• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.203-206
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• 2001

This Paper suggests real-time video streaming method by using DCT-based scalability, and evaluates and analyzes the function. It is similar to using lowpass filter. That is, as following figure, this method is to split the encoded data in splitter and transmit it, and to decode the data according to the situation. This method can be applied to any video CODEC which is based on DCT. Therefore, this thesis suggests easy video streaming method by using DCT-based scalability, and shows the result of experiment. By using suggested scalability, calculations are reduced, and spacial scalability is realized. Moreover, the objective data which meet user's need according to the network condition and choose the appropriate scalability according to the capability of terming can be extracted. And it is possible to apply any resources according to the specificity of image.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.443-450
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• 2007

대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.762-777
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• 2014

With the increasing usage of cloud applications such as MapReduce and social networking, the amount of data traffic in data center networks continues to grow. Moreover, these appli-cations follow the incast traffic pattern, where a large burst of traffic sent by a number of senders, accumulates simultaneously at the shallow-buffered data center switches. This causes severe packet losses. The currently deployed TCP is custom-tailored for the wide-area Internet. This causes cloud applications to suffer long completion times towing to the packet losses, and hence, results in a poor quality of service. An Explicit Congestion Notification (ECN)-based approach is an attractive solution that conservatively adjusts to the network congestion in advance. This legacy approach, however, lacks scalability in terms of the number of flows. In this paper, we reveal the primary cause of the scalability issue through analysis, and propose a new congestion-control algorithm called FaST. FaST employs a novel, virtual congestion window to conduct fine-grained congestion control that results in improved scalability. Fur-thermore, FaST is easy to deploy since it requires only a few software modifications at the server-side. Through ns-3 simulations, we show that FaST improves the scalability of data center networks compared with the existing approaches.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2007

In mobile ad hoc networks, an application scenario requires mostly collaborative mobility behavior. The key problem of those applications is scalability with regard to the number of multicast members as well as the number of the multicast group. To enhance scalability with group mobility, we have proposed a multicast protocol based on a new framework for hierarchical multicasting that is suitable for the group mobility model in MANET. The key design goal of this protocol is to solve the problem of reflecting the node's mobility in the overlay multicast tree, the efficient data delivery within the sub-group with group mobility support, and the scalability problem for the large multicast group size. The results obtained through simulations show that our approach supports scalability and efficient data transmission utilizing the characteristic of group mobility.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권3호
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• pp.41-56
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• 2005

Product recommender system is one of the most popular techniques for customer relationship management. In addition, collaborative filtering (CF) has been known to be one of the most successful recommendation techniques in product recommender systems. However, CF has some limitations such as sparsity and scalability problems. This study proposes hybrid cluster analysis and case-based reasoning (CBR) to address these problems. CBR may relieve the sparsity problem because it recommends products using customer profile and transaction data, but it may still give rise to scalability problem. Thus, this study uses cluster analysis to reduce search space prior to CBR for scalability Problem. For cluster analysis, this study employs hybrid genetic and K-Means algorithms to avoid possibility of convergence in local minima of typical cluster analyses. This study also develops a Web-based prototype system to test the superiority of the proposed model.

• World Technopolis Review
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• 제8권1호
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• pp.21-42
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• 2019

The purpose of this research was to investigate the factors influencing global expansion/scalability of Kenyan Small and Medium Enterprises (SMEs). Factor analysis and multiple/multivariate regression analysis to determine the functional relationship between independent variables (factors) and the dependent variable was used. The independent variables were: innovation & technology, fitness/appropriateness of management, global marketing strategy; and support environment and the dependent variable, global expansion/scalability. Data was collected from a survey of randomly selected firms of 205, drawn from a population of 440 firms from Kenya Manufacturers Directory, with 175 firms responding. The key findings from the research in relation to Kenyan SMEs were that: there is a functional relationship between global market strategy and global expansion; there is a functional relationship between innovation and technology orientation and global expansion, there is no significant functional relationship between supportive environment of firms and their global expansion; and there is no significant functional relationship between fitness/appropriateness of management and global expansion/scalability. The implications for practice is that the ranking of the factors in order of priority supports focusing concern on the orientation of business strategy toward global market strategy, market research geared at obtaining foreign market intelligence, innovation and technology, product adaptation, service orientation, collaborative ventures, and long-range vision as key factors in making Kenyan firms successful in the international market. The implication for policy and practice is that there is need for collaboration between industry and government in pursuing policies for global expansion/scalability and among SMEs and large enterprises particularly in areas of rapid technological change.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1-9
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• 2020

이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.51-58
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• 2023

최근 블록체인은 트릴레마를 해결하기 위해 이상적인 분산 신뢰 네트워크를 설계하려고 노력했다. 그러나 일부 국가간 분쟁으로 에너지 분배의 불균형이 발생했고, 현재 비트코인과 같은 블록체인 네트워크가 거래와 채굴을 위해 엄청난 에너지를 소비하고 있다. 기존 연구인 데이터 볼륨 기반 신뢰 모델은 루빈 방식의 신뢰 모델보다 증가하는 블록체인 크기를 더 잘 평가했다. 본 논문에서는 성장하는 블록체인 네트워크의 존속시간, 블록체인 크기 및 거래를 위해 소모된 에너지를 고려하여 블록체인 네트워크의 지속 가능성을 평가하는 확장성 기반 에너지 모델을 제안한다. 또한 수학적 분석을 통해 제안 모델과 기존 모델에 대한 만족도와 최적의 블록체인 크기를 비교한다. 그러므로 제안된 확장성 기반 에너지 모델은 트릴레마를 해결하고 지속 가능성을 검증하는 적절한 블록체인 네트워크를 선택할 수 있는 평가 툴을 제공할 것이다.

• KNOM Review
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• 제22권2호
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• pp.22-28
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• 2019

Science DeMilitarized Zone (DMZ)은 연구데이터의 특성에 최적화 된 대용량 연구데이터 전용 네크워크 기술이다. Science DMZ는 망을 사용하는 연구자 간의 신뢰성을 보장하는 폐쇄망을 구성하여, 전송성능을 저하할 수 있는 보안장비등을 배제함으로써 단대단 성능을 보장한다. Data Transfer Node (DTN)는 연구 데이터의 송수신 기능만을 담당하며 망의 성능과 보안을 보장하는 Science DMZ의 필수 구성요소이다. 현재의 Science DMZ 구조에서는 망사용자마다 DTN 서버를 포설하며 이는 과도한 망 관리 부담, 신규 사용자의 진입장벽, 그리고 망 전체 CAPEX 측면에서 확장성의 한계가 있다. 본 논문에서는 전술한 Science DMZ의 확장성 문제를 해결하기 위해 연구망 사용자들을 그룹화하여 중앙 집중형 공용 DTN 서버를 공유하는 구조에 대해 제시한다. 특히 상용 컴퓨팅 장비의 성능대비 장비 비용 추세를 적용하여 네트워크 로드에 따른 네트워크 장비 구성비용을 비교함으로써, 제안하는 공용 DTN 방안의 효과에 대해 예측 분석한다.

• 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.