This paper presents a new architecture, called "Power Electronics Remote Wiring and Measurement Laboratory (PermLAB)", that translates a common gateway interface (CGI) string from a remote web user to a web server connected to a 3-dimension switching matrix board, can be used to switch on and off, and to control a cluster of instruments and components. PermLAB addresses real-time connection, switching, and data acquisition over the Internet instead of using simulated data. A software procedure uses a signature system to identify each instrument and component in a complex system. The Web-server application is developed in HTML, JavaScript and Java, and in C language for the CGI interface, which resides in a controller portion of LabVIEW. The LabVIEW software fully integrates the Web sever, LabVIEW data acquisition boards and controllers, and the 3-dimensional switching matrix board. The paper will analyze a half-wave rectifier (AC - DC converter) circuit connected over the Internet using the PermLAB. PermLAB allows students to obtain real data by real-time wiring of real circuits in the laboratory using a "virtual breadboard" on the Web. The software for the Web-based 3-dimensional system is flexible, portable, can be integrated into many laboratory applications or expanded, and easily accessible worldwide.
최근 들어 원 사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 가 사용자에게 가장 흥미를 가질만한 URL 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존의 클러스터링을 이용한 방식에서는 웹 트랜잭션들을 웹 사이트의 각 URL들에 방문했는지 안했는지를 나타내는 비트 벡터(bit vector)로 표현하였다. 그리고 이들 비트 벡터의 방문 패턴이 일치하는 정도에 따라 유사성을 결정하였다. 하지간 이것은 유사한 성향을 가지는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하는데 있어 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문 여부만을 반영하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 즉 방문 목적 또는 성향이 유사하지 않은 웹 트랜잭션들을 같은 그룹으로 분류할 가능성이 존재하게 된다 이에 본 논문에서는 기존의 비트 벡터를 이용한 트랜잭션 모델을 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완하여 새로운 점 트랜잭션 모델을 제시하고 흥미가중치를 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안만 방법이 기졸 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
This study tests e-business performance difference of the inter group by strategy type through the cluster analysis, after confirming the linear relationship between the e-business strategy type and its performance. According to the result of the study the effect on the e-business performance reveals to differ by the e-business strategy type. That is to say, while the firm's information system performance, e-business realization and the inter group competition dominance are affected positively by the e-process strategy, web application strategy and customer attracting strategy. This confirms that the information system performance, the realization performance and the competition dominance are affected by e - business strategy type. The key factor leading to the success of e-business is the commitment of e-process strategy and web application strategy. For the case of the customer attracting strategy the result shows the importance of the strategy. In the cluster group analysis, the additional analysis, the effect is seen to be more powerful in the firm's information system performance, e - business realization and securing the competition advantage for the case of the multiple strategy than that of single one. Accordingly, the firm needs to adopt the multiple strategy suited for the characteristic of the firm rather than the single strategy.
Multiple sequence alignment (MSA) is the most important step for many of biological sequence analyses, homology search, and protein structural assignments. However, large amount of data make biologists difficult to perform MSA analyses and it requires much computational time to align many sequences. Here, we have developed a simple and fast web alignment tool for aligning, editing, and visualizing large amount of sequence data. We used a cluster server installed ClustalW-MPI using web services and message passing interface (MPI). It also enables users to edit multiple sequence alignments for manual editing and to download the input data and results such as alignments and phylogenetic tree.
본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
Tagging represents one of the Web 2.0 technology, and has an appropriate mechanism for the classification of dynamically changing Web informations. This technique is capable of searching the Web informations using the user specified tags, but still it has a limitation of providing only the limited informations to the tags. Therefore, in order to search the related informations easily, we need to extend this technique further to search not only the desired informations through the designated tags and also the related informations. In this paper, we first have designed and developed an algorithm that can get a desired tag cluster, which is capable of collecting the searched tags along with the related tags. We first performed a test to compare the difference between the user collected tag data through RSS and the reduced data. The second test focused on the accuracy of extracted related tags that depends on the similarity functions, such as the Pearson Correlation and Euclidean. Finally, we showed the final results visually using the graph algorithm.
지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
다수의 서버를 클러스터로 연결하여 동시에 가동 할 경우 서버의 대수가 증가함으로 인해 발생하는 가용도 저하문제와 소프트웨어의 노화로 인하여 높은 가용도를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 n대의 주 서버와 k 대의 여분서버로 구성되는 클러스터 웹 서버 시스템에서 가동되는 서버의 수, 여분서버의 수, 소프트웨어의 재활주기, 재활소요시간, 서버의 고장률, 서버의 수리율, 서버의 불안정률 등의 시스템 운영 파라미터에 기초하여, 소프트웨어의 재활정책에 대한 평가를 위해 평형 상태에서의 확률, 정지시간, 가용도, 손실비용 등을 계산하였다. 수학적 분석을 통해 다양한 시스템 운영 상태에 대한 실험을 통해 검증하였으며, 소프트웨어의 재활 정책에 의한 예방적 결함허용 기법이 시스템의 안정성에 중요한 요소임을 확인하였고, 또한 서버의 고장률 및 불안정률이 소프트웨어 재활 정책 결정에 중요한 요소임을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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