KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.819-837
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2014
Data centers, which implement cloud service, have been faced up with quick growth of energy consumption and low efficiency of energy. 60GHz wireless communication technology, as a new option to data centers, can provide feasible approach to alleviate the problems. Aiming at energy optimization in 60GHz wireless data centers (WDCs), we investigate virtualization technology to assign virtual resources to minimum number of servers, and turn off other servers or adjust them to the state of low power. By comprehensive analysis of wireless data centers, we model virtual network and physical network in WDCs firstly, and propose Virtual Resource Mapping Packing Algorithm (VRMPA) to solve energy management problems. According to VRMPA, we adopt packing algorithm and sort physical resource only once, which improves efficiency of virtual resource allocation. Simulation results show that, under the condition of guaranteeing network load, VPMPA algorithm can achieve better virtual request acceptance rate and higher utilization rate of energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2153-2169
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2012
Femtocells provide high quality indoor communications with low transmit power. However, when femtocells are applied in cellular systems, a co-channel interference problem between macrocells and femtocells occurs because femtocells use the same spectrum as do the macrocells. To solve the co-channel interference problem, a previous study suggested a resource allocation scheme in LTE cellular systems using FFR. However, this conventional resource allocation scheme still has interference problems between macrocells and femtocells near the boundary of the sub-areas. In this paper, we define an optimization problem for resource allocation to femtocells and propose a femtocell resource allocation scheme to solve the optimization problem and the interference problems of the conventional scheme. The evaluation of the proposed scheme is conducted by System Level Simulation while varying the simulation environments. The simulation results show that the proposed scheme is superior to the conventional scheme and that it improves the overall performance of cellular systems.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.15
no.2
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pp.147-171
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2011
The purpose of this study was to examine low-income households' financial problems and the demand for financial counseling. For these purposes, a survey of 500 low-income households was conducted by an on-line survey company. The results were as follows. First, four types of low-income households classified by income and job criteria were: the not-working poorest (16.2%), the working poor (27.0%), the not-working low-income (13.8%), and the working low-income (43.4%). Also, seven areas of financial problems were found through factor analysis. They included difficulty of survival, insufficient funds for special expenditures, defaults on financial obligation, decrease of income, increase of debts, emotional anguish, and difficulty in meeting living expenditures. 61.6% of respondents requested financial counseling, and 44.5% of them preferred internet counseling to counseling by phone or in-person, while 49.5% desired access to public counseling organizations. The five types of financial counseling content for low-income households that were found through factor analysis were financial planning, credit management, asset management/investment, public support, and use of credit cards. The low-income householders demanded financial planning counseling and pubic support counseling more than the other types of financial counseling. Logistic regression analysis revealed that the demand for financial counseling participation was significantly influenced by age and income. The demand for financial counseling content was age, income, and types of financial problems. Therefore, general financial counseling programs for low-income households should be expanded. Furthermore, those counseling programs can be useful if they not only include credit management but also financial planning, economic support information and savings.
Despite the rise of studies in spoken to sign language translation, low-resource problems of sign language corpus have been rarely addressed. As a first step towards translating from spoken to sign language, we addressed the problems arising from resource scarcity when translating spoken language to manual signals translation using statistical machine translation techniques. More specifically, we proposed three preprocessing methods: 1) paraphrase generation, which increases the size of the corpora, 2) lemmatization, which increases the frequency of each word in the corpora and the translatability of new input words in spoken language, and 3) elimination of function words that are not glossed into manual signals, which match the corresponding constituents of the bilingual sentence pairs. In our experiments, we used different types of English-American sign language parallel corpora. The experimental results showed that the system with each method and the combination of the methods improved the quality of manual signals translation, regardless of the type of the corpora.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1638-1658
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2024
As a crucial development direction for the sixth generation of mobile communication networks (6G), Low Earth Orbit (LEO) satellite networks exhibit characteristics such as low latency, seamless coverage, and high bandwidth. However, the frequent changes in the topology of LEO satellite networks complicate communication between satellites, and satellite power resources are limited. To fully utilize resources on satellites, it is essential to determine the association between satellites before power allocation. To effectively address the satellite association problem in LEO satellite networks, this paper proposes a satellite association-based resource allocation algorithm. The algorithm comprehensively considers the throughput of the satellite network and the fairness associated with satellite correlation. It formulates an objective function with logarithmic utility by taking the logarithm and summing the satellite channel capacities. This aims to maximize the sum of logarithmic utility while promoting the selection of fewer associated satellites for forwarding satellites, thereby enhancing the fairness of satellite association. The problems of satellite association and power allocation are solved under constraints on resources and transmission rates, maximizing the logarithmic utility function. The paper employs an improved Kuhn-Munkres (KM) algorithm to solve the satellite association problem and determine the correlation between satellites. Based on the satellite association results, the paper uses the Lagrangian dual method to solve the power allocation problem. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm enhances the fairness of satellite association, optimizes resource utilization, and effectively improves the throughput of LEO satellite networks.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.21
no.2
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pp.25-50
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2017
Recently, concern about family safety is rising again as an important issue with the context of family healthiness and well-being in Korean society despite of the dramatic economic growth. The purpose of this study is to examine the status of family safety of singles and single-parent households and to investigate the effect of social capital on the level of their family safety. Data are from the 10th wave of Korea Welfare Panel Study analysing one-person households(N=2,017) and single-parent households(N=172). One-person households were categorized as three groups by age(the youths/middle-aged/the elderly) and single-parent households were also three by family types(mother-child/fahter-child/grandparent-child). The major results were as follows: First, the mean of family safety index was highest among middle-aged, while single youths had the fewest problems in terms of family safety. Second, social capital was found to vary by family structure. In the one-person households, all the levels of the social capital variables, including trust, bond, acceptance, and participation, differed significantly; only two variables, bond and embracement, differed in the single-parent households. Third, social capital differed between the low-income households and others significantly. Forth, the positive effects of social capital on overcoming family safety problems were investigated. In conclusion, social capital represents an alternative resource for overcoming economic hardship for low-income one-person/single-parent households, especially for middle-aged singles and father-child single-parent households. Based on these empirical results, theoretical implications were discussed with regard to family policy and programs.
