모바일 인터넷 디바이스(Mobile Internet Device, MID)는 장소에 구애를 받지 않고 다양한 무선 인터넷(Wi-Fi, GSM, CDMA, 3G등)을 이용하여 어플리케이션 서비스를 이용하는 장치이다. MID는 휴대성, 인터넷 접속성 등 편리함으로 널리 사용될 것으로 예상되나, 크기가 작은 장치로서 낮은 성능의 CPU, 작은 용량의 메모리, 낮은 전력, 작은 액정의 화면 등 자원의 제약성을 가지고 있다. 따라서, 높은 사양을 요구하는 어플리케이션을 MID에 설치하거나 많은 양의 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는데 제약을 가지고 있다. 이런 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 필요한 기능을 서버 측의 클라우드 서비스 형태로 설치 운영하고, MID 단말기에서 필요한 기능은 인터넷을 이용하여 호출 형태로 사용한다. 기능이 MID 클라이언트와 서버에 분산되어 있고, 원격의 서비스를 사용하며, 제3의 개발자가 개발한 서비스 등을 이용하기 때문에 서비스의 이질성(Heterogeneity)과 독립성(Independability)등으로 서비스의 품질 (Quality of Service, QoS)이 떨어질 수 있다. 클라우드 서비스의 고유한 속성인 이질성과 독립성으로 인해 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질모델을 유도 제시한다. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
모바일 인터넷 디바이스(Mobile Internet Device, MID)는 장소에 구애를 받지 않고 다양한 무선 인터넷(Wi-Fi, GSM, CDMA, 3G등)을 이용하여 어플리케이션 서비스를 이용하는 장치이다. MID는 휴대성, 인터넷 접속성 등 편리함으로 널리 사용될 것으로 예상되나, 크기가 작은 장치로서 낮은 성능의 CPU, 작은 용량의 메모리, 낮은 전력, 작은 액정의 화면 등 자원의 제약성을 가지고 있다. 따라서, 높은 사양을 요구하는 어플리케이션을 MID에 설치하거나 많은 양의 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는데 제약을 가지고 있다. 이런 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 필요한 기능을 서버 측의 클라우드 서비스 형태로 설치 운영하고, MID 단말기에서 필요한 기능은 인터넷을 이용하여 호출 형태로 사용한다. 기능이 MID 클라이언트와 서버에 분산되어 있고, 원격의 서비스를 사용하며, 제3의 개발자가 개발한 서비스 등을 이용하기 때문에 서비스의 이질성(Heterogeneity)과 독립성(Independability)등으로 서비스의 품질 (Quality of Service, QoS)이 떨어질 수 있다. 클라우드 서비스의 고유한 속성인 이질성과 독립성으로 인해 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질모델을 유도 제시한다. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
Mobile Internet Device (MID) allows users to flexibly use various forms of wireless internet such as Wi-Fi, GSM, CDMA, and 3G. Using such Internet, MID users can utilize application services. MID usage is expected to grow due to the benefits of portability, Internet accessibility, and other convenie...
Mobile Internet Device (MID) allows users to flexibly use various forms of wireless internet such as Wi-Fi, GSM, CDMA, and 3G. Using such Internet, MID users can utilize application services. MID usage is expected to grow due to the benefits of portability, Internet accessibility, and other convenience. However, it has resource constraints such as limited CPU power, small memory size, limited battery life, and small screen size. Consequently, MIDs are not capable to hold large-sized complex applications and to process a large amount of data in memory. An effective solution to remedy these limitations is to develop cloud services for the required application functionality, to deploy them on the server side, and to let MID users access the services through internet. A major concern on running cloud services for MIDs is the potential problems with low Quality of Service (QoS) due to the characteristics of MIDs. Even measuring the QoS of such services is more technically challenging than conventional quality measurements. In this paper, we first identify the characteristics of MIDs and cloud services for MIDs. Based on these observations, we derive a number of quality attributes and their metrics for measuring QoS of mobile services. A case study of applying the proposed quality model is presented to show its effectiveness and applicability.
