KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1884-1903
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2019
Device-to-Device (D2D) communications can provide proximity based services in the future 5G cellular networks. It allows short range communication in a limited area with the advantages of power saving, high data rate and traffic offloading. However, D2D communications may reuse the licensed channels with cellular communications and potentially result in critical interferences to nearby devices. To control the interference and improve network throughput in overlaid D2D cellular networks, a novel channel assignment approach is proposed in this paper. First, we characterize the performance of devices by using Poisson point process model. Then, we convert the throughput maximization problem into an optimal spectrum allocation problem with signal to interference plus noise ratio constraints and solve it, i.e., assigning appropriate fractions of channels to cellular communications and D2D communications. In order to mitigate the interferences between D2D devices, a cluster-based multi-channel assignment algorithm is proposed. The algorithm first cluster D2D communications into clusters to reduce the problem scale. After that, a multi-channel assignment algorithm is proposed to mitigate critical interferences among nearby devices for each D2D cluster individually. The simulation analysis conforms that the proposed algorithm can greatly increase system throughput.
This study proposes a method to measure software reliability according to software reliability measurement model to measure software reliability. The model presented in this study uses the distribution of Non - Homogeneous Poisson Process and presents a measure of the software reliability of the presented model. As a method to select a suitable software reliability growth model according to the presented model, we have studied a method of proposing an appropriate software reliability function by calculating the mean square error according to the estimated value of the reliability function according to the software failure data. In this study, we propose a reliability function to measure the software quality and suggest a method to select the software reliability function from the viewpoint of minimizing the error of the estimation value by applying the failure data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2650-2667
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2021
In this paper, we derive the expression of the cache hitting probability with random caching policy and propose the joint optimization algorithm based on difference of convex algorithm (DCA) in the three-tier caching heterogeneous cellular network assisted by macro base stations, helpers and users. Under the constraint of the caching capacity of caching devices, we establish the optimization problem to maximize the cache hitting probability of the network. In order to solve this problem, a convex function is introduced to convert the nonconvex problem to a difference of convex (DC) problem and then we utilize DCA to obtain the optimal caching probability of macro base stations, helpers and users for each content respectively. Simulation results show that when the density of caching devices is relatively low, popular contents should be cached to achieve a good performance. However, when the density of caching devices is relatively high, each content ought to be cached evenly. The algorithm proposed in this paper can achieve the higher cache hitting probability with the same density.
Asadi, Sina;Shamshirsaz, Mahnaz;Vaghasloo, Younes A.
Smart Structures and Systems
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v.26
no.6
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pp.735-751
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2020
Identification of structure parameters is crucial in Structural Health Monitoring (SHM) context for activities such as model validation, damage assessment and signal processing of structure response. In this paper, guided waves generated by piezoelectric transducers are used for in-situ and non-destructive structural parameter estimation based on Bayesian approach. As Bayesian approach needs iterative process, which is computationally expensive, this paper proposes a method in which an analytical model is selected and developed in order to decrease computational time and complexity of modeling. An experimental set-up is implemented to estimate three target elastic and geometrical parameters: Young's modulus, Poisson ratio and thickness of aluminum and steel plates. Experimental and simulated data are combined in a Bayesian framework for parameter identification. A significant accuracy is achieved regarding estimation of target parameters with maximum error of 8, 11 and 17 percent respectively. Moreover, the limitation of analytical model concerning boundary reflections is addressed and managed experimentally. Pulse excitation is selected as it can excite the structure in a wide frequency range contrary to conventional tone burst excitation. The results show that the proposed non-destructive method can be used in service for estimation of material and geometrical properties of structure in industrial applications.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.509-521
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1994
This study is an effort to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. A stochastic model is formulated for the process of daily precipitation with considering the sequences of wet and dry days and the precipitation amounts on wet days. This study consists of 2 papers and the process of precipitation occurrence is modelled by an alternate renewal process (ARP) in paper (I). In the ARP model for the precipitation occurrence, four discrete distributions, used to fit the wet and dry spells, were as follows; truncated binomial distribution (TBD), truncated Poisson distribution (TPD), truncated negative binomial distribution (TNBD), logarithmic series distribution (LSD). In companion paper (II) the process of occurrence is developed by Markov chain. The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma. Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Daily precipitation series model consists of two models, A-Wand A-G model, by combining the process of precipitation occurrence and a continuous probability distribution on the precipitation of wet days. To evaluate the performance of the simulation model, output from the model was compared with historical data of 7 stations in the Nakdong and Seomjin river basin. The results of paper (1) show that it is possible to design a model for the synthetic generation of IX)int precipitation patterns.
