In order to provide real-time data from sensors and instruments at manufacturing processes on web, we proposed a communication service model based on XML(eXtensible Markup Language). HTML(Hyper Text Markup Language) is inadequate for describing real-time data from manufacturing plants while it is suitable for display of non-real-time multimedia data on web. For applying XML-based web service of process data in Intranet environment, real-time performance of communication services was evaluated to provide the system design criteria. XML schema for the data presentation was proposed and its communication performance was evaluated by simulation in terms of transmission delay due to increased message length and processing delay for transformation of raw data into defined format. For transformation of raw data into XML format, we proposed two structures: one is the scheme where transformation is done at an SCC(Supervisory Control Computer) after receiving real-time data from instruments. the other is the scheme where transformation is carried out at instruments before the data are transmitted to the SCC. Performances of two structures were evaluated on a testbed under various conditions such as six packet sizes and offered loads of 20%, 50% and 80%, respectively. Test results show that proposed schemes are applicable to the systems in Ethernet 100BaseT network if total message traffic is less than 7 Mbps.
In this paper, the performances of modeling methods for combining corrections from multiple reference stations for network user were compared and analyzed. The longer the distance between reference station and user is, the more the GPS errors are decorrelated. Based on this point, multiple corrections from reference stations which is constituting a network should be combined properly to be applied for user observation to eliminate GPS errors. There are many widely used conventional modeling methods and they are applied for Compact Network RTK users and user position accuracy is predicted by using residual errors in observation of user. Compact Network RTK is a technique of generating corrections which was developed by Seoul National University. As a result, the horizontal and vertical accuracies were within about 5 cm and 7 cm respectively with 95 % probability for all conventional modeling methods. In addition, we analyzed condition for reference station constellation for modeling method using height information.
As the environment with sensor network and ubiquitous computing is emerged, there are many demands of handling continuous, fast data such as streaming data. As work about streaming data has begun, work about management of streaming data in Publish-Subscribe system is started. The recent emergence of XML as a standard for information exchange on Internet has led to more interest in Publish - Subscribe system. A filtering technique of streaming XML data in the existing Publish- Subscribe system is using some schemes based on automata and YFilter, which is one of filtering techniques, is very popular. YFilter exploits commonality among path queries by sharing the common prefixes of the paths so that they are processed at most one and that is using the top-down approach. However, because partial matching path queries interrupt the common prefix sharing and don't calculate from root, throughput of YFilter decreases. So we use sharing of commonality among path queries with the common postfixes of the paths and use the bottom-up approach instead of the top-down approach. This filtering technique is called as PoSFilter. And we verify this technique through comparing with YFilter about throughput.
Seo, Dong-Mahn;Lee, Joa-Hyoung;Choi, Myun-Uk;Kim, Yoon;Jung, In-Bum
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.11
no.5
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pp.401-415
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2005
Owing to the improved wireless communication technologies, it is possible to provide streaming service of multimedia with PDAs and mobile phones in addition to desktop PCs. Since mobile client devices have low computing power and low network bandwidth due to wireless network, the transcoding technology to adapt media for mobile client devices considering their characteristics is necessary. Transcoding servers transcode the source media to the target media within corresponding grades and provide QoS in real-time. In particular, an effective load balancing policy for transcoding servers is inevitable to support QoS for large scale mobile users. In this paper, the resource weighted load distribution policy is proposed for a fair load balance and a more scalable performance in cluster-based transcoding servers. Our proposed policy is based on the resource weighted table and number of maximum supported users, which are pre-computed for each pre-defined grade. We implement the proposed policy on cluster-based transcoding servers and evaluate its fair load distribution and scalable performance with the number of transcoding servers.
This paper presents the implementation and performance of the HVIA-GE card, which is a hardware implementation of the Virtual Interface Architecture (VIA) based on Gigabit Ethernet. The HVIA-GE card is a 32-bit/33MHz PCI adapter containing an FPGA for the VIA protocol engine and a Gigabit Ethernet chip set to construct a high performance physical network. HVIA-GE performs virtual-to-physical address translation, Doorbell, and send/receive completion operations in hardware without kernel intervention. In particular, the Address Translation Table (ATT) is stored on the local memory of the HVIA-GE card, and the VIA protocol engine efficiently controls the address translation process by directly accessing the ATT. As a result, the communication overhead during send/receive transactions is greatly reduced. Our experimental results show the maximum bandwidth of 93.7MB/s and the minimum latency of 11.9${\mu}\textrm{s}$. In terms of minimum latency HVIA-GE performs 4.8 times and 9.9 times faster than M-VIA and TCP/IP, respectively, over Gigabit Ethernet. In addition, the maximum bandwidth of HVIA-GE is 50.4% and 65% higher than M-VIA and TCP/IP respectively.
