The current trends in information technology and intelligent systems use data mining techniques to discover patterns and extract rules from distributed databases. In distributed environment, the extracted rules from data mining techniques can be used in dynamic replications, adaptive load balancing and other schemes. However, transmission of large data through the system can cause errors and unreliable results. This paper proposes the intelligent distributed platform based on dynamic group binding using mobile agents which addresses the use of intelligence in distributed environment. The proposed grouping service implements classification scheme of objects. Data compressor agent and data miner agent extracts rules and compresses data, respectively, from the service node databases. The proposed algorithm performs preprocessing where it merges the less frequent dataset using neuro-fuzzy classifier before sending the data. Object group classification, data mining the service node database, data compression method, and rule extraction were simulated. Result of experiments in efficient data compression and reliable rule extraction shows that the proposed algorithm has better performance compared to other methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.287-307
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2018
There are two targets to schedule parallel jobs in the Cloud: (1) scheduling the jobs as many as possible, and (2) reducing the average execution time of the jobs. Most of previous work mainly focuses on the computing speed of resources without considering other attributes, such as bandwidth, memory and so on. Especially, past work does not consider the supply-demand condition from those attributes. Resources have different attributes, considering those attributes together makes the scheduling problem more difficult. This is the problem that we try to solve in this paper. First of all, we propose a new parallel job scheduling method based on a classification method of resources from different attributes, and then a scheduling method-CPLMT (Cloud parallel scheduling based on the lists of multiple attributes) is proposed for the parallel tasks. The classification method categories resources into different kinds according to the number of resources that satisfy the job from different attributes of the resource, such as the speed of the resource, memory and so on. Different kinds have different priorities in the scheduling. For the job that belongs to the same kinds, we propose CPLMT to schedule those jobs. Comparisons between our method, FIFO (First in first out), ASJS (Adaptive Scoring Job Scheduling), Fair and CMMS (Cloud-Minmin) are executed under different environments. The simulation results show that our proposed CPLMT not only reduces the number of unfinished jobs, but also reduces the average execution time.
Surveillance cameras have been installed in many places because security and safety has become an important issue in modern society. However, watching surveillance videos and judging accidental situations is very labor-intensive and time-consuming. So now, requests for research to automatically analyze the surveillance videos is growing. In this paper, we propose a surveillance system to track multiple persons in videos and to summarize the videos based on tracking information. The proposed surveillance summarization system applies an adaptive illumination correction, subtracts the background, detects multiple persons, tracks the persons, and saves their tracking information in a database. The tracking information includes tracking one's path, their movement status, length of staying time at the location, enterance/exit times, and so on. The movement status is classified into six statuses(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, and Exit). This proposed summarization system provides a person's status as a graph in time and space and helps to quickly determine the status of the tracked person.
With the growing trends of communication- broadcasting convergence, a hybrid IPTV that supports both IP network-based on-demand media and terrestrial or cable-based broadcast media is gaining attraction. This paper proposes a rich media framework for hybrid IPTV with support of the latest H.264 codec. For this purpose, we design and implement a media component and a RIA run-time engine customized for TV with the hybrid media. The media component has been designed to provide a uniform and efficient application interface to the various playback methods for RF broadcast and IP-based stored or live media. For performance and portability, it exploits media stream abstraction, adaptive on-demand I-frame search, and automatic calculation of play duration. Based on the proposed media interface, we develop a RIA run-time prototype. It has been carefully designed to fully utilize the built-in graphic acceleration hardware for optimized rendering in the resource-constrained IPTV environments. Demonstration and experiment results validate the performance and usefulness of the developed framework. The framework is expected to be used effectively to support graphics and hybrid media in the applications of IPTV-based VOD, advertisement, and education.
Personal mobile devices equipped with non-volatile storage such as MP3 player, PMP, cellular phone, and USB memory require safety for the stored data on the devices. One of the safety requirements is secure deletion, which is removing stored data completely so that the data can not be restored illegally. In this paper, we study how to design the secure deletion on Flash memory, commonly used as storage media for mobile devices. We consider two possible secure deletion policy, named zero-overwrite and garbage-collection respectively, and analyze how each policy affects the performance of Flash memory file systems. Then, we propose an adaptive file deletion scheme that exploits the merits of the two possible policies. Specifically, the proposed scheme applies the zero-overwrite policy for small files, whereas it employs the garbage-collection policy for large files. Real implementation experiments show that the scheme is not only secure but also efficient.