The purpose of this study is to estimate the economic value of the Kumjung Mountain, using a Individual Travel Cost Model(ITCM). This paper compares Poisson and negative binomial count data models to measure the tourism demands. Interviewers were instructed to interview only individuals. So the sample was taken in 700. A dependent variable that is defined on the non-negative integers and subject to sampling truncation is the result of a truncated count data process. The results suggest that the truncated negative binomial model is improved overdispersion problem and more preferred than the other models in the study. This study emphasizes in particular 'travel cost' that is not only monetary cost but also including opportunity cost of 'travel time'. According to the truncated negative binomial model, estimates the Consumer Surplus(CS) values per trip of about 60,669 Korean won and the total economic value was estimated to be 252,383 Korean won.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.4
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pp.697-708
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1996
In this paper, we study reactive congestion control with priority in ATM network. The priority schemes for buffer access, partial buffer sharing have been investigated in order to improve the utilization of ATM network resources the network and to satisfy the most demanding traffic class. We consider in this paper a discrete-time queueing model for partial buffer sharing with two Markov modulated Poisson inputs. This model can be used to analyze the the effects of the partial buffer sharing priority scheme on system performance for realistic cases of bursty services. Explicit formulae are derived for the number of cells in the system and the loss probabilities for the traffic. Congestion may still occur because of unpredictable statistical fluctuation of traffic sources even when preventive control is performed in the network. In this Paper, we study reactive congestion control, in which each source changes its cell emitting rate a daptively to the traffic load at the switching node. Our intention is that,by incorporating such a congcstion control method in ATM network,more efficient congsestion control is established. We develope an analytical model,and carry out an approximateanalysis of reactive congestion con-trol with priority.Numerical results show that several orders of magnitude improvement in the loss probability can be achieved for the high priority class with little impact on the low priority class performance.And the results show that the reactive congestion control with priority are very effective in avoiding congestion and in achieving the statistical gain.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.11
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pp.1206-1218
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1992
Token ring systems which control to switch the data stream of networks by passing the token have been widely used to medium access controls in many ring or bus topology LANs. The system could be modeled for analysis as single-server-multi-queue system of the cyclic service method. These concepts could be expanded to multi-token ring systems interconnected with single ring consisting of bridges implemented simply to be stored and transmitted. In the proposal for the performance analysis of the interconnected token ring system, in has been assumed M/G/1 queueing model that frame arrivals are the Poisson process at each station queue and frame sizes are independently and identically distributed. And the average time delays were analyzed mathematically for arbitrary frame transferred from source station to destination area. The time delay of the frame transmission could be explained as the sum of the average time which the token passed from arbitrary position to source station, such as the waiting time in the source station transferring the previous arrival frames, and the propagation time from source station to interdestinated point. These delays were given as the sum of the duration from inner and outer bridge queues, the time delays from inner and outer bridge queues, and the time from outer bridge queue to destination station. These results were investigated by varing parameters effected to total time delays. In the results, those factors to be effected to dominant the total time delays were increased were in the cases of the high arrival rates and the high ration of destination of the other outerring. The system were shown the time delays increased exponentially in spite of the priority service policy. In order to decreasing the number of outerrings and increasing the number of nodes in backbone relatively, so the systems could be decreased the total delay in the interconnected token ring system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.5
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pp.21-29
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2024
Reducing the radiation dose during CT scanning can lower the risk of radiation exposure, but not only does the image resolution significantly deteriorate, but the effectiveness of diagnosis is reduced due to the generation of noise. Therefore, noise removal from CT images is a very important and essential processing process in the image restoration. Until now, there are limitations in removing only the noise by separating the noise and the original signal in the image area. In this paper, we aim to effectively remove noise from CT images using the wavelet transform-based GAN model, that is, the WT-GAN model in the frequency domain. The GAN model used here generates images with noise removed through a U-Net structured generator and a PatchGAN structured discriminator. To evaluate the performance of the WT-GAN model proposed in this paper, experiments were conducted on CT images damaged by various noises, namely Gaussian noise, Poisson noise, and speckle noise. As a result of the performance experiment, the WT-GAN model is better than the traditional filter, that is, the BM3D filter, as well as the existing deep learning models, such as DnCNN, CDAE model, and U-Net GAN model, in qualitative and quantitative measures, that is, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and SSIM (Structural Similarity Index Measure) showed excellent results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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