Sun, Guolin;Dingana, Timothy;Adolphe, Sebakara Samuel Rene;Boateng, Gordon Owusu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2258-2276
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2019
Resource sharing is one of the main goals achieved by network virtualization technology to enhance network resource utilization and enable resource customization. Though resource sharing can improve network efficiency by accommodating various users in a network, limited infrastructure capacity is still a challenge to ultra-low latency service operators. In this paper, we propose an inter-slice resource borrowing schema based on the device-to-device (D2D) potentiality especially for ultra-low latency transmission in cellular networks. An extended and modified Kuhn-Munkres bipartite matching algorithm is developed to optimally achieve inter-slice resource borrowing. Simulation results show that, proper D2D user matching can be achieved, satisfying ultra-low latency (ULL) users' quality of service (QoS) requirements and resource utilization in various scenarios.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.8
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pp.1913-1925
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2012
In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.6
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pp.95-104
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2022
This study investigates the complex mechanism of work-family conflict affecting counterproductive behavior of employees based on resource conservation theory and 417 valid samples by using polynomial regression and response surface analysis. Counterproductive work behavior refers to any intentional behavior of an individual that has potential harm to the legitimate interests of the organization or its stakeholders. Results show that first, work-to-family conflict (WFC) and family-to-work conflict (FWC) had four matching types. Compared with "high WFC-low FWC," "low WFC-high FWC" and "low WFC-low FWC" matching conditions, the employee self-control resource depletion and counterproductive work behavior (CWB) are at their highest under "high WFC-high FWC" congruence matching condition. Second, the joint effect of WFC and FWC has a U-shaped relationship with counterproductive behavior. Compared with the "high WFC-low FWC" match state, the level of CWB in the "low WFC-high FWC" match state is higher. Third, the depletion of self-control resources played a mediating role in the effect of WFC on counterproductive behavior. Fourth, emotional intelligence moderated the relationship between the congruence of WFC and FWC and self-control resource depletion. Emotional intelligence was higher, and the positive relationship between the congruence of WFC and FWC and self-control resource depletion was weaker.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.1984-2002
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2020
With the appearance of wireless spectrum crisis in traditional cellular network, device-to-device (D2D) communication has been regarded as a promising solution to ease heavy traffic burden by enabling precise content delivery among mobile users. However, due to the channel sharing, the interference between D2D and cellular users can affect the transmission rate and narrow the throughput in the network. In this paper, we firstly present a weighted interference minimization cluster formation model involving both social attribute and physical closeness. The weighted-interference, which is evaluated under the susceptible-infected(SI) model, is utilized to gather user in social and physical proximity. Then, we address the cluster formation problem via spectrum clustering with iterative operation. Finally, we propose the stable matching theory algorithm in order to maximize rate oriented to accomplish the one-to-one resource allocation. Numerical results show that our proposed scheme acquires quite well clustering effect and increases the accumulative transmission rate compared with the other two advanced schemes.
This paper attempts to show that consumers' own information processing mode can play an important role in inducing favorable product evaluations, which is the most key goal of marketing. Th elaboration likelihood model contends that consumers' motivation and knowledge, in addition to the outside marketing information, affects the evaluation process. On the other hand, The resource matching hypothesis suggests that an excessively high level of information processing may lead to negative evaluations. In this study, Need for closure exacerbated overall evaluations of consumers. Such relationship was more salient in the condition of low severity that in the condition of high severity. Also under the situation of low severity, consumers with high level of relevant knowledge made evaluations more favorable, compared to the consumers of low knowledge. On contrast under the situation of high severity, relevant knowledge leaded to less favorable evaluations. This experiment identifies the appropriateness of the elaboration likelihood model and the resource matching hypothesis. Especially This study suggests an rare example that consumers' knowledge may not paly an desirable role in making their judgments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5203-5217
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2018
In order to increase the capacity and improve the spectrum efficiency of wireless communication systems, this paper proposes a rate-based two-sided many-to-one matching game algorithm for energy-harvesting small cells with non-orthogonal multiple access (NOMA) in heterogeneous cellular networks (HCN). First, we use a heuristic clustering based channel allocation algorithm to assign channels to small cells and manage the interference. Then, aiming at addressing the user access problem, this issue is modeled as a many-to-one matching game with the rate as its utility. Finally, considering externality in the matching game, we propose an algorithm that involves swap-matchings to find the optimal matching and to prove its stability. Simulation results show that this algorithm outperforms the comparing algorithm in efficiency and rate, in addition to improving the spectrum efficiency.
