• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.103-109
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• 2013

이동 애드혹 네트워크는 역동적인 구조를 가지는 단독적 네트워크로서 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 애드혹 네트워크에서 사용자의 안전성을 제공하기 위해서는 기본적이면서도 다양한 보안 서비스가 제공되어야 한다. 특히 모바일 상업 시장을 고려할 때, 사용자의 프라이버시 보호는 중요하게 고려 되여야 할 보안 요구사항이다. 최근 클러스터 기반 이동 애드혹 네트워크 환경에서 익명성을 보장하는 보안 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 익명성을 보장하는 클러스터 기반 이동 애드혹 네트워크에서 네트워크의 안정성을 향상시키기 위한 클러스터 갱신 프로토콜을 제안한다. 제안하는 방식을 통해서 개선된 익명성을 보장하는 이동 애드혹 네트워크는 특정 클러스터 헤더의 비정상적인 상태에서도 네트워크 구조를 회복할 수 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.72-73
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• 2005

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.91-96
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• 2012

Ad-hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 인지무선 기반 ad-hoc 네트워크에서 1차 사용자의 센싱 정보를 취합해서 1차 사용자의 존재 유무를 판단하는 클러스터 헤드의 선정에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크 시스템에서 각 ad-hoc 단말기내의 클러스터 헤드 선정 방법과 그에 따른 신호 검출 성능을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.35-41
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• 2017

본 연구는 모델기반설계 기법을 이용하여 자동차 클러스터의 감시 및 제어를 하는 스테이션을 설계한다. 설계 도구로 매트랩 GUI(Graphic User Interface), M 프로그램, 시뮬링크(simulink), 스테이트 플로우(state flow), 툴박스(tool box)를 사용하여 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하여 자동차에서 들어오는 경고, 인터럽트 등의 각종 정보 등을 감시한다. 감시 수단으로는 PC(Personal Computer) 스테이션을 사용하여 자동차 클러스터 설계 시 툴 박스의 인터페이스 명령함수가 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하게 한다. 따라서, 기존의 텍스트 방식과 달리 모델기반설계로 개발된 자동차 클러스터 시스템은 각 기능 및 알고리즘을 블록과 상태플로우로 프로그램에 따라 작성하기 때문에 알고리즘의 수정이나 기능 추가가 용이하며, 또한, PC를 통해 모니터 상에서 동작 알고리즘을 검증하기 때문에 클러스터의 개발과 수정에 따른 많은 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 준다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.539-549
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• 2002

PC클러스터 기반 정보 검색 시스템은 질의를 클러스터 상의 노드에 분산시켜 병렬로 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나, 노드 사이의 데이터 교환을 위하여 TCP/IP 기반 통신을 사용하는 것은 전체 시스템 성능 저하의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 개발된 것이 사용자 수준 통신(user-level communication)이다. 이것은 성능에 치명적인 영향을 미치는 커널 접근을 통신 단계에서 제거함으로써 적은 지연시간과 높은 대역폭을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 수준 통신 방법의 업계 표준인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 기반으로 한 효율적인 병렬 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문의 정보 검색 시스템은 SCI(Scalable Coherent Interface) 기반의 VIA 방식, SCI 기반의 VIA/MPI 방식 그리고 Fast Ethernet 기반의 VIA/MPI 방식으로 구현되었으며 실험을 통하여 세 방식의 성능을 비교 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1363-1376
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• 2020

An improved clustering scheme based on user group is proposed. Every two users are grouped among N-users in the allowed system according to their link gain from large to small. Each user group is numbered sequentially. Two user clusters are obtained according to the principle of maximizing link gain difference for the users in the first and last user groups. The remaining user groups are added to the two existing user clusters according to the parity of the group number. The clustering should be clustered again among the users in either user cluster if the throughput summation of a user cluster in NOMA is less than that of these users in orthogonal multiple access. The simulation results show that the proposed clustering scheme can increase the system throughput by about 8% compared with the hybrid clustering scheme when the number of users requiring service is 12.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.507-513
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• 2004

본 논문에서는 웹 클러스터 시스템의 효율적인 자원사용 방법에 관하여 연구하고자 한다. 시스템 자원, 즉 메모리 사용을 균형적으로 하는 엘 클러스터 시스템을 구현하기 위한 부하 분산 알고리즘을 제안하여 검토하고자 한다. 다양한 클러스터링 모델에서 반응시간을 성능 측정의 지수로 제시하였다. 또한 웹 클러스터 시스템의 동시사용자수를 기반으로 반응시간은 사용자 수론 증가시키면서 실험을 실시하였다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험 결과는 기존의 상용화된 알고리즘보다 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 부하분산 알고리즘은 동시 사용자 수가 많은 시스템의 경우, 더 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 알고리즘은 이기종으로 구성된 웹 서버 시스템에 유용할 것으로 사료된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.702-712
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• 2023

Load balancing plays a crucial role in ensuring the stable operation of information management systems during periods of high user access requests; therefore, load balancing approaches should be reasonably selected. Moreover, appropriate load balancing techniques could also result in an appropriate allocation of system resources, improved system service, and economic benefits. Nginx is one of the most widely used loadbalancing software packages, and its deployment is representative of load-balancing application research. This study introduces Nginx into an educational administration system, builds a server cluster, and compares and sets the optimal cluster working strategy based on the characteristics of the system, Furthermore, it increases the stability of the system when user access is highly concurrent and uses the Nginx reverse proxy service function to improve the cluster's ability to resist illegal attacks. Finally, through concurrent access verification, the system cluster construction becomes stable and reliable, which significantly improves the performance of the information system service. This research could inform the selection and application of load-balancing software in information system services.

• 대한가정학회지
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• 제43권9호
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• pp.1-13
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• 2005

The purposes of this study were to classify internet shopping mall user by their shopping styles and to define the characteristics of the classified individual clusters. Questionnaires were completed by 338 men and women who have used internet shopping malls at lead once during the previous 6 months. The internet shopping styles were classified into 4 clusters after factor analysis and k-means cluster analysis. Cluster I, named 'high brand proneness', can be described as having low score on devotee tendency. Cluster II, named 'high value proneness', is characterized by a high score on seeking substance. Cluster III, called 'steadiness orientation', can be described as having a tow score on seeking trend and substance. Cluster IV, named 'individuality inclination', can be described as having low score on seeking trend. These four clusters differ in terms of socio-demographic and environmental characteristics such as gender, age, educational level, occupation, and internet using time. Theoretical and practical implications are discussed.