The semiconductor equipments generate a lot of data traffic via communication channels for the effective manufacturing processes of semiconductors and for the automation of semiconductor equipments. These data should be sent to a host computer in order to keep in a safe. The IEEE 802.11e specification gives differentiated and distributed access to a wireless communication medium with four access categories. These four access categories use different priority parameters which lead to quality of service in data traffic. In this paper, it is shown that the throughput of data depends upon the priority parameters provided by IEEE802.11e. We implement the usage of priority parameters in the SECS protocol for semiconductor equipments. It is necessary that the data from semiconductor equipments should be classified with certain priority for the effective use of our proposed method. Therefore, our scheme will contribute to improving the performance of the manufacturing processes of semiconductors.
We propose a mechanism for monitoring load in quality of service (QoS)-enabled wireless networks and show how it can be used for network management as well as for dynamic pricing. Mobile network traffic, especially video, has grown exponentially over the last few years and it is anticipated that this trend will continue into the future. Driving factors include the availability of new affordable, smart devices, such as smart-phones and tablets, together with the expectation of high quality user experience for video as one would obtain at home. Although new technologies such as long term evolution (LTE) are expected to help satisfy this demand, the fact is that several other mechanisms will be needed to manage overload and congestion in the network. Therefore, the efficient management of the expected huge data traffic demands is critical if operators are to maintain acceptable service quality while making a profit. In the current work, we address this issue by first investigating how the network load can be accurately monitored and then we show how this load metric can then be used to provide creative pricing plans. In addition, we describe its applications to features like traffic offloading and user satisfaction tracking.
If the future can be predicted from network traffic data, which is a time series, it can achieve effects such as efficient resource allocation, prevention of malicious attacks, and energy saving. Many models based on statistical and deep learning techniques have been proposed, and most of these studies have focused on improving model structures and learning algorithms. Another approach to improving the prediction performance of the model is to obtain a good-quality data. With the aim of obtaining a good-quality data, this paper applies a dense sampling technique that augments time series data to the application of network traffic prediction and analyzes the performance improvement. As a dataset, UNSW-NB15, which is widely used for network traffic analysis, is used. Performance is analyzed using RMSE, MAE, and MAPE. To increase the objectivity of performance measurement, experiment is performed independently 10 times and the performance of existing sparse sampling and dense sampling is compared as a box plot. As a result of comparing the performance by changing the window size and the horizon factor, dense sampling consistently showed a better performance.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.263-264
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2018
The quality of service provided by Vessel Traffic Services depends on the tasks characteristics and the work environment of Vessel Traffic Service operators. In this paper, the working conditions of Vessel Traffic Service operators are analyzed in order to propose methods to improve the working environment of Vessel Traffic Services and to provide high quality service through them. The questionnaire survey was conducted for Vessel Traffic Service operators working at 20 Vessel Traffic Service centers. It is expected that it might be used as the basic data for improvement of work environment and organization of Vessel Traffic Service center in the future.
Security has become an issue due to the rapid increases in internet traffic data network. Especially P2P traffic data poses a great challenge to network systems administrators. Preemptive measures are necessary for network quality of service(QoS) and efficient resource management like blocking suspicious traffic data. Deep packet inspection(DPI) is the most exact way to detect an intrusion but it may pose a private security problem that requires time. We used several machine learning methods to compare the performance in classifying network traffic data accurately over time. The Random Forest method shows an excellent performance in both accuracy and time.
This study developed the classification of National Soil Quality Monitoring Network (NSQM) and its site selection criteria to meet the recently established purposes of the NSQM. The NSQM were suggested by this study to classify into the six-purposes site groups from the current classification of land uses. The six purposes site groups were 1) intensive observation sites, 2) contaminant loading sites, 3) human activity sites, 4) background sites, 5) river soil sites, and 6) sites near the groundwater quality monitoring wells. Furthermore, this study developed the site selection criteria of NSQM utilizing the accumulated NSQM data, road traffic data, chemical emission data, census, soil information, and the literature related to soil quality variation due to contaminant loads. For selecting suitable sites for NSQM, this study used road traffic, chemical emission, the distance from the contaminant sources, and population information as specific criteria. The suggested site classification and criteria were appled for the current 100 NSQM sites for evaluation. Forty sites were met to the criteria suggested by this study, but sixty sites were not met to the criteria. However, some of the sixty sites also included the obscure sites that their addresses were not apparent to find them.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.374-395
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2017
Users quite often experience volatile channel conditions which negatively influence multimedia transmission. HTTP adaptive streaming has emerged as a new promising technology where the video quality can be adjusted to variable network conditions. Nevertheless, the new technology does not remain without drawbacks. As it has been observed, multiple video players sharing the same network link have often problems with achieving good efficiency and stability of play-out due to a mutual interference and competition among video players. Our investigation indicates that there may be another cause for under-performance of the streamed video. In an emulated environment, we implemented three algorithms of adaptive video play-out based on bandwidth or buffer assessment. As we show, traffic generated by players employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations. However, when some of the parameters of the play-out strategies are randomised, the correlation and synchronisation diminish what has a positive impact on the smoothness of the traffic and on the video quality perceived by end users. Our research shows that non-correlated traffic flows generated by play-out strategies improve efficiency and stability of streamed adaptive video.
Wireless LAN Voice over IP(VoIP) equipment needs Quality-of-Service(QoS) with priority for processing real-time traffic. This paper shows transmit function implementation of wireless LAN(WLANs) media access control(MAC) support VoIP, and it has an advantage of guarantee of QoS and is adaptable to VoIP or mobile wireless equipment. The IEEE 802.11e standard in progress has four queues according to four access categories(AC) for transmit and the MAC transmits the data based on EDCA. The value of AC is from AC0 to AC3 and AC3 has the highest priority. The transmit method implemented at this paper ensure QoS using one transmit FIFO in hardware since real-time traffic data and non real-time traffic data has the different priority. The device driver classifies real-time data and non real-time data and transmit data to hardware with information about data type. The hardware conducts shorter backoff and selects faster AIFS slot for real-time data than it for non real-time data. Therefor It make give the real-time traffic data faster channel access chance than non real-time data and enhances QoS.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.2
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pp.29-40
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2005
In this research, we propose packet scheduling algorithm considering different QoS characteristics of real-time traffic and non-real-time traffic in the next generation wireless communication system serving the multimedia traffic and a new efficient framing method cooperated with this packet scheduler. When the selected traffic classes of the selected users are transmitted, our proposed framing method can increase the number of serviced traffic classes by mixing the many different traffic classes within one frame considering data rate decided by the allocated AMC (Adaptive Modulation and Coding) option. Using this proposed method, the fairness among the traffic classes can be achieved and the system performance for total throughput and delay can be enhanced. Simulations are performed to analyze the performance of the proposed framing method. Our proposed packet scheduler and framing method will be applied to the next generation multimedia wireless communication system serving many traffic classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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