Mobile Internet Device (MID) allows users to flexibly use various forms of wireless internet such as Wi-Fi, GSM, CDMA, and 3G. Using such Internet, MID users can utilize application services. MID usage is expected to grow due to the benefits of portability, Internet accessibility, and other convenience. However, it has resource constraints such as limited CPU power, small memory size, limited battery life, and small screen size. Consequently, MIDs are not capable to hold large-sized complex applications and to process a large amount of data in memory. An effective solution to remedy these limitations is to develop cloud services for the required application functionality, to deploy them on the server side, and to let MID users access the services through internet. A major concern on running cloud services for MIDs is the potential problems with low Quality of Service (QoS) due to the characteristics of MIDs. Even measuring the QoS of such services is more technically challenging than conventional quality measurements. In this paper, we first identify the characteristics of MIDs and cloud services for MIDs. Based on these observations, we derive a number of quality attributes and their metrics for measuring QoS of mobile services. A case study of applying the proposed quality model is presented to show its effectiveness and applicability.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 MID 장비와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질 모델을 제시하였다. 품질모델은 5개의품질 속성(서비스 접속성.
특히 클라우드 서비스의 이질성과 독립성 때문에 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고 이를 기반으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질 모델을 유도 제시한다[5-8]. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다.
본 장에서는 3장에서 정의된 MID 특징들을 고려하여 MID 모바일 서비스를 평가 할 수 있는 품질모텔을 정의하기 위한 기반을 마련한다. MID 모바일 서비스는 다음과 같이 6개의 중요한 특징을 가진다.
본 절에서는 MID기반의 클라우드 서비스를 제안하고, MID 에 클라우드 서비스가 적합한 이유와 장점을 기술한다. 다음 그림 2는 4가지 형태로 구성된 클라우드 서비스에 대한 내용이다[1].
본 절에서는 절에서 65절까지 정의된 각 메트릭의매개변수 수집을 위한 모니터링 소스를 제안한다. 표 2 는 각 메트릭에서 요구하는 매개변수 값들을 어떠한 방식으로 수집할 수 있는지 보여준다, Environmental Data, Public Method, Monitoring Interface, Provided by Service 加M厂厂로부터 메트릭의 매개변수값들을 얻어 올 수 있다.
제시했다[10】. 이 연구는 서버의 전력 자원을 효율적으로 사용하기 위해 어플리케이션 통합과 개조 그리고 품질요구사항이 필요하다고 제안했다. 서비스의 개발 방식의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하고 새로운 호스트로드를 적용했다.
대한 방법을 제시했다[9]. 이 연구에서는 무선통신을 통해 특정 서비스를 이용하고 연산자의 변경 등을 고려하여 품질평가를 제안했다. 특정 서비스의 매개변수 데이터가 전송비트 에러 비율이 네트워크의 데이터 전송속도를 지연한다는 사실을 발견하였다.
가설 설정
ACC의 범위는 02이다. ACC가 높은 값을 가진다면 서비스 접속성이 높을 것이다. ACC가 1인 경우는 모든 사용자의 접속이 모두 성공한 경우이며, ACC가 0인 경우는 해당 서비스가 설치 운영되고 있지 않거나 일시적언 장애로 모든 서비스 접속 시도가 실패한 경우이다, 서비스 접속성 품질을 향상시키기 위한 방법은 사용자가 접속한 횟수만큼 모두 접속에 성공해야 하기 때문에 네트워크 문제 및 서버의 다운 둥의 문제가 발생하여 서비스 사용자들이 서비스를 이용하는데 어려움이 발생하지 않도록 서버관리를 잘해야 한다.
