Today's Internet which provides communication channels with best-effort end-to-end performance is rapidly evolving into an autonomic global computing platform. Achieving autonomicity in the Future Internet will require a performance architecture that (a) allows users to request and own 'slices' of geographically-distributed host and network resources, (b) measures and monitors end-to-end host and network status, (c) enables analysis of the measurements within expert systems, and (d) provides performance intelligence in a timely manner for application adaptations to improve performance and scalability. We describe the requirements and design of one such "Future Internet performance architecture" (FIPA), and present our reference implementation of FIPA called 'OnTimeMeasure.' OnTimeMeasure comprises of several measurement-related services that can interact with each other and with existing measurement frameworks to enable performance intelligence. We also explain our OnTimeMeasure deployment in the global environment for network innovations (GENI) infrastructure collaborative research initiative to build a sliceable Future Internet. Further, we present an applicationad-aptation case study in GENI that uses OnTimeMeasure-enabled performance intelligence in the context of dynamic resource allocation within thin-client based virtual desktop clouds. We show how a virtual desktop cloud provider in the Future Internet can use the performance intelligence to increase cloud scalability, while simultaneously delivering satisfactory user quality-of-experience.
The widespread use of packaging materials on food packages sometimes causes off-flavor and deterioration in the food by migration of packaging materials which consist of mainly plastic materials and printing ink solvents. Even though migration of the residual packaging materials does not generally cause safety problems in the contained food, it certainly can generate off-flavor and finally deteriorate quality of the finished product. In highly consumer-oriented markets, quality of the finished product is gaining more importance economically, so profound and thorough study about migration into food to maintain the fine quality of the end product becomes an importance issue. Studies have been conducted about migration of various packaging materials and the chemical reactions between the food components and the materials used for food packaging (Brody, 1989; Mcneal and Breder, 1987; Lawson, G and Lawson, C, 1996). Several of these studies have measured partition coefficient values (Kp) between packaging materials and various food samples and involved finding factors that affected the partitioning behavior of packaging materials into the contained food. However, to enable prediction of partitioning, data are still needed on the relation of packaging material chemical structure and properties to partitioning behavior, and on the partitioning behavior of various food ingredients and the total food compositions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5392-5418
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2017
The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.
Lee, Gil-yong;Kim, Jun-Sang;Yoou, Geon hee;Kim, Young Suk
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.3
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pp.68-82
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2024
The planning stage of laser scanning is crucial for acquiring high-quality 3D source data. It involves assessing the target space's environment and formulating an effective measurement strategy. However, existing practices often overlook on-site conditions, with decisions on scanner deployment and scanning locations relying heavily on the operators' experience. This approach has resulted in frequent modifications to scanning locations and diminished 3D data quality. Previous research has explored the selection of optimal scanner locations and conducted preliminary reviews through simulation, but these methods have significant drawbacks. They fail to consider scanner inaccuracies, do not support the use of multiple scanners, rely on less accurate 2D drawings, and require specialized knowledge in 3D modeling and programming. This study introduces an optimization technique for laser scanning planning using 3D simulation to address these issues. By evaluating the accuracy of scan data from various laser scanners and their positioning for scanning a retaining wall structure in a small-scale building, this method aids in refining the laser scanning plan. It enhances the decision-making process for end-users by ensuring data quality and reducing the need for plan adjustments during the planning phase.
