Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.1
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pp.11-16
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2006
To manipulate large video databases, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-w]so user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm to extract key frames using color histograms and to match the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several real sequences show that the proposed video retrieval algorithm using color and edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
The 5G MEC (Multi-access Edge Computing) technology offers network and computing functionalities that allow application services to improve in terms of network delay, bandwidth, and security, by locating the application servers closer to the users at the edge nodes within the 5G network. To offer its interoperability within various networks and user equipment, standardization of the 5G MEC technology has been advanced in ETSI, 3GPP, and ITU-T, primarily for the MEC platform, transport support, and MEC federation. This article offers a brief review of the standardization activities for 5G MEC technology and the details about the system architecture and functionalities developed accordingly.
A three dimensional finite element generation code has been developed attaching simple blocks. Block can be either a quadrature or a cube depending on the dimension of a subject considered. Finite element serendipity basis functions are employed to map elements between the computational domain and the physical domain. Elements can be generated with wser defined progressive ratio for each block. For blocks to be connected properly, a block should have a consistent numbering scheme for vertices, side nodes, edges and surfaces. In addition the edge information such as the number of elements and the progressive ratio for each direction should also be checked for interfaces to have unique node numbers. Having done so, user can add blocks with little worry about the orientation of blocks, Since the present the present code has been written by a Visual Basic language, it can be developed easily for a user interactive manner under a Windows environment.
Given a directed graph, we can determine how the user's preference moves from one product item to another. In this graph called "preference transition network", each node represents the product item while its edge pointing to the other nodes represents the transition of user's preference. However, with the large number of items make the network become more complex, unclear and difficult to be interpreted. In order to address this problem, this paper proposes a visualization technique in preference transition analysis based on recency and frequency. By adapting these two elements, the semantic meaning of each item and its transition can be clearly identified by its different types of node size, color and edge style. The experiment in a sales data has shown the results of the proposed approach.
In this paper, we developed the inspection system of electric vehicle pouch battery using image processing. Line scan cameras are used for acquiring the all parts of the pouch battery, and several steps of image processing for extracting significant dimensions(User Required Position) of the battery. In image processing, edge lines, node points, dimension lines, etc. were extracted using Preprocessor, Square Edge Detection, and Size Detection algorithms. This is used to measure the dimensions of the location requested by the user on the pouch battery. For verification of the inspection system, the dimensions of three pouch batteries produced in the same process were measured, and the mean and standard deviation were obtained to confirm the precision.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.4
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pp.37-42
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2021
NOMA (Non-orthogonal multiple Access) system has been focused on the next generation cellular system for higher spectral efficiency. However, this requires user scheduling as the NOMA system is a multi-user system which accesses simultaneously. There are two representative scheduling schemes, proportionate scheduling (FP) and cumulative distribution function (CFD) scheduling. The PF scheduling is applied, the cell edge user is hard to obtain a transmit opportunity. Recently, CDF scheduling is obviously noted that it offers the same possibility of transmission for a user regardless of the location in a cell. We consider an uplink NOMA system with CDF scheduling, and obtain the channel access probabilities, the outage probabilities of the system with different number of users and different kinds of weights through simulation. The results indicate that the likelihood of each user accessing the channel is the same and the probability of failure decreases as the number of users increases. We found that the effect of the probability of failure is negligible as the weight of the cell edge user increases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.7
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pp.2231-2245
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2014
Cognitive Radio (CR) has very promising potential to improve spectrum utilization by allowing unlicensed Secondary Users (SUs) to access the spectrum dynamically without disturbing licensed Primary Users (PUs). Mitigating interference is a fundamental problem in CR scenarios. This is particularly problematic for deploying CR in cellular networks, when users are located at the cell edge, as the inter-cell interference mitigation and frequency reuse are critical requirements for both PUs and SUs. Further cellular networks require higher cell edge performance, then SUs will meet more challenges than PUs. To solve the performance decrease for SUs at the cell edge, a novel Dynamic Spectrum Allocation (DSA) scheme based on Game Theory is proposed in this paper. Full frequency reuse can be realized as well as inter-cell interference mitigated according to SUs' sensing, measurement and interaction in this scheme. A joint power/channel allocation algorithm is proposed to improve both cell-edge user experience and network performance through distributed pricing calculation and exchange based on game theory. Analytical proof is presented and simulation results show that the proposed scheme achieves high efficiency of spectrum usage and improvement of cell edge SUs' performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2772-2786
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2022
We had researched an automatic authentication-supported medical information platform[6]. The proposed automatic authentication consists of user authentication and mobile terminal authentication, and the authentications are performed simultaneously in patients' emergency conditions. In this paper, we studied on finding emergency conditions for the automatic authentication by applying big data processing and AI mechanism on the extended medical information platform with an added edge computing system. We used big data processing, SVM, and 1-Dimension CNN of AI mechanism to find emergency conditions as authentication means considering patients' underlying diseases such as hypertension, diabetes mellitus, and arrhythmia. To quickly determine a patient's emergency conditions, we placed edge computing at the end of the platform. The medical information server derives patients' emergency conditions decision values using big data processing and AI mechanism and transmits the values to an edge node. If the edge node determines the patient emergency conditions, the edge node notifies the emergency conditions to the medical information server. The medical server transmits an emergency message to the patient's charge medical staff. The medical staff performs the automatic authentication using a mobile terminal. After the automatic authentication is completed, the medical staff can access the patient's upper medical information that was not seen in the normal condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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