KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4268-4290
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2015
Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.
Virtualization lacks capabilities for enabling the application to scale efficiently because of new applications components which are raised to be configured on demand. In this paper, we propose an architecture that affords mobile app based on nomadic smartphone using not only mobile cloud computing-cloudlet architecture but also a dedicated platform that relies on using virtual private mobile networks to provide reliable connectivity through Long Term Evolution (LTE) wireless communication. The design architecture lies with how the cloudlet host discovers service and sends out the cloudlet IP and port while locating the user mobile device. We demonstrate the effectiveness of the proposed architecture by implementing an android application responsible of real time analysis by using a vehicle to applications smart phones interface approach that considers the smartphones to act as a remote users which passes driver inputs and delivers outputs from external applications.
LEE Y.;JUNG J. H.;CHUNG H. S.;PARK Y. S.;KIM H. R.;KIM H. G.;KIM B. G.;KIM J. S.;HAN S. T.
천문학회지
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제29권spc1호
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pp.173-174
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1996
We have mapped $17 deg^2$ region toward Galactic anticenter in $^{12}CO$ J = 1 - 0 using the 3 mm SIS receiver on the 14 m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO). The region mapped in this paper is the first target of the Galactic AntiCenter CO Survey Project (GACCOS) and was selected comparing with IRAS Sky Survey Atlas (ISSA) images at 100${\mu}m$. Molecular emission of the target area is found to be very extended and is well matching with the FIR emission boundary. There are several pieces of clouds, and as some of spectra show several peaks, there seem to be several clouds overlapped in some directions. The Velocity of Local Standard of Rest ($V_{LSR}$) of the CO emission of the mapped region ranges from -20 to +10 km/s. It is also found that the two cloudlets located around I = $180^{\circ}$ have $V_{LSR}$ = -20 km/s, which is very abnormal. The peak antenna temperature of 13 K arises near the H II Region S241.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4329-4348
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2019
Mobile cloud computing (MCC) can offload heavy computation from mobile devices onto nearby cloudlets or remote cloud to improve the performance as well as to save energy for these devices. Therefore, it is essential to consider how to achieve efficient computation offloading with constraints for multiple users. However, there are few works that aim at multi-objective problem for multiple users. Most existing works concentrate on only single objective optimization or aim to obtain a tradeoff solution for multiple objectives by simply setting weight values. In this paper, a multi-objective optimization model is built to minimize the average energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of bandwidth. Furthermore, an improved multi-objective optimization algorithm called D-NSGA-II-ELS is presented to get Pareto solutions with better convergence and diversity. Compared to other existing works, the simulation results show that the proposed algorithm can achieve better performance in terms of energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of the bandwidth.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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