여기서 '실제 디바이스를 이용한 시간'은 서버 측으로부터 서비스를 이용할 때 서비스가 운영되기 위해 필요한 사용자측의 디바이스 이용 시간을 말한다’ 따라서 EFF의 범위는 0疽이다. EFF가 높은 값을 가진다면 서비스의 자원 효율성온 높을 것이다. EFF이 0인 경우는 자원 효율성이 매우 낮은 경우이며, EFF이 1에 가깝다면 CPU, 메모리, 저장
리오에서는 실제 디바이스를 이용한 서비스는 총 5개(1, 2, 5, 6, 8번)이다. EFF에서 계산 편의샹 서비스 이용 시 디바이스 사용에 대해 명시한 시간은 10초로 가정한다. 디바이스 이용에 대해 명시한 시간은 품질평가자가 설정한다.
1이다. PER가 높은 값을 가진다면 서비스성능은 높을 것이다. 사용자가 서비스 응답을 기대하는 시간과 실제 사용자가 응답을 기다린 시간과 동일한 경우에는 PER이 0이다.
JOD 시나리오에서는 총 6개(1, 2, 3, 5; 6, 8번)의 서비스로부터 응답시간을 얻었다. PER에서 계산 편의상 사용자가 서비스 응답을 기대하는 시간은 10초로 가정한다. 사용자가 서비스 응답을 기대하는 시간은 품질평가자에 의해 결정된다.
1이다. SSR이 높은 값을 가진다면 서버 측 신뢰성은 높을 것이다. SSR이 1인 경우는 오류가 발생한 서비스가 모두 회복된 경우이며, SSR이 0인 경우는 오류가 발생한 서비스가 모두 회복되지 않은 경우(즉, 서비스 이용 불가능이다.
2절에서 정의한 AVA에 JOD 시나리오를 적용하여 계산한다. 본 논문에서는 계산 편의상 서비스 운영에 기대되는 시간을 10초로 가정한다. 서비스 운영에 기대되는 시간은 서비스의 특징을 고려하여 서비스 품질평가자가 설정한다.
제안 방법
JOD시나리오에서서비스를 이용하기 위해 총 8번을 접속하였다. 총 8번 접속을 시도하여 6회 성공하였고2; 3, 4, 5, 6번), 접속에 2회(7, 8번) 실패하였다.
그러나 많은 사용자들의 동시접속으로 서버 측에 과부하가 발생하여 연결이 끊어지거나 하드웨어에 심각한 문제가 발생하여 회복이 안될 수도 있다. 따라서 가용성은 많은 사용자들의 동시접속으로 클라우드 서버 측에 과부하가 발생할지라도 서비스가 가용한 지를 측정한다.
마지막으로 앞에서 정의된 CSR과 SSR의 메트릭 들을 사용하여 REL을 측정한다. REL은 다음과 같이 측정된다.
가중치 높음의 의미는 모바일 서비스를 평가하기 위한 가장 기본이 되는 항목을 의미한다. 본 논문에서는 계산편의를 위해 모든 품질속성의 가중치를 0.2로 하였다. 가중치 높음의 품질속성을 제외한 나머지 품질속성은 가중치 낮음으로 결정한다.
본 장에서는 모바일 인터넷 디바이스의 특징을 정의하고, MID 기반 모바일 서비스를 이용하기 위해 고려되어야 할 사항을 제안한다. 다음 그림 1은 MID의 자원 제약성을 표현하고 있다.
본 장에서는 페트릭의 유효성과 실용성을 보여주기 위해서, 가상의 MID 모바일 서비스 환경을 만들고 시나리오를 적용하여 5장과 6장에서 정의한 내용의 실용성을 검증한다. 본 논문에서 제시한 서비스 환경은 시나리오를 적용하기 위한 특정환경이다.
본 절에서는 6장과 7장의 결과를 본 논문과 관련된기존의 5개 논문(Car의 연구[16], Xion官의 연구[17], Lee의 연구[18], Nallur의 연구[19], Ming의 연구[20]) 과 비교평가 한다. 다음은 평가항목에 대한 설명이다.
