• Journal of Communications and Networks
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• 제7권2호
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• pp.144-156
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• 2005

Video streaming over wireless networks is challenging due to node mobility and high channel error rate. In this paper, we propose a multi-source video streaming (MUVIS) system to support high quality video streaming service over IEEE 802.1l-based wireless networks. We begin by collocating a streaming proxy with the wireless access point to help leverage both the media server and peers in the WLAN. By tracking the peer mobility patterns and performing content discovery among peers, we construct a multi-source sender group and stream video using a rate-distortion optimized scheme. We formulate such a multi-source streaming scenario as a combinatorial packet scheduling problem and introduce the concept of asynchronous clocks to decouple the problem into three steps. First, we decide the membership of the multisource sender group based on the mobility pattern tracking, available video content in each peer and the bandwidth each peer allocates to the multi-source streaming service. Then, we select one sender from the sender group in each optimization instance using asynchronous clocks. Finally, we apply the point-to-point rate-distortion optimization framework between the selected sender-receiver pair. In addition, we implement two different caching strategies, simple caching simple fetching (SCSF) and distortion minimized smart caching (DMSC), in the proxy to investigate the effect of caching on the streaming performance. To design more realistic simulation models, we use the empirical results from corporate wireless networks to generate node mobility. Simulation results show that our proposed multi-source streaming scheme has better performance than the traditional server-only streaming scheme and that proxy-based caching can potentially improve video streaming performance.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.549-557
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• 2015

Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권6호
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• pp.131-136
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• 2020

차량 환경의 통신에서 콘텐츠의 사전 캐싱은 사용자로부터 콘텐츠 서버까지의 지연시간을 감소시킬 수 있다. 하지만 어디에, 어느 량 만큼의 사전 캐싱을 해야하는 지에 대한 문제점은 아직도 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 차량의 이동 확률을 토대로 차량이 다음으로 이동하게 될 기지국 후보들에게 각각 최적화된 량만큼의 콘텐츠를 분산시켜 사전 캐싱하는 방안을 제시한다. 우선, 각 차량의 이동 확률은 Markov Chain을 이용하여 학습되었다. 그리고 분산하여 사전 캐싱할 콘텐츠의 량은 무선 환경을 기반으로 최적화되었다. NS-3를 기반으로 진행된 실험에서 제안방안은 기존 방안에 비하여 최소의 지연시간을 유지하며 트래픽을 가장 많이 절약한 결과가 도출되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.17-26
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• 2008

본 논문에서는 WSN(wireless sensor networks)과 RFID(radio frequency identification) 시스템을 통합하여 이용할 수 있는 통합 RFID 미들웨어에서의 효과적인 캐슁 기법을 제시한다. 통합 RFID 미들웨어가 운영되는 환경은 연결된 RFID리더로부터 대규모의 데이터가 입력되고, 다수의 무선 센서로부터 끊임없이 데이터가 입력되는 상황을 가정하고 있으며 또한 특정 목적을 위해 과거에 센서로부터 입력되어 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터도 활용될 수 있음을 가정하고 있다. 따라서 캐슁 기능을 구비한 특정 미들웨어 레이어에서 센서 노드로부터 수신되는 연속 데이터와 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터에 대한 신속한 질의 및 응답을 위한 효율적 데이터 처리가 절실히 요구된다. 이를 위하여 본 논문에서 제안되는 캐슁 기법은 기존의 캐슁 기법 기반으로 통합 RFID 미들웨어에 특화하여 데이터 처리의 효율을 높이기 위하여 두가지 방법을 제시하고 있으며, 이는 처리 데이터의 유형에 따라 DSC(data stream cache)와 HDC(history data cache) 로 구분된다. 제안된 캐슁 기법은 다양한 파라미터를 이용한 실험을 통하여 신속한 질의 및 응답이 이루어짐을 보여주고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4268-4290
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• 2015

Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2496-2512
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• 2021

The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.233-246
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• 2003

중개기 기반 정보 통합 시스템은 서로 다른 지역 정보 시스템의 유연한 통합을 지원하나, 질의 처리시 최적화 측면과 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면에는 그리 큰 비중을 두지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해 제안된 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리시 최적화 측면을 위해 질의 캐싱을 사용하며, 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리를 사용한다. 이 시스템은 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 논리적으로 통합하여 사용자가 필요로 하는 통합된 정보를 웹 기반으로 제공한다. 이러한 시스템을 시스템 재사용성의 향상과 유지보수의 용이함을 위해 계층적 패턴을 사용하여 3계층 표현 방식 아키텍처로 표현하였고, 3계층 아키텍처의 핵심 요소들의 기능성과 흐름을 효과적으로 표현하기 위하여 UML 방법론을 확장한 EPEM 방법론을 이용하여 설계하였다. 또한 제안한 시스템의 구체적인 한 예로서, 공급망 관리 도메인에 적용하여 웹 기반으로 구현하였다. 따라서 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리 속도 향상을 위해 질의 함수 관리기와 질의 함수 저장소를 통하여 질의 캐싱 기능을 제공하였고, 의미 이질성 해결을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리와 스키마 레파지토리를 이용함으로써 스키마 이질성과 데이터 이질성을 해결하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.854-859
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• 2017

기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.173-178
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• 2013

To discover objects of interest in unstructured peer-to-peer networks, the peers rely on flooding query messages which create incredible network traffic. This article evaluates the performance of an unstructured Gnutella-like protocol over mobile ad-hoc networks and proposes modifications to improve its performance. This paper offers an enhanced mechanism for an unstructured Gnutella-like network with improved peer features to better meet the mobility requirement of ad-hoc networks. The proposed system introduces a novel caching optimization technique and enhanced ultrapeer selection scheme to make communication more efficient between peers and ultrapeers. The paper also describes an enhanced query mechanism for efficient searching by applying multiple walker random walks with a jump and replication technique. According to the simulation results, the proposed system yields better performance than Gnutella, XL-Gnutella, and random walk in terms of the query success rate, query response time, network load, and overhead.