RSVP (Resource reSerVation Protocol) is the Internet standard protocol for supporting QoS (Quality of Service) requirements by reserving network resources between the sender and the receiver. Several problems, such as common path identification and resource pre-reservation, should be solved to apply RSVP in wireless mobile environments. To resolve these problems, this paper proposes DBRA (Dynamic Branch Router Approach) based on two designated entities, candidate access routers and a branch router. While several RSVP sessions between a branch router and candidate routers are managed, DBRA makes use of only one RSVP session between the sender and a branch router. Based on a network simulation, the proposed scheme has been compared with MRSVP (Mobile RSVP) and HMRSVP (Hierarchical MRSVP) in terms of the average packet transmission rate, bandwidth utilization and RSVP session failure rate.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.1
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pp.77-94
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2006
Case-based Reasoning (CBR) is widely used in business and industry prediction. It is suitable to solve complex and unstructured business problems. Recently, the prediction accuracy of CBR has been enhanced by not only various machine learning algorithms such as genetic algorithms, relative weighting of Artificial Neural Network (ANN) input variable but also data mining technique such as feature selection, feature weighting, feature transformation, and instance selection As a result, CBR is even more widely used today in business area. In this study, we investigated the usefulness of the CBR method in forecasting success in implementing ERP systems. We used a CBR method based on the feature weighting technique to compare the performance of three different models : MDA (Multiple Discriminant Analysis), GECBR (GEneral CBR), FWCBR (CBR with Feature Weighting supported by Analytic Hierarchy Process). The study suggests that the FWCBR approach is a promising method for forecasting of successful ERP implementation in Small and Medium sized Enterprises.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.874-890
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2021
With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.
The purpose of this paper is to compare efficiencies, two stage efficiencies, and the reduction of economic growth due to the restraint of $CO_2$ and fossil fuel in two efficiency approach by pointing out the limit of traditional efficiency approach and introducing material balance approach. The efficiencies under the traditional approach and the material balance approach report significant gaps when they are analyzed in detail. Especially, in case not including fossil fuels, the low income countries show the bad performance of production efficiencies, but OECD and high-middle income countries reveal the better performance than that of the low countries. It fails to reflect the reality justly. Based on the material balance approach, the low income countries report the higher performance and the alleviated effect of environmental components for economic growth than OECD's.
Mathiyalagan, Ramya;Subramaniyam, Sathiyamoorthy;Natarajan, Sathishkumar;Kim, Yeon Ju;Sun, Myung Suk;Kim, Se Young;Kim, Yu-Jin;Yang, Deok Chun
Journal of Ginseng Research
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v.37
no.2
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pp.227-247
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2013
MicroRNAs (miRNAs) are a class of recently discovered non-coding small RNA molecules, on average approximately 21 nucleotides in length, which underlie numerous important biological roles in gene regulation in various organisms. The miRNA database (release 18) has 18,226 miRNAs, which have been deposited from different species. Although miRNAs have been identified and validated in many plant species, no studies have been reported on discovering miRNAs in Panax ginseng Meyer, which is a traditionally known medicinal plant in oriental medicine, also known as Korean ginseng. It has triterpene ginseng saponins called ginsenosides, which are responsible for its various pharmacological activities. Predicting conserved miRNAs by homology-based analysis with available expressed sequence tag (EST) sequences can be powerful, if the species lacks whole genome sequence information. In this study by using the EST based computational approach, 69 conserved miRNAs belonging to 44 miRNA families were identified in Korean ginseng. The digital gene expression patterns of predicted conserved miRNAs were analyzed by deep sequencing using small RNA sequences of flower buds, leaves, and lateral roots. We have found that many of the identified miRNAs showed tissue specific expressions. Using the insilico method, 346 potential targets were identified for the predicted 69 conserved miRNAs by searching the ginseng EST database, and the predicted targets were mainly involved in secondary metabolic processes, responses to biotic and abiotic stress, and transcription regulator activities, as well as a variety of other metabolic processes.
