financial cost and learning cost did not affect the satisfaction of the legacy system, which is a push factor. It indicates that the respondents are positively considering switching to cloud service in the future, despite the fact that the respondents are satisfied with the use of the legacy system and are aware of the switching cost to cloud service. (3) Policy support was found to improve the switching intention to cloud services by alleviating the financial and learning costs required for cloud service switching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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