6절을 통해 JOD 시나리오를 각 메트릭에 적용하여 각 품질속성의 값을 얻었다. 본 절에서는 각 품질 속성의 값을 MID 모바일 통합 메트릭에 적용하여 최종 MID 모바일 서비스를 품질평가 한다 본 논문에서 각 품질속성을 위한 가중치는 표 3과 같이 정의하고, 계산 편의상 각 가중치는 0.2로 설정한다. 각 품질 속성의 값과 가중치를 메트릭 9에 적용하여 계산하면 다음과 같다.
이 연구는 서버의 전력 자원을 효율적으로 사용하기 위해 어플리케이션 통합과 개조 그리고 품질요구사항이 필요하다고 제안했다. 서비스의 개발 방식의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하고 새로운 호스트로드를 적용했다. 특히 이 연구에서는 서버내부에 존재하는 서비스들의 관리와 정책 그리고 품질 메트릭을 제안하였으며, 서버를 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 메커니즘을 제안했다.
이 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 분류체계를 만들기 위해 10개의 클라우드 컴퓨팅 회사들을 분류체계 기준에 맞추어 분류를 하였다. 앞서 말한 3개의 분류체계 이외에 로드 밸런스, 상호작용, 데이터베이스, 보안 등을 제안하였다. 그러나 이 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템에 대한 분류체계 기준을 정의할 때이에 대한 근거가 미흡하였다.
특정 서비스의 매개변수 데이터가 전송비트 에러 비율이 네트워크의 데이터 전송속도를 지연한다는 사실을 발견하였다. 이 연구에서는 15개의 메트릭을 제시하였고 이를 기반으로 시뮬레이션을 사용하여 품질평가를 했다. 그러나 이 연구에서는 각 메트릭에 대한 자세한 설명과 메트릭에 대한 가이드라인이 부족하다.
클라우드 아키텍처는 SaaS, PaaS, laaS, HaaS 계층으로 구성되어 있다. 이 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 분류체계를 만들기 위해 10개의 클라우드 컴퓨팅 회사들을 분류체계 기준에 맞추어 분류를 하였다. 앞서 말한 3개의 분류체계 이외에 로드 밸런스, 상호작용, 데이터베이스, 보안 등을 제안하였다.
[1-3, 5]. 이러한 단점을 극복하기 위해 클라우드 서비스 사용을 제안한다. 사용자는 클라우드 서비스 사용을 위해 항상 무선통신에 의존적일 수 밖에 없다.
가용성, 성능, 신뢰성, 자원효율성)과 각 속성별로 적용할 수 있는 9개의 메트릭 (ACC, AVA, 서비스 응답시간, PER, CSR, SSR, REL, EFF, MSQA)으로 구성되었다. 제시된 품질 모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 검증하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 MSQA을 이용하여 MID 모바일 서비스를 품질평가 한다면 효과적으로 MID 모바일 서비스를 평가할 수 있다.
JOD시나리오에서서비스를 이용하기 위해 총 8번을 접속하였다. 총 8번 접속을 시도하여 6회 성공하였고2; 3, 4, 5, 6번), 접속에 2회(7, 8번) 실패하였다. 따라서 ACC에 적용하면 다음과 같다.
서비스의 개발 방식의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하고 새로운 호스트로드를 적용했다. 특히 이 연구에서는 서버내부에 존재하는 서비스들의 관리와 정책 그리고 품질 메트릭을 제안하였으며, 서버를 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 메커니즘을 제안했다. 그러나 이 연구는 제시한 메트릭은 추상적이고, 설명이나 가이드라인 역시 부족했다.
