KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5392-5418
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2017
The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.321-322
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2010
Mobile IPTV lets mobile users transmit and receive multimedia traffic, such as TV signals, audio, text and graphics, through IP-based networks with the support of quality of service(QoS) and quality of experience(QoE), mobility and interactivity [1]. To provide service feasibility, QoS and seamless mobility to mobile users, we consider mobility prediction, link stability, service requirements to develop resource reservation scheme in mobile IPTV environments. Thus, we study for mobility prediction and QoS-guaranteed mobile IPTV service prior to develop the resource reservation scheme.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.11
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pp.369-382
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2015
Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(quality of service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to activate only the minimum number of servers needed to handle current user requests. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption or heat dissipation, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management method to improve not only performance per watt but also QoS of the existing server power mode control method based on autonomous learning. Our proposed method is to adjust server power mode based on a hybrid approach of autonomous learning method with multi level thresholds and power consumption prediction method. Autonomous learning method with multi level thresholds is applied under normal load situation whereas power consumption prediction method is applied under abnormal load situation. The decision on whether current load is normal or abnormal depends on the ratio of the number of current user requests over the average number of user requests during recent past few minutes. Also, a dynamic shutdown method is additionally applied to shorten the time delay to make servers off. We performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. The multi-threshold based learning method with prediction and dynamic shutdown shows the best result in terms of normalized QoS and performance per watt (valid responses). For banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, the numbers of good response per watt in the proposed method increase by 1.66%, 2.9% and 3.84%, respectively, whereas QoS in the proposed method increase by 0.45%, 1.33% and 8.82%, respectively, compared to those in the existing autonomous learning method with single level threshold.
There has been a lot of research done in scheme guaranteeing user's mobility and effective resources management to satisfy the requested by users in the wireless/mobile networks. In this paper, we propose a predictive resource allocation scheme based on ARMA(Auto Regressive Moving Average) prediction model to meet QoS requirements(handoff dropping rate) for guaranteeing users' mobility. The proposed scheme predicts the demanded amount of resource in the future time by ARMA time series prediction model, and then reserves it. The ARMA model can be used to take into account the correlation of future handoff resource demands with present and past handoff demands for provision of targeted handoff dropping rate. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the existing RCS(Reserved channel scheme) in terms of handoff connection dropping rate and resource utilization.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.1C
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pp.11-20
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2002
In this paper, we propose an efficient quality providing scheme to satisfy a diversify combination of delay bound and loss ratio requirements from users by a predictive dynamic resource allocation method for real-time video applications. For utilizing the network resources more efficiently while meeting the service requirements, we adjust the resources based on the predicted traffic and the currently provided quality level. We developed a simple delayed-packet counter updating scheme for real time QoS monitoring. Simulation results show that our proposed method can provide an accurate and flexible quality control.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.460-462
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2000
무선 이동통신 네트워크 환경에서는 제한된 네트워크 대역폭과 모바일 호스트(Mobile Host)의 잦은 이동성에 기인한 핸드오프(Hand-Off)로 인하여 다양한 종류의 트래픽(Traffic)에 대한 QoS(Quality of Service)를 보장하기가 용이하지 않다. 그러나, 이렇게 예측하기 힘든 다양한 특징을 가지는 무선 이동통신 네트워크 환경에서도 특정 종류의 트래픽, 예를 들자면 실시간 트래픽(Real-time Traffic)에 대하여 요구된 범위 내에서의 QoS(Quality of Service)가 반드시 보장되어야 한다. 본 논문에서는 모바일 호스트의 이동성을 제공하는 차세대 무선 이동통신 네트워크, 즉 2.5 세대라 불리는 IS-2000 무선 네트워크에서 다양한 종류의 실시간 트랙픽에 대해 QoS를 보장하기 위한 개선된 레져베이션 프로토콜(Advanced Reservation Protocol) 및 GPS 베이스드 (Global-Positioning-System Based)핸드오프 프리딕션 (Hand-Off Prediction) 알고리즘을 제안하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.4
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pp.653-658
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2015
Cloud service is one of major challenges in IT industries. In cloud environment, service providers predict dynamic user demands and provision resources to guarantee the QoS to cloud users. The conventional prediction models guarantee the QoS to cloud user, but don't guarantee profit of service providers. In this paper, we propose a new resource allocation mechanism using Q-learning algorithm to provide the QoS to cloud user and guarantee profit of service providers. To evaluate the performance of our mechanism, we compare the total expense and the VM provisioning delay with the conventional techniques with real data.
We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
IF handoff events are occurred during the transmission of multimedia traffic, the efficient resource allocation and handoff procedures are necessary to maintain the same QoS of transmitted multimedia traffic because the QoS may be defected by some delay and information loss, This paper proposes a handoff scheme to accommodate multimedia traffic based on the resource reservation procedure using direction estimation, This scheme uses a novel mobile tracking method based on Fuzzy Multi Criteria Decision Making, in which uncertain parameters such as PSS (Pilot Signal Strength), the distance between the mobile and the base station, the moving direction, and the previous location are used in the decision process using the aggregation function in fuzzy set theory, With the position information, the moving direction is determined, The handoff requests for real time sessions are handled based on the direction prediction and the resource reservation scheme, The resources in the estimated adjacent cells should be reserved and allocated to guarantee the continuity of the real time sessions, Through simulation results, we show that our proposed resource reservation method provides a better performance than that of the conventional method.
Kim, Hyo-Jin;Yu, Su-Jung;Lee, Jung-Kap;Song, Joo-Seok
The KIPS Transactions:PartC
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v.13C
no.5
s.108
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pp.607-612
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2006
Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) and Wireless Local Area Network (WLAN) have been developed independently. Then, many researchers have studied UMTS-WLAN interworking architecture for the efficiency. However, the transmission capacity difference of two networks causes the transmission quality degradation. Therefore, this paper proposes a UMTS-WLAN interworking architecture for Quality of Service (QoS). The proposed architecture is based on tight coupling and dynamically guarantees QoS by the mobility prediction method. The proposed architecture is simulated by ns-2. Performance experimental results show that the proposed architecture reduces the handover dropping probability comparing with the existing method and enhances the amount of receiving packets comparing with the method without guaranteeing QoS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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