Recently, although the requirement of quality of VOD content has been transferred upto the class of HD, conventional management systems characterized by OS dependency are truly limited in quality of video image, stability, and compatibility of network environments. In addition most of the content management systems realize very limited capabilities for the real affairs of content management and distribution services in such an OS dependent environment. In this paper, we propose a new scheme of HD-Class VOD Content Management System to solve these problems. We design and implement the proposed system based on open sources by using H.264 video compression method. The proposed system offers high quality content management method based on opened systems and independent on-line distribution method so that it can be realized as an integrated management scheme for VOD contents. Moreover, our system solves the problems of occasional cutting-down video, small screen, and poor image quality that exist in the conventional wmv-type CMS. According to the result of performance evaluation, our system maintains sufficient performance and tolerence for the case of large scale HD content operations or fabrications. We expect that the proposed integrated DB scheme will especially be effective when the content management applications are changed from Internet Web environments to mobile terminal environments.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.447-454
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2015
This paper proposes geographical name denoising by machine learning of event detection based on twitter. Recently, the increasing number of smart phone users are leading the growing user of SNS. Especially, the functions of short message (less than 140 words) and follow service make twitter has the power of conveying and diffusing the information more quickly. These characteristics and mobile optimised feature make twitter has fast information conveying speed, which can play a role of conveying disasters or events. Related research used the individuals of twitter user as the sensor of event detection to detect events that occur in reality. This research employed geographical name as the keyword by using the characteristic that an event occurs in a specific place. However, it ignored the denoising of relationship between geographical name and homograph, it became an important factor to lower the accuracy of event detection. In this paper, we used removing and forecasting, these two method to applied denoising technique. First after processing the filtering step by using noise related database building, we have determined the existence of geographical name by using the Naive Bayesian classification. Finally by using the experimental data, we earned the probability value of machine learning. On the basis of forecast technique which is proposed in this paper, the reliability of the need for denoising technique has turned out to be 89.6%.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.337-350
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2014
Internet-of-Things(IoT) is the computing paradigm converged with different technologies, where diverse devices are connected via the wireless network, acquire environmental information from their equipped sensors, and are actuated. IoT applications provide smart services to users by interacting with multiple devices connected to the network. IoT devices provide the simple set of the information and also offer smart services by collaborating with other devices. That is, IoT applications always interact with IoT devices which are becoming very popular at a fast pace. However, due to this fact, developing IoT application results in unconventional technical challenges which have not been observed in typical software applications. Moreover, since IoT computing has its own characteristics which are distinguished from other former paradigms such as embedded computing and mobile computing, IoT applications also reveal their own technical challenges. Therefore, we analyze technical challenges occurring in developing IoT applications and present effective solutions to overcome the challenges. To verify identified issues and presented solutions, we present the result of performing a case study of developing an IoT application. Through the case study, we verify how the unconventional technical issues are raised in a real domain and analyze effectiveness of applying the solutions to the application.
In this paper, we propose a practical TCP friendly rate control scheme that considers the minimum channel bandwidth of the network when transporting SVC (scalable video coding) video over IP netowrks such as Internet. RTP and RTCP is mainly designed for use with UDP (User Datagram Protocol) for real-time video transport over the Internet. TCP-friendly rate control was proposed to satisfy the demands of multimedia applications while being reasonably fair when competing for bandwidth with conventional TCP applications. However the rate control model of the conventional TCP-friendly rate control scheme does not consider the minimum channel bandwidth of the network. Thus the estimated channel bandwidth by the conventional rate control model might be quite different from the real channel bandwidth when the packet loss ratio of the network is very large. In this paper, we propose a modified TCP-friendly rate control scheme that considers the minimum channel bandwidth of the network. Based on the modified TCP-friendly rate control, we assign the minimum channel bandwidth to the base layer bitstream of SVC video, and remaining available bandwidth is allocated to the enhancement layer of SVC video for the TCP friendly scalable video transmission. It is shown by simulations that the modified TCP-friendly rate control scheme can be effectively used for a wider range of controlled bit rates depending on the packet loss ratio than the conventional TCP-friendly control scheme. Furthermore, the effectiveness of the proposed scheme in terms of objective video quality is proved by comparing PSNR performance with the conventional scheme.
The multi-level storage architecture has been widely adopted in servers and data centers. However, while prefetching has been shown as a crucial technique to exploit sequentiality in accesses common for such systems and hide the increasing relative cost of disk I/O, existing multi-level storage studies have focused mostly on cache replacement strategies. In this paper, we show that prefetching algorithms designed for single-level systems may have their limitations magnified when applied to multi-level systems. Overly conservative prefetching will not be able to effectively use the lower-level cache space, while overly aggressive prefetching will be compounded across levels and generate large amounts of wasted prefetch. We design and implement a hierarchy-aware lower-level prefetching strategy called PMS(Prefetching strategy for Multi-level Storage system) that applicable to any upper level prefetching algorithms. PMS does not require any application hints, a priori knowledge from the application or modification to the va interface. Instead, it monitors the upper-level access patterns as well as the lower-level cache status, and dynamically adjusts the aggressiveness of the lower-level prefetching activities. We evaluated the PMS through extensive simulation studies using a verified multi-level storage simulator, an accurate disk simulator, and access traces with different access patterns. Our results indicate that PMS dynamically controls aggressiveness of lower-level prefetching in reaction to multiple system and workload parameters, improving the overall system performance in all 32 test cases. Working with four well-known existing prefetching algorithms adopted in real systems, PMS obtains an improvement of up to 35% for the average request response time, with an average improvement of 16.56% over all cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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