The sewage treatment plants to be built to improve the water quality of the Mankyung River will total 11, of which combined capacity will reach $39,850m^3/day$, and saying in detail, 5 at Gunsan city, 2 at Iksan city, 1 at Kimje city and 3 at Wanju gun, The scenario for water quality improvement was developed, considering the conditions of plant operation ratio and the accomplishment of the water quality target (BOD 4.4 mg/L, T-P 0.356 mg/L) at the end of the watershed of Mankyung B was predicted, making use of QUAL2E model. As a result of prediction using QUAL2E model based on scenarios with 70% and 100% of operation ratio, respectively, at 11 plants in 2010, the water quality at the watershed of Mankyung B was estimated at 4.322 mg/L which was lower than the target of BOD 4.4 mg/L, indicating the target water quality was achieved, when it comes to 70% of operation ratio, But in case of T-P, it was estimated at 0.565 mg/L, which was higher than the target. When it comes to 100% of operation ratio, T-P also was 0.563 mg/L which exceeded the target, 0.356 mg/L. As indicated above, the effect of water quality improvement appeared very insignificant, which was attributable to the limit of small scale sewage treatment plant in total reduction capacity. Hence, the measures for additional reduction in a bid to achieve the target water quality of T-P at the designated location need to be taken, and the measures to build the Sewage treatment facilities at the place where the pollution is significantly caused by T-P appeared to be required as well.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.2
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pp.834-841
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2012
In order to the mobile service uses the wireless terminal including the development of the wire wireless network and Smart phone, and etc. use including mobile office, which and etc. increases. Because in order that the u-Healthcare service using this appeared before the footlights and the existing quality measurement reference considered the speed, error rate, and etc. just, guarantees the stability of the u-Healthcare, the quality control by service are necessary. In this paper, the quality measurement reference by mobile service considering the radio environment as the method for satisfying the quality guarantee of the u-Healthcare mobile service user and user needs was presented. The WiBro u-Healthcare wireless data service quality based system in the end user perspective was established through the main performance index and entrepreneur case presented in the international standardization institute including 3GPP, WiMAX forum, GSMA, and etc. through the related research and the validity of the quality index establishment was presented according to each service.
The study is attempted to help double-income families use resources efficiently and rationally by analyzing The Time Use each of working women and housewives having preschool children based on the data of The Time Use survey carried out in 2004 and promote understandings on their quality of life, lifestyle and family welfare. To this end, the study analyzes the actual The Time Use of double-income families haying preschool children. The findings of the study are as follows: First, according to the comparison of The Time Use between double-income families and single-income families in 1999 and 2004, there is no significant difference in husbands' participation time in family management or family care between 1999 and 2004. Second, according to the comparison of The Time Use between double-income families and single-income families depending on the presence or non-presence of preschool children, families haying preschool children spent much more hours in family care than families without preschool children. Third, according to the comparison of the weekend schedule between double-income families and single-income families, it is found that working women work much more than housewives not only on weekdays but also on weekends and in particular, it is found that working women having preschool children work 2 hours longer than housewives.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.3057-3075
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2020
End-to-end network delay plays an vital role in distributed services. This delay is used to measure QoS (Quality-of-Service). It would be beneficial to know all node-pair delay information, but unfortunately it is not feasible in practice because the use of active probing will cause a quadratic growth in overhead. Alternatively, using the measured network delay to estimate the unknown network delay is an economical method. In this paper, we adopt the state-of-the-art matrix completion technology to better estimate the network delay from limited measurements. Although the number of measurements required for an exact matrix completion is theoretically bounded, it is practically less helpful. Therefore, we propose an online adaptive sampling algorithm to measure network delay in which statistical leverage scores are used to select potential matrix elements. The basic principle behind is to sample the elements with larger leverage scores to keep the traits of important rows or columns in the matrix. The amount of samples is adaptively decided by a proposed stopping condition. Simulation results based on real delay matrix show that compared with the traditional sampling algorithm, our proposed sampling algorithm can provide better performance (smaller estimation error and less convergence pressure) at a lower cost (fewer samples and shorter processing time).
It is necessary to achieve high performance in the task of zero anaphora resolution (ZAR) for completely understanding the texts in Korean, Japanese, Chinese, and various other languages. Deep-learning-based models are being employed for building ZAR systems, owing to the success of deep learning in the recent years. However, the objective of building a high-quality ZAR system is far from being achieved even using these models. To enhance the current ZAR techniques, we fine-tuned a pretrained bidirectional encoder representations from transformers (BERT). Notably, BERT is a general language representation model that enables systems to utilize deep bidirectional contextual information in a natural language text. It extensively exploits the attention mechanism based upon the sequence-transduction model Transformer. In our model, classification is simultaneously performed for all the words in the input word sequence to decide whether each word can be an antecedent. We seek end-to-end learning by disallowing any use of hand-crafted or dependency-parsing features. Experimental results show that compared with other models, our approach can significantly improve the performance of ZAR.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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