클라우드 컴퓨팅을 구성하는 자원은 이질적인 자원으로 구성되므로 다양한 요구사항의 작업을 이질적인 자원에 할당하는 것은 중요한 문제이다. 이는 다수의 판단 기준하에 다수의 선택 문제로 정의할 수 있는데 본 연구에서는 AHP (Analytic hierarchy process) 기법을 통해 이 문제를 해결하고자 한다. 본 연구에서는 작업의 특성을 고려한 우선순위기반 스케줄링 기법을 제안하는데 1단계에서는 작업의 중요도에 의해 우선순위를 부여하고 2단계에서는 응답시간, 시스템 이용율, 그리고 비용을 판단기준으로 하여 AHP알고리즘에 의해 최적의 자원에 작업을 할당한다. 제안하는 알고리즘의 분석과 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 제시하고자 한다.
Many domestic studies related to service quality are performed but the study on computing Service Quality Score is not yet activated. Because Service quality measurement plays an important role in assessing service performance and diagnosing service problems, it is very important that service quality is measured exactly. Therefore this study offered realistic approach method for computing Service Quality Score by using T.L. Saaty's Analytic Hierarchy Process technique. That is, Service Quality Score of this study is computed by using customer's priority(weights) for five dimensions(Tangible, Reliability, Assurance, Responsiveness, Empathy). This method is more realistic than the existing method computed by an arithmetical average of dimension's variables.
With the continuous and outstanding development of information technology(IT), human being is coming to the new computing era which is called cloud computing. This era brings lots of huge benefits also at the same time release the resources of IT infrastructure and data boom for man. In the future no longer, most of IT service providers, enterprises, organizations and systems will adopt this new computing model. There are three main deployment models in cloud computing including public cloud, private cloud and hybrid cloud; each one also has its own cons and pros. While implementing any kind of cloud services, customers have to choose one of three above deployment models. Thus, our paper aims to represent a practical framework to help the adopter select which one will be the best suitable deployment model for their requirements by evaluating each model comprehensively. The framework is built by applying the analytic hierarchy process(AHP), namely benefit-cost-opportunity-risk(BCOR) model as a powerful and effective tool to serve the problem. The gained results hope not only to provide useful information for the readers but also to contribute valuable knowledge to this new area. In addition, it might support the practitioners' effective decision making process in case they meet the same issue and have a positive influence on the increase of right decision for the organization.
본 논문은 기존의 CCTV가 가진 문제점을 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 IP-CCTV를 사용할 때, 보안문제점에 대하여 논한다. 클라우드 서비스 제공과 관련된 보안 위험을 단순히 위험 현상만 제거하는 실수를 줄이기 위해서는 위험 분석과 조치에 대한 효과적인 수행 방법이 필요하다. 이에 따라, Threat Risk Modeling의 STRIDE 모델을 통하여 위협 분석을 하고, 위협 분석된 내용을 토대로 Analytic Hierarchy Process(AHP) 방법론을 사용하여 위험 우선순위를 측정하였으며, 우선순위에 대한 적절한 해결방법이 무엇인지를 분석하였다.
Object-oriented databases (OODBs) canbe used for many non-traditional database application areas such as computer-aided design, etc. Usually those application areas require advanced modeling power for expressing complicated relationships among data sets. OODBs have more distinguished features than the traditional relational database systems. One of the distinguished characteristics of OODBs is class hierarchy (also called inheritance hierarchy). A class hierarchy in an OODB means that a class can hand down the definitions of the class to the subclass of the class. In other words, a class is allowed to inherit the definitions of the class from the superclass. In this paper, we present performance evaluation metrics for class hierarchy in OODBs from a concurrency control perspective. The proposed performance metrics are developed to determine which concurrency control scheme in OODBs can be used for a given class hierarchy. In this study, in order to develop performance metrics, we use class hierarchy structure (both of single inheritance and multiple inheritance), and data access frequency for each class. The proposed performance metrics will be also used to compare performance evaluation for various concurrency control techniques.
Over the last several decades, the topic of the source selection and evaluation has gained a great attention in the information systems community as an effective tool to acquire information systems in an organization. The source selection and evaluation process is a multiple-criteria decision-making problem associated with several evaluation issues. In this case study, evaluation issues include management, technologies, logistics, and cost. This case study was conducted to compare a new source selection and evaluation process by using the analytic hierarchy process with the traditional approach. This study provides useful insight about how to apply the analytic hierarchy process technique to the traditional approach.
무선 인터넷 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 발달로, M-Commerce가 PDA나 모바일 폰 등과같은 다양한 무선 장치상에서 실현되고 있다. 현재 M-Commerce를 위한 상품 컨텐츠는 목표 무선 장치의 특징을 충족할 수 있도록 새롭게 작성되고 있다. 이것은 자원의 중복이며, 자원 관리에 엄청난 노력이 요구된다. 따라서 현재 I-Commerce를 위해서 제공되고 있는 인터넷 상품 정보를 효과적으로 이용하는 것이 필요하다. 그러나 이러한 이용에는 적은 메모리 용량, 작은 디스플레이 화면, 낮은 수행속도 등의 모바일 장치의 많은 제약성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 모바일 폰 상에 인터넷 XML 상품 문서를 효과적으로 이용하기 위해 클라이언트에서 문서에 대한 객체계층구조를 구성하는 4가지 방법을 제안하고, 실험을 통해서 사용자 응답시간과 메모리 사용량 관점에서 비교, 분석한다.
Famaey, Jeroen;Latre, Steven;Strassner, John;Turck, Filip De
Journal of Communications and Networks
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제13권6호
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pp.567-582
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2011
The growing popularity of the Internet has caused the size and complexity of communications and computing systems to greatly increase in recent years. To alleviate this increased management complexity, novel autonomic management architectures have emerged, in which many automated components manage the network's resources in a distributed fashion. However, in order to achieve effective collaboration between these management components, they need to be able to efficiently exchange information in a timely fashion. In this article, we propose a context dissemination framework that addresses this problem. To achieve scalability, the management components are structured in a hierarchy. The framework facilitates the aggregation and translation of information as it is propagated through the hierarchy. Additionally, by way of semantics, context is filtered based on meaning and is disseminated intelligently according to dynamically changing context requirements. This significantly reduces the exchange of superfluous context and thus further increases scalability. The large size of modern federated cloud computing infrastructures, makes the presented context dissemination framework ideally suited to improve their management efficiency and scalability. The specific context requirements for the management of a cloud data center are identified, and our context dissemination approach is applied to it. Additionally, an extensive evaluation of the framework in a large-scale cloud data center scenario was performed in order to characterize the benefits of our approach, in terms of scalability and reasoning time.
The purpose of this paper is to propose a securely personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among data values, while considering privacy concerns around user context awareness. The conceptual distance expresses a semantic similarity among data values with a quantitative measure, and thus the conceptual distance enables query results to be ranked. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper we have implemented a prototype system in the area of site search in a large-scale shopping mall.
The purpose of this study is to verify the relation between the risk index using AHP(Analytic Hierarchy Process) and the risk index using Computing Model. For doing the objective, this research classified 22 work types in architectural construction work from the analysis Korean architectural standard specification and Korea occupational safety & health agency code. Based on the classified 22 work types in architectural construction work, the risk index of each work type was calculated by AHP and Computing Model. For verifying the correlation of risk index between AHP and Computing Model methods, SAS version 8.0 System, which is one of the statistics programs, was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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