With advances in sensor technology, current researches on the pertinent techniques are actively directed toward the way which enables the USN computing service. For many applications using sensor networks, the incoming data are by nature characterized as high-speed, continuous, real-time and infinite. Due to such uniqueness of sensor data characteristics, for some instances a finite-sized buffer may not accommodate the entire incoming data, which leads to inevitable loss of data, and requirement for fast processing makes it impossible to conduct a thorough investigation of data. In addition to the potential problem of loss of data, incoming data in its raw form may exhibit high degree of complexity which evades simple query or alerting services for capturing and extracting useful information. Furthermore, as traditional mining techniques are developed to handle fixed, static historical data, they are not useful and directly applicable for analyzing the sensor data. In this paper, (1) describe how three mining techniques (sensor data outlier analysis, sensor pattern analysis, and sensor data prediction analysis) are appropriate for the USN middleware structure, with their application to the stream data in ocean environment. (2) Another proposal is a middleware structure based on USN environment adaptive to above mining techniques. This middleware structure includes sensor nodes, sensor network common interface, sensor data processor, sensor query processor, database, sensor data mining engine, user interface and so on.
Asynchronous transfer mode (ATM) can be efficiently used to transport packet data services. The switching system will support voice and packet data services simultaneously from end to end applications. To guarantee quality of service (QoS) of the offered services, source rate to send packet data is needed to control the network overload condition. Most existing control algorithms are shown to provide the threshold-based feedback control technique. However, real-time voice calls can be dynamically connected and released during data services in the network. If the feedback control information delays, quality of the serviced voice can be degraded due to a time delay between source and destination in the high speed link, An adaptive algorithm based on the optimal least mean square error technique is presented for the predictive feedback control technique. The algorithm attempts to predict a future buffer size from weight (slope) adaptation of unknown functions, which are used for feedback control. Simulation results are presented, which show the effectiveness of the algorithm.
Recently, information technology is considered as a basement of management for industries as well as administrations. Especially, government agencies deal with more high sensitive and Important data than other businesses, so, their security managements should be fair and efficient. At present, most government agencies possess and operate their own information security systems, but apply them for the sake of formality only, even do not adapt an audit system for management polices. This paper presents a design and implementation of an automated audit system which is suitable for the operation environment in government agencies, using the audit system based on the BS7799. The. proposed system aims to objectively, numerically and daily control the ISMS (Information Security Management System) for different level of government agencies. In addition, it permits to design and implement an adaptive audit tool, in order to meet a given condition of audit organization and guard the personal relationship between the auditor and its counterpart.
Recent advancements in wireless networks have enabled support for mobile applications to transfer data over heterogeneous wireless paths in parallel using data striping technique [2]. Traditionally, high performance data transfer requires tuning of multiple TCP sockets, at sender's end, based on bandwidth delay product (BDP). Moreover, traditional techniques like Automatic TCP Buffer Tuning (ATBT), which balance memory and fulfill network demand, is designed for wired infrastructure assuming single flow on a single socket. Hence, in this paper we propose a buffer tuning technique at senders end designed to ensure high performance data transfer by striping data at transport layer across heterogeneous wireless paths. Our mechanism has the capability to become a resource management system for transport layer connections running on multi-homed mobile host supporting features for wireless link i.e. mobility, bandwidth fluctuations, link level losses. We show that our proposed mechanism performs better than ATBT, in efficiently utilizing memory and achieving aggregate throughput.
As recent fusion industry and ubiquitous technology have grown fast, network contents, which require high load, are provided in various infrastructures and facilities such as u-city and smart phones. Therefore, it is anticipated that the playback quality of multimedia compared to network loads degrades dramatically due to the drastic increment of real-time reference of conventional high load contents (eg. multimedia data). In this paper, we improved the method of the traffic assignment based on MPP which elevated the playback quality of multimedia by assigning discriminately the possible traffic of MMS with TP coefficients. When the TP coefficient which combines content preference with media preference was applied to a real-time traffic assignment scheduler, the simulation results showed that the multimedia playback stream was assigned within the possible traffic of a server. The real-time scheduling algorithm was improved by using the TP coefficient that combines the time-dependent image contents and the weighted value of media preference. It was observed from the experiment that the loss of the possible traffic decreases to 3.91% and 3.88% for three and four clients respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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