Animal and crop production systems were integrated on a single farm. This integrated farming system recycled nutrients on the farm. The separation of animal and crop production with the introduction of cheap commercial fertilizers, farms were not used land-applied manure. The on-line manure matching is one of the emerging business in the achievement of recycling and resource recovery. The manure matching actively promotes the reuse and recycling of by-products and manure. This study constructs to manure matching information system to solve the exchange problems between herders and croppers. Manure matching web sites designed. This paper introduces a web-based animal manure matching system. A manure matching service, part of the manure transport, links farmers who produce excess manure with farmers who can use the manure. Farmers registered with the service have requested manure. The manure matching service supports the transport project by linking farmers with excess manure with those farmers who can utilize the manure safely as a nutrient source. The goal of the service is to protect water quality by fostering efficient land application. Benefits to those who use the manure network include reduced disposal costs, lower purchase costs and recycling of manure. The manure matching is based on the principle that 'one persons waste is another person's fertilizer.' It provides a free online matchmaking service for environmentally safe manure recycling management system.
As the amount of available information increases rapidly, sometimes the efficient search method alone is not enough to obtain necessary information in timely manner. Therefore additional support is needed to share the burden of searching for and filtering information. In the area of ubiquitous computing, computer systems existing everywhere should be able to proactively provide information just in time. Resource matching is essential in order to develop a system searching and recommending information required for a user in a specific context. This paper describes the infrastructure and methodology of information providing including systematical organization representation, ontological resource demarcation, and resource matching in the environment of a research institute. A specific application was developed to illustrate the proposed approach.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.2
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pp.83-94
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2011
In the biomedical domain, the longest matching method is frequently used for recognizing named entity written in the literature. This method uses a dictionary as a resource for named entity recognition. If there exist appropriated dictionary about target domain, the longest matching method has the advantage of being able to recognize the entities of target domain quickly and exactly. However, the longest matching method is difficult to recognize the enumerated named entities, because these entities are frequently expressed as being omitted some words. In order to resolve this problem, we propose the partial matching method using a dictionary. The proposed method makes several candidate entities on the assumption that the ellipses may be included. After that, the method selects the most valid one among candidate entities through the optimization algorithm. We tested the longest and partial matching method about HLA entities: HLA gene, antigen, and allele entities, which are frequently enumerated among biomedical entities. As preparing for named entity recognition, we built two new resource, extended dictionary and tag-based dictionary about HLA entities. And later, we performed the longest and partial matching method using each dictionary. According to our experiment result, the longest matching method was effective in recognizing HLA antigen entities, in which the ellipses are rare, and the partial matching method was effective in recognizing HLA gene and allele entities, in which the ellipses are frequent. Especially, the partial matching method had a high F-score 95.59% about HLA alleles.
There are technological, operational and environmental constraints at tactical edge, which are disconnected operation, intermittent connectivity, and limited bandwidth (DIL), size, weight and power (SWaP) limitations, ad-hoc and mobile network, and so on. To overcome these limitations and constraints, we use service-oriented architecture (SOA) based technologies. Moreover, the operation environment is highly dynamic: requirements change in response to the emerging situation, and the availability of resources needs to be updated constantly due to the factors such as technical failures. In order to use appropriate resources at the right time according to the mission, it needs to find the best resources. In this context, we identify ontology-based mission service model including mission, task, service, and resource, and develop capability-based matching in tactical edge environment. The goal of this paper is to propose a capability-based semantic matching for dynamic resource allocation. The contributions of this paper are i) military domain ontologies ii) semantic matching using ontology relationship; and (iii) the capability-based matching for the mission service model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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