KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4787-4807
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2016
Although the dense interconnection datacenter networks (DCNs) (e.g. FatTree) provide multiple paths and high bisection bandwidth for each server pair, the single-path TCP (SPT) and ECMP which are widely used currently neither achieve high bandwidth utilization nor have good load balancing. Due to only one available transmission path, SPT cannot make full use of all available bandwidth, while ECMP's random hashing results in many collisions. In this paper, we present OFPT, an OpenFlow based Parallel Transport framework, which integrates precise routing and scheduling for better load balancing and higher network throughput. By adopting OpenFlow based centralized control mechanism, OFPT computes the optimal path and bandwidth provision for each flow according to the global network view. To guarantee high throughput, OFPT dynamically schedules flows with Seamless Flow Migration Mechanism (SFMM), which can avoid packet loss in flow rerouting. Finally, we test OFPT on Mininet and implement it in a real testbed. The experimental results show that the average network throughput in OFPT is up to 97.5% of bisection bandwidth, which is higher than ECMP by 36%. Besides, OFPT decreases the average flow completion time (AFCT) and achieves better scalability.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.21-32
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2024
This study analyzes the global literature on the black open-access phenomenon from 2011 to 2023. A bibliometric analysis was conducted using the Scopus database. The search strategy employed advanced queries with multiple synonymous terms to ensure exhaustive retrieval of relevant documents. The VOSviewer software was employed to visualize the co-occurrence networks. The findings reported 90 papers published during the study period. An evolving scholarly landscape was revealed, with heightened attention from 2016 onwards, peaking in 2017, 2021, and 2023. Articles constitute 83.3% of the total published documents. Singh and Srichandan are prolific authors, with 11.2% of the total publications. The United States contributes 18.9% of the papers, followed by India and Spain. Information Development and Scientometrics are pivotal journals in scholarly discussions about this scope, contributing 4.4% of publications. Co-occurrence network visualization revealed "Sci-Hub" and "open access" as the most used keywords in the global literature. The findings underscore the need for additional research to discover innovative business models to safeguard intellectual property rights while meeting researchers' evolving needs. The importance of this paper comes from being the first bibliometric study analyzing international literature related to this phenomenon, which provides a basis for future research efforts and policymaking.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.418-420
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2012
정보화 사회로 발전하고 네트워크가 큰 폭으로 발전함에 따라 사회에 대한 네트워크의 의존도가 커져 가고 있다. 그러나 네트워크가 발전할수록 미래의 다양한 사용자 요구사항 및 새로운 네트워크의 한계성이 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 OpenFlow기법이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 OpenFlow기반의 네트워크를 관리하기 위해 VN Manager(Virtual Network Manager)와 이를 활용한 경로 관리 프로그램을 구현하였다. 또한 경로 생성시 QoS를 보장하기 위해 Admission Control이 가능하도록 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.43-44
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2018
SDN(Software Defined Network)는 데이터 부분과 컨트롤 부분을 분리하여 하나의 컨트롤러가 모든 데이터를 담당하는 기술이다. SDN에서 표준 프로토콜 역할을 하는 OpenFlow가 있으며 컨트롤러가 이 OpenFlow 프로토콜을 사용하여 Flow 테이블의 항목을 추가하고 삭제하도록 OpenFlow 스위치를 제어한다. OpneFlow 스위치는 하나 이상의 Flow table을 사용하여 조회하고 채널을 톨해 컨트롤러에 전달한다. 본 논문에서는 Flow Entry 구성도와 Flow가 Flow table에 도달하는 확률, Flow Entry를 분류하는 Vacancy에 대해 설명하였다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.29
no.2
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pp.35-56
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2018
This study examines the current state of library related data opened through public data portals, and analyzes how much data is being utilized according to the type of releasing organization, and open level. In addition, we analyzed the subject cluster of data and the centrality of data by performing PathFinder Network analysis using keywords assigned to data by dividing the releasing subject into local government and national/public institutions. Based on this, the subject area of library - related data disclosed by local governments and national/public organizations is understood. And identify the main open body that should be opened first by linking with data utilization analysis result and then suggest implications for future improvement in connection with library big data business.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.149-155
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2004
