Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.1
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pp.28-36
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2017
The medium access control (MAC) protocol based on dynamic time division multiple access/time division duplex (TDMA/TDD) is responsible for random access control and radio resource allocation in dynamic traffic environments. These functions of random access and resource allocation are very important to prevent wastage of resources and improve MAC performance according to various network conditions. In this paper, we propose new random access and resource allocation schemes to guarantee quality of service (QoS) and provide priority services in a dynamic TDMA/TDD system. First, for the QoS guarantee, we propose an adaptive random access and resource allocation scheme by introducing an access probability. Second, for providing priority service, we propose a priority-based random access and resource allocation scheme by extending the first adaptive scheme in both a centralized and a distributed manner. The analysis and simulation results show that the proposed MAC protocol outperforms the legacy MAC protocol using a simple binary exponential backoff algorithm, and provides good differential performance according to priorities with respect to the throughput and delay.
본 논문에서는 multi-media service를 제공하는데 smart antenna system을 적용했을 때의 performance 를 각 서비스별 특성에 따라 평가한다. 서로 다른 다중 rate 의 신호가 각각의 안테나를 통해서 수신되는 환경 하에서 adaptive smart antenna를 적용함으로써 보다 고속이고 향상된 용량의 서비스를 제공할 수 있도록 하기 위해서는 사용자의 지리적 분포 또는 간섭 전력에 따라서 성능 특성이 달라지므로 이에 대한 성능 분석을 시뮬레이션을 통해서 수행한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8C
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pp.758-770
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2002
In this paper, we propose a novel resource allocation scheme which can maximize capacity for QoS guarantee of Assured Service in Differentiated Services. Performance of the proposed resource allocation scheme is analyzed with each buffer management scheme such as RIO and Adaptive RIO. To prevent an early random drop of the admitted In-profile packet, Adaptive RIO scheme updates parameters of RIO scheme every time interval according to the estimated numbers of maximum packet arrivals of In-profile traffic and Out-of-profile traffic during the next time interval. The numbers of maximum packet arrivals during the next time interval are estimated based on the buffer size determined by the network topology and the ratio of bandwidth allocated to each subclass. We can find from simulation results that proposed resource allocation scheme with Adaptive RIO can guarantee QoS and can maximize capacity for Assured Service.
This paper proposes an adaptive pricing system with scheduling to balance the demand for contents and to realize an effective use of resources in contents delivery networks. In the proposed adaptive pricing system, the table of the service levels and prices (tariff) is shown to each user at the start of service and each user chooses one of the service classes. These prices are decided adaptively reflecting the congestion state of the networks. Then, by the proposed scheduling algorithm, these requests are scheduled so as to keep the service level agreements completely.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.149-155
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2004
This paper describes the self-adaptive Content Service Network (CSN) on Application Level Active Network (ALAN). Web caching technology comprises Content Delivery Network (CDN) for content distribution as well as Content Service Network (CSN) for service distribution. The IETF working group on Open Pluggalble Edge Service (OPES) is the works closely related to CSN. But it can be expected that the self-adaptation in ubiquitous computing environment will be deployed. The existing content service on CSN lacks in considering self-adaptation. This results in inability of existing network to support the additional services. Therefore, in order to address the limitations of the existing networks, this paper suggests Self-adaptive Content Service Network (CSN) using the GME and the extended ALAN to insert intelligence into the existing network.
In this paper, we propose the active model based on the distributed object group framework which provides adaptive information sharing service to support it to various Healthcare home service. And we applied it to Healthcare home service. This proposed model provides information that collected from physical environment of the home network and sensors for healthcare service according to situation of the user. We uses information of the healthcare information database which was constructed previously, and we uses TMO scheme for to solve each other different periodic qualify. We uses information of the healthcare information database which was constructed previously, and we uses TMO scheme for to solve each other different periodic quality. Specialty, We wrote about interaction of various Healthcare Home services for adaptive information services, and wrote about u-healthcare framework based on DOGF. Finally, we apply active model to healthcare monitoring service, and we showed its result and performance evaluation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.757-766
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2007
Location services are used in mobile ad hoc and hybrid networks to locate either the geographic position of a given node in the network or a data item. One of the main usages of position location services is presented in location based routing algorithms. In particular, geographic routing protocols can route messages more efficiently to their destinations based on the destination node's geographic position, which is provided by a location service. In this paper, we propose an adaptive location service on the basis of fuzzy logic called FHLS (Fuzzy Hierarchical Location Service) for mobile ad hoc networks. The adaptive location update scheme using the fuzzy logic on the basis of the mobility and the call preference of mobile nodes is used by the FHLS. The performance of the FHLS is to be evaluated by a simulation, and compared with that of existing HLS scheme.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.3
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pp.72-79
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2016
In this paper, we propose a Service-adaptive Tactical Data Transmission Protocol (STTS) based on Satellite Communications with narrow bandwidth. STTS is designed to provide additional field for scalability and scheduler for reliability of transport stream protocol based on digital broadcasting standard, DVB-S and DVB-S2. It is also verified the effects of lost data packets with narrow bandwidth through the simulator by traffic model and re-transmission of critical data, and checked the design considerations based on STTS system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1523-1545
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2019
Cloud computing is now a widespread and economical option when data owners need to outsource or share their data. Designing secure and efficient data access control mechanism is one of the most challenging issues in cloud storage service. Anonymous broadcast encryption is a promising solution for its advantages in the respects of computation cost and communication overload. We bring forward an efficient anonymous identity-based broadcast encryption construction combined its application to the data access control mechanism in cloud storage service. The lengths for public parameters, user private key and ciphertext in the proposed scheme are all constant. Compared with the existing schemes, in terms of encrypting and decrypting computation cost, the construction of our scheme is more efficient. Furthermore, the proposed scheme is proved to achieve adaptive security against chosen-ciphertext attack adversaries in the standard model. Therefore, the proposed scheme is feasible for the system of data access control in cloud storage service.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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