자원 효율성이 서비스 성능에 영향을 주는 이유는 MID측에 서비스가 과부하가 걸려 자원을 효율적으로 사용하지 못한다면 서비스의 성능이 낮아지고 전송속도가 느려지거나 응답이 늦어지기 때문이다. 표 1은 그림 4에서 제안한 각 품질속성들간의 연관 관계와 그 근거를 바탕으로 각 품질속성별 가중치를 기술하였다 본 논문에서는 가중치에 따라 3개의 척도를 사용하였다. 높음(☆☆☆)은 MID 모바일 서비스를 품질 평가하는데 가장 기본이 되는 평가항목들이며, 보통(☆☆) 은 품질평가 하는데 기본적이지는 않지만 필요한 평가항목들이고, 낮음(☆)은 필요한 평가항목들은 아니지만 품질평가자에 의해 새롭게 재정의 될 수 있는 항목들이다.
위한 품질 모델을 제시하였다. 품질모델은 5개의품질 속성(서비스 접속성. 가용성, 성능, 신뢰성, 자원효율성)과 각 속성별로 적용할 수 있는 9개의 메트릭 (ACC, AVA, 서비스 응답시간, PER, CSR, SSR, REL, EFF, MSQA)으로 구성되었다. 제시된 품질 모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 검증하였다.
대상 데이터
Public Method는 서비스 제공자가 R랴' 오퍼레이션과 같은 Public M겨hod을 이용하여 정보를 수집한다 n Monitoring Im아扣源는 모니터링 에이전트가 모니터링 인터페이스를 이용하여 정보틀 수집한다. Pro vided by Service Administr잆6는 관리자나 품질평가자가 주관적으로 평가할 수 있는 데이터 정보를 수집한다.
사례연구에서 적용될 시나리오 이름은 JOD (Job Of Dream)이며, 시나리오의 구성은 표 4와 같다. 본 시나리오에서 서비스 품질 측정시간은 오전 U시부터 오후 4시까지 총 5시간이다.
성능/효과
제시된 품질 모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 검증하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 MSQA을 이용하여 MID 모바일 서비스를 품질평가 한다면 효과적으로 MID 모바일 서비스를 평가할 수 있다.
서비스 성능의 가중치가 높게 정의된 이유는 영향을 받는 품질속성과 영향을 주는 품질 속성이 존재하기 때문이다. 즉, 자원 효율성 품질평가는 성능의 품질평가에 영향을 주고, 또 성능의 품질평가는 가용성과 신뢰성 품질평가에 영향을 주기 때문에 가중치가 높게 정의되었다. 서비스 신뢰성의 가중치가 보통으로 정의된 이유는 신뢰성을 품질평가 하는데 있어 영향을 받는 품질속성과 영향을 주는 품질속성이 모두 존재하고, 각각 하나의 품질속성에만 영향을 주기 때문이다.
다음은 평가항목에 대한 설명이다. 첫 번째, '품질속성 도출에 대한 절차가 정확하게 제시되어 있는가?' 라는 평가항목은 품질평가 대상이 가지고있는 고유한 특징으로부터 품질속성이 도출되지 않는다면, 정확한 품질평가를 할 수 없다. 품질평가 자로부터정확한 품질평가가 이루어지기 위해서는 품질속성 도출에 대한 절차가 명확하게 제시되어야 한다는 의미이다.
이 연구에서는 무선통신을 통해 특정 서비스를 이용하고 연산자의 변경 등을 고려하여 품질평가를 제안했다. 특정 서비스의 매개변수 데이터가 전송비트 에러 비율이 네트워크의 데이터 전송속도를 지연한다는 사실을 발견하였다. 이 연구에서는 15개의 메트릭을 제시하였고 이를 기반으로 시뮬레이션을 사용하여 품질평가를 했다.
후속연구
품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
참고문헌 (20)
Gillett, F., "Future View: The New tech Ecosystems of Cloud, Cloud Services, And Cloud Computing," Making Leaders Successful Every Day, FORRESTER Research, August, 2008.