This paper describes the self-adaptive Content Service Network (CSN) on Application Level Active Network (ALAN). Web caching technology comprises Content Delivery Network (CDN) for content distribution as well as Content Service Network (CSN) for service distribution. The IETF working group on Open Pluggalble Edge Service (OPES) is the works closely related to CSN. But it can be expected that the self-adaptation in ubiquitous computing environment will be deployed. The existing content service on CSN lacks in considering self-adaptation. This results in inability of existing network to support the additional services. Therefore, in order to address the limitations of the existing networks, this paper suggests Self-adaptive Content Service Network (CSN) using the GME and the extended ALAN to insert intelligence into the existing network.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1320-1329
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2022
Currently, advanced national research network groups are continuously conducting R&D for the requirement to provide SDN/NFV-based network automation and intelligence technology for R&E users. In addition, the requirement for providing large-scale data transmission with the high performance networking facility, compared to general network environments, is gradually increasing in the advanced national research networks. Accordingly, in this paper, we propose an open API-based virtual network provisioning automation platform for large data transmission researched and developed to respond to the networking requirements of the national research network and present the implementation results. The platform includes the KREONET-S VDN system that provides SDN-based network virtualization technology, and the Kubernetes system that provides container-oriented server virtualization technology, and the Globus Online, a high-performance data transmission system. In this paper, the environment configurations, the system implemetation results for the interworking between the heterogeneous systems, and the automated virtual network provisioning implementation results are presented.
In Long Term Evolution (LTE) cellular networks, the transmit power control (TPC) mechanism consists of two parts: the open loop (OL) and closed loop. Most cellular networks consider OL/TPC because of its simple implementation and low operation cost. The analysis of OL/TPC parameters is essential for efficient resource management from the cellular operator's viewpoint. In this work, the impact of the OL/TPC parameters is investigated for homogeneous small cells and heterogeneous small-cell/macrocell network environments. A mathematical model is derived to compute the transmit power at the user equipment, the received power at the eNodeB, the interference in the network, and the received signal-to-interference ratio. Using the analytical platform, the effects of the OL/TPC parameters on the system performance in LTE networks are investigated. Numerical results show that, in order to achieve the best performance, it is appropriate to choose ${\alpha}_{small}=1$ and $P_{o-small}=-100dBm$ in a homogenous small-cell network. Further, the selections of ${\alpha}_{small}=1$ and $P_{o-small}=-100dBm$ in the small cells and ${\alpha}_{macro}=0.8$ and $P_{o-macro}=-100dBm$ in the macrocells seem to be suitable for heterogeneous network deployment.
This study proposes a way to timely forecast open government data (OGD) demand(i.e., OGD requests, search queries, etc.) by using keyword network analysis. According to the analysis results, most of the OGD belonging to the high-demand topics are provided by the domestic OGD portal(data.go.kr), while the OGD related to users' actual needs predicted through topic association analysis are rarely provided. This is because, when providing(or selecting) OGD, relevance to OGD topics takes precedence over relevance to users' OGD requests. The proposed keyword network analysis framework is expected to contribute to the establishment of OGD policies for public institutions in the future as it can quickly and easily forecast users' demand based on actual OGD requests.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.373-377
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2018
In this paper, we propose an implementation of a neural network accelerator for reducing the rendering noise using OpenCL. Among the rendering algorithms, we selects a ray tracing to assure a high quality graphics. Ray tracing rendering uses ray to render, less use of the ray will result in noise. Ray used more will produce a higher quality image but will take operation time longer. To reduce operation time whiles using fewer rays, Learning Base Filtering algorithm using neural network was applied. it's not always produce optimize result. In this paper, a new approach to Matrix Multiplication that is based on General Matrix Multiplication for improved performance. The development environment, we used specialized in high speed parallel processing of OpenCL. The proposed architecture was verified using Kintex UltraScale XKU6909T-2FDFG1157C FPGA board. The time it takes to calculate the parameters is about 1.12 times fast than that of Verilog-HDL structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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