The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.4A
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pp.377-386
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2008
In this paper, a new handover management scheme has been proposed to reduce handover latency and to support fast handover without packet losses, so that it may be applicable to the wireless mobile Internet system such as IPv6-based WiBro system. To minimize the handover latency in processing of movement detection, we propose the handover management scheme which simplifies the handover message exchanging procedure between mobile subscriber station (MSS) and network by integrating layer 2 and layer 3 handovers efficiently based on the layer2 information. To reduce the processing delay from new care-of-address (NCoA) configuration during handover, we propose that NCoA is created, distributed and managed by new access control router (NACR). In addition, in order to minimize the packet transmission delay and eliminate the packet losses, the proposed scheme employs a crossover router (CR) which is upper network located over PACR and NACR and employs the packet buffering for MSS. The simulation study shows that the proposed scheme achieves loss-free packet delivery and low latency in the environment of narrow overlapped cell area or high velocity of the MSS, comparing the performance with the conventional schemes.
Objective: The aim of this study was to investigate the correlation between 3D visual fatigue and physiological measures by canonical correlation analysis enabling to categorical correlation. Background: Few studies have been conducted to investigate the physiological mechanism underlying the visual fatigue caused by processing 3D information which may make the cognitive mechanism overloaded. However, even the previous studies lack validation in terms of the correlation between physiological variables and the visual fatigue. Method: 9 Female and 6 male subjects with a mean age of $22.53{\pm}2.55$ voluntarily participated in this experiment. All participants were asked to report how they felt about their health sate at after viewing 3D. In addition, Low & Hybrid measurement test(Event Related Potential, Steady-state Visual Evoked Potential) and for evaluating cognitive fatigue before and after viewing 3D were performed. The physiological signal were measured with subjective fatigue evaluation before and after in watching the 3D content. For this study suggesting categorical correlation, all measures were categorized into three sets such as included Visual Fatigue set(response time, subjective evaluation), Autonomic Nervous System set(PPG frequency, PPG amplitude, HF/LF ratio), Central Nervous System set(ERP amplitude P4, O1, O2, ERP latency P4, O1, O2, SSVEP S/N ratio P4, O1, O2). Then the correlation of three variables sets, canonical correlation analysis was conducted. Results: The results showed a significant correlation between visual fatigue and physiological measures. However, different variables of visual fatigue were highly correlated to respective HF/LF ratio and to ERP latency(O2). Conclusion: Response time was highly correlated to ERP latency(O2) while the subjective evaluation was to HF/LF ratio. Application: This study may provide the most significant variables for the quantitative evaluation of visual fatigue using HF/LF ratio and ERP latency based human performance and subjective fatigue.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.2
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pp.47-52
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2023
Mobile Edge Computing(MEC) is considered as a promising technology to effectively support the explosively increasing traffic demands. It can provide low-latency services and reduce network traffic by caching contents at the edge of networks such as Base Station(BS). Although users may associate with the nearest BSs, it is more beneficial to associate users to the BS where the requested content is cached to reduce content download latency. Therefore, in this paper, we propose a mobility-aware joint caching and user association algorithm to imporve the cache hit ratio. In particular, the proposed algorithm performs caching and user association based on sojourn time and content preferences. Simulation results show that the proposed scheme improves the performance in terms of cache hit ratio and latency as compared with existing schemes.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.517-519
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2022
In 5G network environment, proactive mobility management is essential as 5G mobile networks provide new services with ultra-low latency through dense deployment of small cells. The importance of a system that actively controls device handover is emerging and it is essential to predict mobile trajectory during handover. Sequence-to-sequence model is a kind of deep learning model where it converts sequences from one domain to sequences in another domain, and mainly used in natural language processing. In this paper, we developed a system for predicting mobile trajectory in a wireless network environment using sequence-to-sequence model. Handover speed can be increased by utilize our sequence-to-sequence model in actual mobile network environment.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.12-15
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2020
Data access characteristics can directly affect the efficiency of the system execution. This research is to design an accurate predictor by using historical memory access information, where highly accessible data can be migrated from low-speed storage (SSD/HHD) to high-speed memory (Memory/CPU Cache) in advance, thereby reducing data access latency and further improving overall performance. For this goal, we design a locally weighted linear regression prefetch scheme to cope with irregular access patterns in large graph processing applications for a DARM-PCM hybrid memory structure. By analyzing the testing result, the appropriate structural parameters can be selected, which greatly improves the cache prefetching performance, resulting in overall performance improvement.
