KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1638-1656
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2013
The demand for multimedia streaming services is increasing rapidly. To meet this demand, there has been much research and many practical developments for providing multimedia services. A push-to-talk (PTT) service is one of the multimedia streaming services that have been deployed not only over IP multimedia subsystem (IMS) but also in peer-to-peer (P2P) overlay networks. The benefit of PTT has been demonstrated in the literature. However, the need for using PTT service in communication can be arbitrary among users, regardless what kind of PTT services they use. This demand does not support current PTT systems, so an expansion of PTT services still be limited. Moreover, the combination of PTT services in IMS and P2P networks will help operators to provide more scalable PTT services. Therefore, in this paper, we proposed a model to support PTT service interworking between IMS and P2P overlay networks. We also introduced our system design and some interworking service scenarios. We confirmed our architecture through implementation and testing.
Distribution centers in a distribution system that consists of the distribution centers and retailers supplies products to retailers. At the present, although total capacity of the distribution centers are enough to supply total demand of retailers, capacity of the distribution centers need to be expanded to satisfy the demand of retailers in case that future demand of the retailers will be increased. Capacity expansion model in a distribution system is to determine the location and size of expansion distribution centers that minimize costs among given distribution centers. Transportation amount from distribution center to retailers also is determined. The costs factors are the capacity expansion costs of the distribution centers and the transportation costs from the distribution centers to the retailers. A model is formulated, and a genetic algorithm based solution procedure is developed. A numerical example is shown and the algorithm is analyzed through examples.
코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.
수도권은 기업의 입지선호도가 높고 수요가 많아 중앙정부는 오랜 기간동안 수도권정비계획법 등 다양한 법규와 정책으로 수도권지역의 과밀억제를 방지하는 노력을 하고 있다. 이 논문은. 이론적 분석을 통해 지식기반 산업의 발전을 위해서는 지식기반산업의 입지특성과 네트워크 형성의 성격에 맞는 입지수요의 충족이 필요하다고 제시했으며, 지식기반산업의 입지수요 추정모형을 제시하고 사례조사를 통해 입지수요를 분석하였다. 200l년 후반기에 실시한 지식기반기업에 대한 입지이전과 신규입지에 대한 수요조사를 기초로하여 로짓모형을 설정하였다. 분석결과, 향후 5년동안의 우리나라 지식기반산업 입지수요는 약 310~590만평인데 반해, 국토 전체의 산업용지는 210~390만평밖에 되지 않는 것으로 드러났다. 특히 서울남부지역은 지식기반기업의 입지수요는 무척 높은데 비해 가용지가 많지 않고 지가가 너무 높아, 많은 기업들이 이전을 고려하고 있으나, 정보, 숙련 노동력, 모험자본. 고차 사업 서비스 등의 사업여건이 구비된 곳은 수도권뿐임이 드러났다. 이 연구에서는 분석결과를 토대로 정책적 시사점을 제시하였다.
Frequent outbreaks of foodborne illness demand the need for rapid and sensitive methods for detection of these pathogens. Recent development of biosensor technology has a great potential to meet the need for rapid and sensitive pathogens detection from foods. An antibody-based fiber-optic biosensor and an automated reagents supply system to detect Listeria monocytogenes were developed. The biosensor for detection of Listeria monocytogenes in PBS and bacteria spiked food samples was evaluated. The automated reagents supply system eliminated cumbersome sample and detection antibody injection procedures that had been done manually. The biosensor could detect $10^4$ cfu/ml of Listeria monocytogenes in PBS. By using the fiber-optic biosensor, $2x10^8$ cfu/ml of Listeria monocytogenes in the food samples were detectable.
Recently buildings are being constructed on the downtown area. In most building construction sites on the downtown area, the need for adequate material inventories are critical in order to avoid project delays and cost increases due to inappropriate deliveries of key materials. However immoderate material inventories cause increasing inventory cost. Therefore, we need a proper management material inventories. This research re-establishes the existing safety stock and analyzes relationship between safety stock and service level. It suggests an economical re-order point based on safety stock considering service level, various demand and delivery time.
