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.
분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.
본 연구에서는 SIP기반으로 착신 전환 및 금지 기능을 제안하고 설계한다. 인터넷 전화는 음성통화를 기존 전화망이 아닌 인터넷을 통해 이용할 수 있는 새로운 통신 기술로 인터넷 전화를 이용하면 거리에 제약 없이 전화 서비스를 적은 비용으로 이용할 수 있으며, 확장된 멀티미디어 서비스가 가능하다. 인터넷 전화가 기존 전화망을 대체하기 위해 품질 개선, 과금 문제, 부가서비스 기능 등이 해결되어야 한다. 이에 본 연구에서는 SIP-Working Group에서 제안한 인터넷 전화 접속관리 프로토콜 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용하여 부가서비스로 활용 가능한 통화 관련 기능 중 착신 전환 기능과 자동 연결 기능, 사생활 관련 기능 중 착신 금지 기능과 개별 통화 수신 거부 기능을 SIP UA(user Agent) 기반으로 제안하고 설계 하였다.
This paper proposed a new approach to adaptive call admission control based on a neural network for multiple service classes with different quality of service (QoS) in the ATM-based Broadband Integrated Services Digital Networks. the proposed method extend Hiramatsu's neural network based "leaky pattern table" method for the single QoS[1, 2, 3] to deal with multiple services with different QoS by constructing multiple pattern tables based on each service's acceptance or rejection at the call set-up requests, and by simultaneously controlling each service's QoS according to the target QoS of the service and the trunk capacity. Computer simulation results on two service classes with different traffic characteristics and different cell loss rates as QoS, highlight good performance and effectiveness of the proposed call admission controller for multiple service classes.e classes.
This paper presents a constrained-based routing (CBR) algorithm called, Dynamic Possible Path per Link (D-PPL) routing algorithm, for MultiProtocol Label Switching (MPLS) networks. In MPLS on-line routing, future traffics are unknown and network resource is limited. Therefore many routing algorithms such as Minimum Hop Algorithm (MHA), Widest Shortest Path (WSP), Dynamic Link Weight (DLW), Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA), Profiled-Based Routing (PBR), Possible Path per Link (PPL) and Residual bandwidth integrated - Possible Path per Link (R-PPL) are proposed in order to improve network throughput and reduce rejection probability. MIRA is the first algorithm that introduces interference level avoidance between source-destination node pairs by integrating topology information or address of source-destination node pairs into the routing calculation. From its results, MIRA improves lower rejection probability performance. Nevertheless, MIRA suffer from its high routing complexity which could be considered as NP-Complete problem. In PBR, complexity of on-line routing is reduced comparing to those of MIRA, because link weights are off-line calculated by statistical profile of history traffics. However, because of dynamic of traffic nature, PBR maybe unsuitable for MPLS on-line routing. Also, both PPL and R-PPL routing algorithm we formerly proposed, are algorithms that achieve reduction of interference level among source-destination node pairs, rejection probability and routing complexity. Again, those previously proposed algorithms do not take into account the dynamic nature of traffic load. In fact, future traffics are unknown, but, amount of previous traffic over link can be measured. Therefore, this is the motivation of our proposed algorithm, the D-PPL. The D-PPL algorithm is improved based on the R-PPL routing algorithm by integrating traffic-per-link parameters. The parameters are periodically updated and are dynamically changed depended on current incoming traffic. The D-PPL tries to reserve residual bandwidth to service future request by avoid routing through those high traffic-per-link parameters. We have developed extensive MATLAB simulator to evaluate performance of the D-PPL. From simulation results, the D-PPL improves performance of MPLS on-line routing in terms of rejection probability and total throughput.
본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ? 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
Kim, Seong-Rock;Park, Jae-Suk;Park, Ju-Hyun;Lee, Suk-Gyu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1413-1415
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2004
This paper proposes a SVM(Support Vector Machine) training algorithm to control a service robot with voice command. The service robot with a stereo vision system and dual manipulators of four degrees of freedom implements a User-Dependent Voice Control System. The training of SVM algorithm that is one of the statistical learning theories leads to a QP(quadratic programming) problem. In this paper, we present an efficient SVM speech recognition scheme especially based on less learning data comparing with conventional approaches. SVM discriminator decides rejection or acceptance of user's extracted voice features by the MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Among several SVM kernels, the exponential RBF function gives the best classification and the accurate user recognition. The numerical simulation and the experiment verified the usefulness of the proposed algorithm.
In this paper, we proposed some valuable analysis results of cultivation campaign marketing in A mobile telephone company. The cultivation campaign marketing is a new outbound TM campaign strategy composed of 4 steps for new subscribers. During the analyses, attrition rate of A mobile company, outbound TM rejection rate, contact rate/call success rate and additional service attrition rate after subscription are measured as an effect of cultivation campaign. The results showed that there were no statistical significance in improving retention rate between customers experienced 4 step cultivation campaign and control group. However, the cultivation campaign had a better effect on improving response rate and success of selling additional service product of mobile company compared to general selling campaign. This is because cultivation campaign group had been taking care of from subscription time. It is suggested that cultivation campaign had better confined customers more likely to buy additional service to outbound TM for the sake of financial efficiency.
This study investigated consumer satisfaction and dissatisfaction experiences in post-purchase product return process. As an exploratory research the study collected qualitative data of subjective consumer experiences using an open-ended questionnaire and identified and classified themes and patterns of satisfaction and dissatisfaction experiences. A total of 113 cases were categorized into satisfied experiences, unsatisfied experiences, and neutral experiences. Further, satisfied experiences were sub-categorized into kind sales associates, quick and easy return process, and services higher than expected based on sources of satisfaction in the return process while unsatisfied experiences were sub-classified into rejection of return, attitude of sales associates, and hassle of return process. In-store adaptive behaviors and intentions on future behaviors were also observed. The results indicated that service quality in the post-purchase service encounter and consumer expectation were important in determining satisfaction and dissatisfaction in the return process. Insights for research questions were proposed.
두산중공업(주)에서 개발 중인 발전용 가스터빈 DGT-5 엔진의 작동 특성을 평가하였다. 다양한 연료 스케쥴과 여러 가지 조합의 bleed valve 개폐 제어에 대한 영향을 분석하기 위한 시험을 통해 시동 특성을 개선하였고, 시동부터 부하운전 전체 작동 영역에서 압축기에서의 불안정 현상 없이 엔진이 안정적으로 작동됨을 확인하였다. 순간적인 부하 변동과 load rejection에 대한 엔진의 동적 거동 분석을 통해 실제 계통 병입 조건에서 급격한 부하변동 시 엔진이 안정적으로 제어될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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