George H. F. and John Z., "The Challenges of Mobile Computing," Computer, vol.27, no.4, pp.38- 47, IEEE Computer Society Press, April, 1994.
Tergujeff, R., Haajanen, J., Leppanen, J., and Toivonen, S., "Mobile SOA: Service Orientation on Lightweight Mobile Devices," In Proceedings of 2007 IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2007), pp.1224-1225, 2007.
Aymerich, F.M., Fenu, G., and Surchis, S., "An Approach to a Cloud Computing Network," In Proceedings of the 1st International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2008), pp.113-118, 2008.
Thanh, D. and Jorstad, I., "A Service-Oriented Architecture Framework for Mobile Services," In Proceedings of the Advanced Industrial Conference on Telecommunications/Service Assurance with Partial and Intermittent Resources Conference / E-Learning on Telecommunications Workshop (AICT/ SAPIR/ELETE'05), pp.65-70, 2005.
Song, H., et al., "Metric, Methodology, and Tool for Performance-Considered Web Service Composition," In the Proceedings of ISCIS 2005, LNCS 3733, pp.392-401, November 2005.
Kim, D., et al., "Improving Web Services Performance using Priority Allocation Method," In Proceedings of NWeSP 2005, pp.22-26, August 2005.
Her, J., Choi, S., Oh, S. and Kim, S., "A Framework for Measuring Performance in Service- Oriented Architecture," In proceedings of the International Conference on Next Generation Web Services Practices (NWeSP'07), 29-31 October 2007.
Klock, C., Jakel, H., and Jondral, F., "Introduction of an analytical Figure of Merit for Quality of Service Measurement," In Proceedings of IEEE 64th Vehicular Technology Conference (VTC 2006), pp.1-5, 2006.
Gmach, D., et al., "An Integrated Approach to Resource Pool Management: Plolicies, Efficiency and Quality Metrics," In Proceedings of International Conference on Dependable Systems & Networks (DSN 2008), pp.326-335, 2008.
Prasad, B., Choi, E., and Lumb, I., "A Taxonomy and Survey of Cloud Computing Systmes," In Proceedings of Fifth International Joint Conference INC, IMC, and IDC (NCM 2009), pp.44-51, 2009.
Wan, L., Tao, J., and Kunze, M., "Scientific Cloud Computing: Early Definition and Experience," In Proceedings of the 10th International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC 2008), pp.825-830, 2008.
Zhang, L., Li, H., and Lam, H., "Services Computing: Grid Applications for Today," IEEE IT Professional Journal, vol.6, pp.5-6, 2004.
Lawton, G., "Moving the OS to the Web," IEEE Computer Journal, vol.41, pp.16-19, 2008.
Vouk, M.A., "Cloud Computing-Issues, Research, and Implementation," In Proceedings of the 30th International Conference on Information Technology Interfaces (ITI 2008), pp.31-40, 2008.
Cao, B., Li, B., and Xia, Q., "A Service Oriented QoS-Assured and Multi Agent Cloud Computing Architecture," In Proceedings of CloudCom 2009, LNCS 5931, pp.644-649, December 2009.
Xiong, K. and Perros, H., "Service Performance and Analysis in Cloud Computing," In proceedings of World Conference on Services-I 2009, pp.693- 700, 2009.
Lee, J., et al., "A Quality Model for Evaluating Software as a Service in Cloud Computing," In proceedings of International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA 2009), pp.261-266, 2009.
Nallur, V., Bahsoon, R., and Yao, X., "Self Optimizing Architecture for Ensuring Quality Attributes in the Cloud," In proceedings of IEEE/IFIP Conference on Software Architecture, 2009 & European Conference on Software Architecture, (WICSA/ ECSA 2009), pp.281-284, 2009.
Ming, Z., et al., "Evaluation of Service Quality for Power Supplying Enterprises Based on Cloud Model," In proceedings of International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IE&EM 2009), pp.1098-1102, 2009.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.