The Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm equips network edge telecommunication infrastructure with cloud computing resources. It seeks to transform the edge into an IT services platform for hosting resource-intensive and delay-stringent services for mobile users, thereby significantly enhancing perceived service quality of experience. However, erratic user mobility impedes seamless service continuity as well as satisfying delay-stringent service requirements, especially as users roam farther away from the serving MEC resource, which deteriorates quality of experience. This work proposes a deep reinforcement learning based service mobility management approach for ensuring seamless migration of service instances along user mobility. The proposed approach focuses on the problem of selecting the optimal MEC resource to host services for high mobility users, thereby reducing service migration rejection rate and enhancing service availability. Efficacy of the proposed approach is confirmed through simulation experiments, where results show that on average, the proposed scheme reduces service delay by 8%, task computing time by 36%, and migration rejection rate by more than 90%, when comparing to a baseline scheme.
The purpose of this study is to investigate the relationship between service orientation of fashion organization and employee's customer orientation. For this study, salespersons in clothing stores were selected as the subjects. We used 4 factors SERV*OR Scale: service leadership, human resource management, employee's empowerment, service system as an organizational service orientation. The results are as follows: First, Service Orientation of the company in fashion field affects the employee's customer orientation. In other words, a fashion company with a higher service orientation will have employees with a higher customer orientation. Second service orientation factors revealed differences depending on the store. Department stores had no effect on factors such as employee's empowerment, service system, but agency stores and outlet stores had effects on all factors. This influential factor is created due to the difference in fashion distribution. Human resource management especially seemed to carry weight among the factors in all stores. So, first and foremost fashion companies should make efforts on education, training of employee.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1712-1732
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2011
Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.
Nowadays, an explosive increase of mobile devices has triggered a lot of research into radio resource management. Therefore, many studies have been done and still underway to use this limited resource efficiently. However, most of the existing studies focused on efficiency in mac layer. In this paper, I proposed a timer to manage radio resource, which refreshes the timer's values based on the number of connections dynamically. This dynamic timer enables Base Station (BS) to be able to manage available radio resources efficiently and accommodate much more Mobile Stations (MSs). Simulation result showed that BS with dynamic timer could accommodate the MS about 30% more, compared with BS with a static timer in terms of radio resource management. Dynamic timer is not restricted to any specific network standard. So its mechanism is practical and implementable without changing the original standard, which can contribute to service providers by increasing capability that BS can support.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and multiple input multiple output (MIMO) technologies provide additional dimensions of freedom with spectral and spatial resources for radio resource management. Multi-dimensional radio resource management has recently been identified to exploit the full dimensions of freedom for more flexible and efficient utilization of scarce radio spectrum while provide diverse quality of service (QoS) guarantees. In this work, a multi-dimensional radio resource scheduling scheme is proposed to achieve above goals in hybrid orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and space division multiple access (SDMA) systems. Cochannel interference (CCI) introduced by frequency reuse under SDMA is eliminated by frequency division and time division between highly interfered users. This scheme maximizes system throughput subjected to the minimum data rate guarantee. for heterogeneous users and transmit power constraint. By numerical examples, system throughput and fairness superiority of the our scheduling scheme are verified.
LTE-Advanced 망에서 핸드오버가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 전송이 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 일관된 QoS를 유지하기 위한 효율적인 자원 관리 방안이 필요하다. 본 논문은 핸드오버 시에 OFDMA 시스템에서 이종 트래픽의 QoS를 보장하기 위한 부하제어 기반의 자원 관리 방안을 제안한다. 이를 통하여 음성, 영상, 데이터 서비스 등 자원할당 요구 사항이 서로 다른 멀티미디어 서비스들의 서비스 연속성을 지원할 수 있다. 핸드오버 실패율과 패킷 손실률을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안은 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.
Objectives : This study purposed to analyze the productivity trends of regional health care resource uses in South Korea. Methods : Data was provided from the regional health care statistics by the National Health Insurance Service(NHIS) and collected from 2011 to 2014 at the 226 administrative regions such as Si(city in Korean), Gun(county in Korean), Gu(district in Korean). Productivity trend was analyzed with Malmquist Productivity Index(MPI). Input variables were the number of medical personnels, facilities, and major medical equipments. Output variables were the number of inpatient and outpatients in model A, and the amount of inpatient and outpatient reimbursements in model B. Results : In model A, the productivity of 62 regions were increased but it was decreased in 164 regions. In model B, the productivity of 123 regions were increased but it was decreased in 123 regions. Conclusions : If these trends were continued, there will be problems with the efficiency of national regional healthcare resource utilization. Health policy makers will require to focus in solving this phenomenon.
In Korea, Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS) is suggesting to the alternative of Korean Medical Fee Schedule. This study developed to methodology of RBRVS applicable to Korean situation and applied to services of internal medicine and general surgery. Our methodology of RBRVS is basically same to Hsiao's. But there are some differences between our method and H냐매's because Korean medical situation differs to American. The first difference is method of measurement of work. The Unit of work in our study is total work including intra-servic work and pre-/post-service work. Secondly, in extrapolation, we use primary data gathered to small group of physician. Tertially, in measurement of practice cost, we directly survey to budget data of hosptials and analyse practice costs by service. Some results are presented in a companion article.
Game theory is adapted to a variety of domains such as economics, biology, engineering, political science, computer science, and philosophy in order to analyze economic behaviors. This research is an application of game theory to wireless communication. In particular, in terms of bargaining game we dealt with a multimedia resource allocation problem in wireless communication, which is rapidly spreading such as Wibro, WCDML, IPTV, etc. The algorithm is assumed to allocate multimedia resources to users who can choose and access differentiated media services. For this purpose, 3 utility function of users is devised to reflect quality of service (QoS) and price. We illustrated experimental results with synthesis data which were made to mimic real multimedia data, and analyzed differentiated service providing and the effect of the utility function.
Game theory is adapted to a variety of domains such as economics, biology, engineering, political science, computer science, and philosophy in order to analyze economic behaviors. This research is an application of game theory to wireless communication. In particular, in terms of bargaining game we dealt with a multimedia resource allocation algorithm in wireless communication, which is rapidly spreading such as Wibro, WCDML, IPTV, etc. The algorithm is assumed to allocate multimedia resources to users who can choose and access differentiated media services. For this purpose, a utility function of users is devised to reflect quality of service (QoS) and price. We illustrated experimental results with synthesis data which were made to mimic real multimedia data, and analyzed differentiated service providing and the effect of the utility function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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