Salim, Mikail Mohammed;Kang, Jungho;Park, Jong Hyuk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.128-130
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2021
Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.5
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pp.303-309
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2016
This paper presents a channel-adaptive rate control algorithm for low delay video coding. The main goal of the proposed method is to adaptively use the unknown available channel bandwidth while reducing the end-to-end delay between encoder and decoder. The key idea of the proposed algorithm is for the status of the encoder buffer to indirectly reflect the mismatch between the available channel bandwidth and the generated bitrate. Hence, the proposed method fully utilizes the unknown available channel bandwidth by monitoring the encoder buffer status. Simulation results show that although the target bitrate mismatches the available channel bandwidth, the encoder efficiently adapts the given available bandwidth to improve the peak signal-to-noise ratio.
With the development of computing technology, the convergence of ICT with existing traditional industries is being attempted. In particular, with the recent advent of 5G, connectivity with numerous AuT (autonomous Things) in the real world as well as simple mobile terminals has increased. As more devices are deployed in the real world, the need for technology for devices to learn and act autonomously to communicate with humans has begun to emerge. This article introduces "Device to the Edge," a new computing paradigm that enables various devices in smart spaces (e.g., factories, metaverse, shipyards, and city centers) to perform ultra-reliable, low-latency and high-speed processing regardless of the limitations of capability and performance. The proposed technology, referred to as EdgeCPS, can link devices to augmented virtual resources of edge servers to support complex artificial intelligence tasks and ultra-proximity services from low-specification/low-resource devices to high-performance devices.
High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video codec standard of the ITU-T Video Coding Experts Group and the ISO/IEC Moving Picture Experts Group. The main goal of this newly introduced standard is for catering to high-resolution video in low bandwidth environments with a higher compression ratio. This paper provides a performance comparison between HEVC and H.264/AVC video compression standards in terms of objective quality, delay, and complexity in the broadcasting environment. The experimental investigation was carried out using six test sequences in the random access configuration of the HEVC test model (HM), the HEVC reference software. This was also carried out in similar configuration settings of the Joint Scalable Video Module (JSVM), the official scalable H.264/AVC reference implementation, running on a single layer mode. According to the results obtained, the HM achieves more than double the compression ratio compared to that of JSVM and delivers the same video quality at half the bitrate. Yet, the HM encodes two times slower (at most) than JSVM. Hence, it can be concluded that the application scenarios of HM and JSVM should be judiciously selected considering the availability of system resources. For instance, HM is not suitable for low delay applications, but it can be used effectively in low bandwidth environments.
The syllable frequency effect is defined as the inhibitory effect that words starting with high frequency syllable generate a longer lexical decision latency and a larger error rate than words starting with low frequency syllable do. Researchers agree that the reason of the inhibitory effect is the interference from syllable neighbors sharing a target's first syllable at the lexical level and the degree of the interference effect correlates with the number of syllable neighbors or stronger syllable neighbors which have a higher word frequency. However, although the syllable frequency can be classified as the syllable type and token frequency, previous studies in visual word recognition have used the syllable frequency without the classification. Recently Conrad, Carreiras, & Jacobs (2008) demonstrated that the syllable type frequency might reflect a sub-lexical processing level including matching from letters to syllables and the syllable token frequency might reflect competitions between a target and higher frequency words of syllable neighbors in the whole word lexical processing level. Therefore, the present study investigated their proposals using word naming tasks. Generally word naming tasks are more sensitive to sub-lexical processing. Thus, the present study expected a facilitative effect of high syllable type frequency and a null effect of high syllable token frequency. In Experiment 1, words starting with high syllable type frequency generated a faster naming latency than words starting with low syllable type frequency with holding syllable token frequency of them. In Experiment 2, high syllable token frequency also created a shorter naming time than low syllable token frequency with holding their syllable type frequency. For that reason, we rejected the propose of Conrad et al. and suggested that both type and token syllable frequency could relate to the sub-lexical processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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