In this paper, we determine the required storage capacity of a unit-load automated storage/retrieval system(AS/RS) under random storage assignment(RAN) and n-class turnover-based storage assignment(CN) policies. For each of the storage policies, an analytic model to determine the optimal storage capacity of the AS/RS is formulated so that the total cost related to storage space and space shortage is minimized while satisfying a desired service level. A closed form of optimal solutions for the RAN policy is derived from the model. For the CN policy, an optimal storage capacity is shown to be determined by applying the existing iterative search algorithm developed for the full turnover-based storage(FULL) policy. Finally, an application of the approach to the standard economic-order-quantity inventory model is provided.
1990년 중반 경에 주문형 비디오 서비스와 같은 고품질 실시간 대화형 멀티미디어 서비스가 많은 기대에도 불구하고 서비스 실용화에는 실패했었다. 실패의 주 요인으로는 충분한 대역폭 및 품질 보장 서비스를 지원하는 기반 통신망의 부재 때문이다. 한편, 컴퓨터 저장 장치 기술의 눈부신 발전으로 인해 저장장치 가격이 기하급수적으로 내리고 있다. 이러한 사실과 디지털 형태로 정적.동적 멀티미디어 정보를 댁내 저장장치로의 비실시간 전송 기술은 새로운 개념의 다양한 멀티미디어 서비스 응용을 가능하게 한다. 서비스 예로는 오락 및 교육 컨텐츠 전달, 내장 참조링크, 그리고 시청 중 방송 프로그램 캡쳐 응용들이 있다. 이는 사용자의 참여없이 임의의 시간(예, 통신망 사용율이 낮은 시간대)에 컨텐츠를 전달하고 자유로운 시간대에 서비스 사용을 가능하게 하며, 또한 멀티캐스트 기능을 활용함으로써 서버 및 통신망의 부담을 격감시키는 효과를 가진다. 이 논문에서는, 댁내 저장장치를 활용한 IMPRESS-AMS라 명명한 Anytime 멀티미디어 서비스의 설계 및 구현 방법을 제안하였다.
Video-on-demand is an interactive service that provides programs (movie, home shopping, etc.) to users connected to a network. This service will require high bandwidth network and video servers with a large amount of storage capacity. From the viewpoint of system analysis, there are optimization problems to be solved. In this paper, we present a dynamic programming method for allocating the storage for programs being served in a multi-level video-on-demand network. In the optimization of the network resource, we consider the three kinds of costs: installation cost for video servers, program storage cost, and transmission (or communication) cost. The factors related to the costs are investigated. An example is shown to illustrate the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2198-2222
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2019
The cloud storage service becomes a rising trend based on the cloud computing, which promotes the remote data integrity auditing a hot topic. Some research can audit the integrity and correctness of user data and solve the problem of user privacy leakage. However, these schemes cannot use fewer data blocks to achieve better auditing results. In this paper, we figure out that the random sampling used in most auditing schemes is not well apply to the problem of cloud service provider (CSP) deleting the data that users rarely use, and we adopt the probability proportionate to size sampling (PPS) to handle such situation. A new scheme named improving audit efficiency of remote data for cloud storage is designed. The proposed scheme supports the public auditing with fewer data blocks and constrains the server's malicious behavior to extend the auditing cycle. Compared with the relevant schemes, the experimental results show that the proposed scheme is more effective.
Recently, the volume of data is increasing rapidly in server for multimedia service, according to development of multimedia application environment. In recent research for storage technology the technology like of the SAN(Storage Area Network) advantages in scalibility of storage devices, and can read data from multiple disk arrays through RAID 0, 5. The RAID 0 and 5 translate to logical address to physical address using equation, but in case of adding disks at the system with equation -based mapping, the problem that we must rearrange the whole data in the previous disks happens. We use the mapping table to solve this problem in recent, but we can not load the whole mapping table in main memory because it occupies too large space. Therefore the extra I/Os are demanded to evaluate real physical address of data, so total performance of the system is degraded. In this paper, we propose the mapping method that supports the scalibility in RAID 0 or 5 system. The proposing method applies small metadata, so- called SZIT and simple equation, so it is possible that we make translate logical address to physical address rapidly and it is scalable in disk extending simultaneously Our suggesting method, if we add disks to the striping system for expanding of storage capacity, has an advantage of never stop service. So, SZlT-based mapping method can do online-disk-expanding in real-time service.
본 논문은 웹뉴스 및 리뷰 검색 서비스를 위해 만든 통합 검색 시스템을 소개한다. 검색 서비스를 위한 데이터 수집을 위해서 특정 사이트에서 수집한 뉴스와 리뷰 문서로부터 제목, 날짜, 저자, 본문처럼 특정한 영역의 데이터만 추출하는 XSLTRobot을 만들었다. XSLTRobot은 원하는 부분의 데이터만 추출하기 위해 XSLT 기술을 이용한다. 여러가지 검색 데이터 형식에 적합한 통합 검색엔진과 통합 검색엔진의 스토리지 모듈중 하나인 동적 색인 저장소(Dynamic Index Storage)를 소개한다. 동적 색인 저장소는 뉴스 데이터처럼 색인의 업데이트가 빨라야 하는 환경에 이용된다. 본 논문에서 제시하는 동적 색인 저장소는 대량의 실시간 업데이트 문서를 처리하지 않기 때문에 검색성능에 초점을 맞춰서 설계하였다.
There are need to develop of merchandise of value added fresh ginseng because of high consciousness level of consumer and enlarge of markets for high quality products. The fresh ginseng after harvest was distributed to farmer partually but in general, it was to market by consigner or wholsaler directly after harvest. There were a high difference on storage period of fresh ginseng in different harvesting seasons. The reduction of value of commodities of fresh ginseng for storage period was caused by decomposition and tender of tissue. The storage temperature was under the freezing point and the packing method was sealing tightly by plastic film. As the quality of fresh ginseng was defined by naked eye, it was difficult to sort the quality of ginseng directly harvest.
Recently, many internet users are using cloud computing. Users can manage, store and share their data and information by using personal cloud storage. In this paper, we aim to figure out influencing factors on personal cloud storage selection. The causal relationship between factors were identified through a importance analysis by using AHP(Analytic Hierarchy Process). AHP is a structured technique for organizing and analyzing complex decisions, based on mathematics and psychology. Research model consists of upper factorsincluding system factor, service factor and user factor. 12 lower factors and 6 alternatives were also analyzed. Asa result, system factor of 3 upper factors was found as the most important factor. Purpose-coincidence, security andaccessibility were top 3 factors among lower factors. N drive showed top importance value. We also conducted ANOVAby classifying 4 groups according to gender, age, currently used cloud and cloud to use. The results of this researchcan be useful guidelines for cloud computing industry.
본 논문은 한국 전자통신연구원에서 개발하고 있는 IP 기반의 대규모 광역 스토리지 시스템에 관한 논문이다. OASIS는 IP 네트워크 상의 수백~수천 명의 동시 사용자를 효과적으로 지원하고 또한 네트워크 스토리지 서비스를 WAN 범위까지로 확대 시키는 것을 목적으로 하는 스토리지 시스템이다. 이를 위해 IP 기반 스토리지 연결망 기술과 객체 기반 스토리지 기술 그리고 클러스터 기반 서버 구조 기술을 활용한다. 본 시스템은 특히 FTTH, WiBro 등 차세대 통신망의 도입에 따라 점차 현실성을 얻어가는 IP 기반 스토리지 서비스에서 대규모 스토리지 서비스를 위한 목적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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