This paper researches and evaluates a bandwidth reallocation mechanism for efficient DiffServ QoS support in MPLS networks by monitoring the network traffic status and reallocating unused bandwidth. While the Differentiated Services in MPLS Networks architecture provides QoS management through the RSVP resource reservation, this mechanism is based on a static provisioning of resource. But this approach can lead to waste bandwidth in some service classes or, leave some service classes' resource starved. This paper presents the bandwidth reallocation dynamically based on network traffic status for bandwidth usage maximization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5800-5818
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2018
Interference may occur when several co-located wireless body area networks (WBANs) share the same channel simultaneously, which is compressed by resource scheduling generally. In this paper, a QoS-aware Adaptive Coloring (QAC) scheduling algorithm is proposed, which contains two components: interference sets determination and time slots assignment. The highlight of QAC is to determine the interference graph based on the relay scheme and adapted to the network QoS by multi-coloring approach. However, the frequent resource assignment brings in extra energy consumption and packet loss. Thus we come up with a launch condition for the QAC scheduling algorithm, that is if the interference duration is longer than a threshold predetermined, time slots rescheduling is activated. Furthermore, based on the relative distance and moving speed between WBANs, a prediction model for interference duration is proposed. The simulation results show that compared with the state-of-the-art approaches, the QAC scheduling algorithm has better performance in terms of network capacity, average delay and resource utility.
In distributed systems like cluster systems, in order to get more performance improvement, the initial task placement system precisely estimates and correctly assigns the resource requirement by the process. The resource-based initial job placement scheme needs the prediction of resource usage of a task in order to fit it to the most suitable hosts. However, the wrong prediction of resource usage causes serious performance degradation in dynamic load balancing systems. Therefore, in this paper, to resolve the problem due to the wrong prediction, we propose a new load metric. By the new load metric, the resource-based initial job placement scheme can work without priori knowledge about the type of process. Simulation results show that the dynamic load balancing system using the proposed approach achieves shorter execution times than the conventional approaches.
The purpose of the article is to compare the impacts of energy efficiency and economic growth for energy demand through production frontier approach in OECD countries. We compared the traditional energy intensity with energy efficiencies of production frontier approach, slack efficiency on the frontier, and estimated elasticity of energy demand for GDP growth. First, the energy intensity has a low relationship with energy efficiency by radial approach, but has constant correlations with slack energy efficiency, slack-adjusted efficiency by non-radial approach, and energy efficiency by horizon approach. If we measure energy efficiency only with energy elasticity, it may make a mistake. Especially the energy efficiency by radial approach has a tendency to overestimate most OECD countries. Second, as many countries have excess energy consumption of 17.3% even on the points of the frontier, reduction of energy consumption is necessary in addition. Third, the average energy elasticity of OECD countries is 1.1 close to elasticity 1. There exists the difference of elasticity among countries and the energy demands are also high in countries with high elasticity.
Recently speech texts have been increasingly used for English education because of their various advantages as language teaching and learning materials. The purpose of this paper is to analyze speech texts in a corpus-based lexical approach, and suggest some productive methods which utilize English speaking or writing as the main resource for the course, along with introducing the actual classroom adaptations. First, this study shows that a speech corpus has some unique features such as different selections of pronouns, nouns, and lexical chunks in comparison to a general corpus. Next, from a collocational perspective, the study demonstrates that the speech corpus consists of a wide variety of collocations and lexical chunks which a number of linguists describe (Lewis, 1997; McCarthy, 1990; Willis, 1990). In other words, the speech corpus suggests that speech texts not only have considerable lexical potential that could be exploited to facilitate chunk-learning, but also that learners are not very likely to unlock this potential autonomously. Based on this result, teachers can develop a learners' corpus and use it by chunking the speech text. This new approach of adapting speech samples as important materials for college students' speaking or writing ability should be implemented as shown in samplers. Finally, to foster learner's productive skills more communicatively, a few practical suggestions are made such as chunking and windowing chunks of speech and presentation, and the pedagogical implications are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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