스마트폰의 대중화는 무선 통신의 사용 패턴을 음성 중심에서 데이터 통신 중심으로 바꾸어 놓았다. 무선 데이터 통신에 대한 요구는 지속적으로 증가하고 있으며 이를 만족시키기 위한 기반 시설 확충 비용이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기회적 네트워크와 (opportunistic networks) 무선 통신을 함께 활용하여 멀티미디어 콘텐츠를 사용자들에게 배포함으로써 무선 통신의 사용량을 경감시킬 수 있는 기법을 제시한다. 이러한 기법을 사용함으로써 무선 통신 기반시설 확충에 대한 필요를 낮춤으로써 비용을 절약하는 동시에 사용자들의 데이터 통신에 대한 요구 또한 만족시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 에이전트 기반 시뮬레이션을 (agent-based simulation) 통하여 검증 하였다. 시뮬레이션 결과는 사용 환경에 따라 최대 70% 정도의 무선 통신 사용량을 기회적 네트워크를 통한 콘텐츠 배포로 대체할 수 있음을 보여 주었다.
Ahmed, Sheeraz;Raza, Ali;Shafique, Shahryar;Ahmad, Mukhtar;Khan, Muhammad Yousaf Ali;Nawaz, Asif;Tariq, Rohi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2398-2421
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2020
In third world countries like Pakistan, the production of electricity has been quickly reduced in past years due to rely on the fossil fuel. According to a survey conducted in 2017, the overall electrical energy capacity was 22,797MW, since the electrical grids have gone too old, therefore the efficiency of grids, goes down to nearly 17000MW. Significant addition of fossil fuel, hydro and nuclear is 64.2%, 29% and 5.8% respectively in the total electricity production in Pakistan. In 2018, the demand crossed 20,223MW, compared to peak generation of 15,400 to 15,700MW as by the Ministry of Water and Power. Country faces a deficit of almost 4000MW to 5000MW for the duration of 2019 hot summer term. Focus on one aspect considering Demand Side Management (DSM) cannot oversea the reduction of gap between power demand and customer supply, which eventually leads to the issue of load shedding. Hence, a scheduling scheme is proposed in this paper called RPSMDSM that is based on selection of those appliances that need to be only Turned-On, on priority during peak hours consuming minimum energy. The Home Energy Management (HEM) system is integrated between consumer and utility and bidirectional flow is presented in the scheme. During peak hours of electricity, the RPSMDSM is capable to persuade less power consumption and accomplish productivity in load management. Simulations show that RPSMDSM scheme helps in scheduling the electricity loads from peak price to off-peak price hours. As a result, minimization in electricity cost as well as (Peak-to-Average Ratio) PAR are accomplished with sensible waiting time.
There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.
주문형 비디오 서버(Video-on-Demand server)에서 멀티미디어 데이터를 효과적으로 서비스 하기 위해 사용되는 승인제어는 시스템의 정확한 여유 자원 상태의 파악을 통해서 이루어져야 한다. 여러 자원 중에서도 디스크 자원은 요구에 대한 응답 시간이 디스크 외적인 요소에 의해 불규칙적이며 요구량 또한 편차카 크므로 적응성 있는 승인 제어가 필요하다. 기존의 승인 제어 기법에서는 이론적인 수치를 통해 승인 여부를 판단하였고, 실측에 기반할 지라도 서비스 상황에 따른 대처가 미흡했다. 본 논문에서 제안하는 실측 기반 적응형 확률 승인 제어 기법은 실제 서비스 환경에서 오프라인(Off-line) 처리 과정과 온라인(On-line) 처리 과정의 두 단계를 실시한다. 이를 통해 시스템의 자원 상황을 정확히 파악할 수 있고 상황에 따라 적응성 있게 승인 여부를 결정할 수 있다. 따라서 최대한의 자원 활용과 QoS(Quality of Service)를 동시에 보장할 수 있다. 모의 실험에서는 실측을 통해 얻어진 성능의 정확성과 요구 대역폭에 따른 적응성 있는 제어를 보임으로써 비디오 서버가 QoS를 보장하면서 최대한의 자원 활용이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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