KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1164-1183
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2019
The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.
Balanced half sample method is a simple variance estimation method for complex sampling designs. Since it is simple and flexible, it has been widely used in large scale sample surveys. However, the usual BHS method overestimate the true variance in without replacement sampling and two-stage cluster sampling. Focusing on this point , we proposed an unbiased BHS variance estimator in a stratified two-stage cluster sampling and then described an implementation method of the proposed estimator. Finally, partially BHS design is explained as a tool of reducing the number of replications of the proposed estimator.
The dynamic equations for an arbitrary cluster comprising rigid spheres or assemblies of spheres (subclusters) encountered in granular-type systems are considered. The system is treated within the framework of multibody dynamics. It is shown that for an arbitrary cluster topology the governing equations can be given in an explicit scalar from. The derivation is based on the D'Alembert principle, on inertial coordinate system for each body and direct utilization of the path matrix describing the topology. The scalar form of the equations is important in computer simulations of flow of granular-type materials. An illustrative example of a three-body system is given.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.2
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pp.223-227
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2010
In this paper, we present a QoS-aware MAC protocol (QA-MAC) for cluster based wireless sensor networks (WSNs). QA-MAC is a TDMA-based scheduling protocol that minimizes the energy consumption in multi-hop WSNs and provides Quality of Service (QoS). A dynamic scheduling algorithm according to the number of member nodes, node traffics, and traffic priorities is suggested. The selected cluster head allocates time slots for all member nodes in the first TDMA schedule period of each round. During the second schedule period in each round, the cluster head makes a schedule for all data transmission. The proposed QA-MAC (QoS-Aware MAC) could save energy, reduce transmission delay, and support QoS.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.119-122
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2002
The research Interest of this paper is focused on the efficient clustering task for an arbitrary color data. In order to tackle this problem, we have tiled to model the inherent uncertainty and vagueness of color data using fuzzy color model. By laking a fuzzy approach to color modeling, we could make a soft decision for the vague regions between neighboring colors. The proposed fuzzy color model defined a three dimensional fuzzy color ball and color membership computation method with the two inter-color distance measures. With the fuzzy color model, we developed a new fuzzy clustering algorithm for an efficient partition of color data. Each fuzzy cluster set has a cluster prototype which is represented by fuzzy color centroid.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.1
no.1
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pp.1-17
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2007
This paper proposes and analyzes a scalable and an efficient cluster based group key management protocol by introducing identity based infrastructure for secure communication in mobile wireless sensor networks. To ensure scalability and dynamic re-configurability, the system employs a cluster based approach by which group members are separated into clusters and the leaders of clusters securely communicate with each other to agree on a group key in response to changes in membership and member movements. Through analysis we have demonstrated that our protocol has a high probability of being resilient for secure communication among mobile nodes. Finally, it is established that the proposed scheme is efficient for secure positioning in wireless sensor networks.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.6
no.4
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pp.45-55
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2003
Weather conditions have played a vital role in a war. Many historical records reported that the miss use of weather information is the main reason of the lost a war. In this study we demonstrated the possibility of applying the numerical weather prediction system(NWPS) for military operations. The NWPS consists of PC-cluster as a super computer, data assimilation system ingesting many remote sensing observation, and graphic systems. High resolution prediction in NWPS can provide useful weather information such as wind, temperature, sea fog and so on for military operations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.491-493
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2011
Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.6
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pp.1565-1585
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2012
The characteristics of ad hoc networks, such as the absence of infrastructure, a dynamic topology, a shared wireless medium and a resource-constrained environment pose various security challenges. Most previous studies focused on the detection of misbehavior after it had occurred. However, in this paper we propose a new way of thinking to evade the occurrence of misbehavior. In our scheme, we firstly present a clustering algorithm that employs a powerful analytic hierarchy process methodology to elect a clusterhead for each cluster. The clusterhead in each cluster is then allowed to assign the backoff values to its members, i.e., originators, rather than permitting the originators to choose the backoff values by themselves. Through this media access control layer misbehavior detection mechanism, the misuse of the backoff in the media access control layer in the 802.11 distributed coordination function can be detected.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.2
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pp.84-89
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2005
Goal of this study is to implement 3-dimensional underwater appearance graphical display, fishery measured information display, sonar data representation and display, and 3-dimensional underwater appearance animation based on coefficient data of chaos behavior and fishing modeling of fishing gears from PC cluster system. In order to accomplish the goals of this study, it is essential to compose user interfacing and realistic description of image scenes in the towing-net fishery simulator, and techniques to describe sand cloud effects under water using particle systems are necessary. In this study, we implemented graphical representations and animations of the simulator by using OpenGL together with C routines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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