The objective of this thesis is to analyse empirically the economic resource problems of the rural poor households. Data from 444 rural sample households in four provinces, divided into two subgroups, the poor and the non-poor households, were analysed and compared. The owned arable land size, level of agricultural and non-agricultural income, assets, debts and the sufficiency of living expenses of the poor households were measured and compared with those of non-poor households respectively. The significant findings and drawn conclusions are as follows : The rural poor households 1. tends to show smaller family size, older age and lower level of education of homemakers than the non-poor households, that might work as constraints to income sources and quality. 2. has not only small arable lands and agricultural income but also even smaller cash income, less than 50% of total income, with 27% of self-product consumption and depends more on non-agricultural income than the non-poor households. Such weakness of income structure might cause and increase the income instability of the rural poor households. 3. reveals significantly different level and components of assets from the non-poor households lower level of assets, less amounts of but more load of debt due to lower solvency that comes from low level of income and assets, higher debts for consumption and lower accessibility to credit. All these socio-demographic and economic characteristics of the rural poor households might have compound effects on the economic problems of the poor households and make vicious circle of poor.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.21
no.3
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pp.373-389
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2009
The aims of this study are to examine urgent problems for reorganization into future-proof large purse seine fisheries in order to positively cope with rapidly changing domestic and foreign fisheries circumstances. First, this paper provides current situations of the large purse seine fisheries. The current situations of it are composed of fisheries influence such as vessel number, vessel power, and fisher number, use of resource and fishing places, and changes in products and sales of species caught by the large purse seine. Secondly, this paper reviews current problems of the large purse seine fisheries including cost reduction and increase of value added. Thirdly, this paper suggests basic development direction and countermeasures for strengthening competitiveness of the large purse seine fisheries. In conclusion, urgent problems of the larger purse seine fisheries can be summarized as inefficiency of distribution structures and retarded landing system and facilities as well as the worse of profitability according to shrink of fishing places, reduction of products, lack of workers, and increase in oil price. To solve the urgent problems, the large purse seine fisheries should be changed into an industry with low cost and high efficiency, and also need to introduce of new production system, strengthen autonomous management of natural resource, and increase in value added to products.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.2914-2935
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2016
With the increasing popularization of cloud computing, how to reduce physical energy consumption and increase resource utilization while maintaining system performance has become a research hotspot of virtual machine deployment in cloud platform. Although some related researches have been reported to solve this problem, most of them used the traditional heuristic algorithm based on greedy algorithm and only considered effect of single-dimensional resource (CPU or Memory) on energy consumption. With considerations to multi-dimensional resource utilization, this paper analyzed impact of multi-dimensional resources on energy consumption of cloud computation. A multi-dimensional resource constraint that could maintain normal system operation was proposed. Later, a novel virtual machine deployment method (NVMDM) based on improved particle swarm optimization (IPSO) and Euclidean distance was put forward. It deals with problems like how to generate the initial particle swarm through the improved first-fit algorithm based on resource constraint (IFFABRC), how to define measure standard of credibility of individual and global optimal solutions of particles by combining with Bayesian transform, and how to define fitness function of particle swarm according to the multi-dimensional resource constraint relationship. The proposed NVMDM was proved superior to existing heuristic algorithm in developing performances of physical machines. It could improve utilization of CPU, memory, disk and bandwidth effectively and control task execution time of users within the range of resource constraint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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