KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3090-3102
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2015
The accuracy of an augmented reality (AR) application is highly dependent on the resolution of the object's image and the device's computational processing capability. Naturally, a mobile smart device equipped with a high-resolution camera becomes the best platform for portable AR services. AR applications require significant energy consumption and very fast response time, which are big burdens to the smart device. However, there are very few ways to overcome these burdens. Computation offloading via mobile cloud computing has the potential to provide energy savings and enhance the performance of applications executed on smart devices. Therefore, in this paper, adaptive mobile computation offloading of mobile AR applications is considered in order to determine optimal offloading points that satisfy the required quality of experience (QoE) while consuming minimum energy of the smart device. AR feature extraction based on SURF algorithm is partitioned into sub-stages in order to determine the optimal AR cloud computational offloading point based on conditions of the smart device, wireless and wired networks, and AR service cloud servers. Tradeoffs in energy savings and processing time are explored also taking network congestion and server load conditions into account.
Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
As the prevalence of cloud computing increases, various cloud service types have emerged, such as IaaS, PaaS, and SaaS. The growth and diversification of these cloud services has also resulted in the development of technology for cloud service brokers (CSBs), which serve as intermediate cloud services that can assist cloud tenants (users) in deploying services that fit their requirements. In order to broker cloud services, CSBs require the specification of structural models in order to facilitate the analysis and search for cloud services. In this study, we propose a variability-based service analysis model (SAM) that can be used to describe various cloud services. This model is based on the concept of variability in the software product line and represents the commonality and variability of cloud services by binding variants to each variation point that exists in the specification, quality, and pricing of the services. We also propose a virtual cloud bank architecture as a CSB that serves as an intermediate to provides tenants with appropriate cloud services based on the SAM.
In spite of many advantages of cloud computing, security concerns are a barrier in users' adopting the cloud service. In this paper, we evaluate relative priorities between security attributes of ISO 7498-2 standards affecting overall security quality in cloud computing. For an objective evaluation, the fuzzy AHP(Analytic hierarchical process) is applied. The evaluation results represented the relative priority with concrete number can be an effective management method to choose and develop the cloud computing service.
With the application and development of biomedical techniques such as next-generation sequencing, mass spectrometry, and medical imaging, the amount of biomedical data have been growing explosively. In terms of processing such data, we face the problems surrounding big data, highly intensive computation, and high dimensionality data. Fortunately, cloud computing represents significant advantages of resource allocation, data storage, computation, and sharing and offers a solution to solve big data problems of biomedical research. In order to improve the efficiency of resource management in cloud computing, this paper proposes a clustering method and adopts Radial Basis Function in order to compress comprehensive data sets found in biology and medicine in high quality, and stores these data with resource management in cloud computing. Experiments have validated that with such a data-compression-based resource management in cloud computing, one can store large data sets from biology and medicine in fewer capacities. Furthermore, with reverse operation of the Radial Basis Function, these compressed data can be reconstructed with high accuracy.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.70-74
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2015
The cloud computing are provided various ways for accessing resources and services through collaboration. In this paper, we present a cloud computing model for collaboration in cloud environment. By introducing a model, it is possible to introduce and develop an application required for the database and business services. SaaS model can be applied overall or partially. In particular, business operations need various software. Since cost reduction and applying immediate service are available, it is possible to realize the business environment and high quality service.
Considering stress singularities at point support locations, buckling solutions for plates with arbitrary number of point supports are hard to obtain. Thus, new Hp-Cloud shape functions with Kronecker delta property (HPCK) were developed in the present paper to examine elastic buckling of point-supported thin plates in various shapes. Having the Kronecker delta property, this specific Hp-Cloud shape functions were constructed through selecting particular quantities for influence radii of nodal points as well as proposing appropriate enrichment functions. Since the given quantities for influence radii of nodal points could bring about poor quality of interpolation for plates with sharp corners, the radii were increased and the method of Lagrange multiplier was used for the purpose of applying boundary conditions. To demonstrate the capability of the new Hp-Cloud shape functions in the domain of analyzing plates in different geometry shapes, various test cases were correspondingly investigated and the obtained findings were compared with those available in the related literature. Such results concerning these new Hp-Cloud shape functions revealed a significant consistency with those reported by other researchers.
This document describes the technologies related to internet protocol (IP)-based media production systems. As high-capacity, high-quality data transmission increases, broadcast production platforms are shifting to IP. The IP-based production system uses the network by sharing resources and is easy to control centrally. It also facilitates software-based cloud production. A cloud IP-based media production platform can work regardless of dedicated hardware and can easily collaborate. Associations and industrial groups have created common standards related to production, and manufacturers are developing solutions with their technologies based on their product competitiveness. This study investigates the open standard technologies used for IP-based media production and technology trends in the ProAV industry and describes the production in the cloud environment and cloud AI-based production technology trends.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1153-1170
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2012
Multimedia computing has attracted considerable attention with the rapid growth in the development and application of multimedia technology. Current studies have attempted to support the increasing resource consumption and computational overhead caused by multimedia computing. In this paper, we propose $MediaCloud$, a new multimedia computing paradigm that integrates the concept of cloud computing in handling multimedia applications and services effectively and efficiently. $MediaCloud$ faces the following key challenges: heterogeneity, scalability, and multimedia Quality of Service (QoS) provisioning. To address the challenges above, first, a layered architecture of $MediaCloud$, which can provide scalable multimedia services, is presented. Then, $MediaCloud$ technologies by which users can access multimedia services from different terminals anytime and anywhere with QoS provisioning are introduced. Finally, $MediaCloud$ implementation and applications are presented, and media retrieval and delivery are adopted as case studies to demonstrate the feasibility of the proposed $MediaCloud$ design.
Cloud computing emerges as a new paradigm for deploying, managing and offering IT resources as a service anytime, anywhere on any devices. Cloud computing data center stores many IT resources through resource integration. So cloud computing system has to be designed by technology and policy to make effective use of IT resources. In other words, cloud vendor has to provide high quality services to all user and mitigate the dissipation of IT resources. However, vendors need to predict the performance of cloud services and the use of IT resources before releasing cloud service. For solving the problem, this research presents cloud service modeling on network environment and evaluation index for availability optimization of cloud service. We also study how to optimize an amount of requested cloud service and performance of datacenter using CloudSim toolkit.
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