KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.872-885
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2015
The rapid increase of smart mobile devices and mobile applications has led to explosive growth of data traffic in cellular network. Offloading data traffic becomes one of the most urgent technical problems. Recent work has proposed to exploit opportunistic communications to offload cellular traffic for mobile data dissemination services, especially for accepting large delayed data. The basic idea is to deliver the data to only part of subscribers (called target-nodes) via the cellular network, and allow target-nodes to disseminate the data through opportunistic communications. Human mobility shows temporal and spatial characteristics and predictability, which can be used as effective guidance efficient opportunistic communication. Therefore, based on the regularity of human mobility we propose NodeRank algorithm which uses the encounter characteristics between nodes to choose target nodes. Different from the existing work which only using encounter frequency, NodeRank algorithm combined the contact time and inter-contact time meanwhile to ensure integrity and availability of message delivery. The simulation results based on real-world mobility traces show the performance advantages of NodeRank in offloading efficiency and network redundant copies.
Recently, many researchers claim that mobile data offloading is a key solution to alleviating overloaded cellular traffic by dividing the overloaded traffic with femtocells, WiFi networks or users. In this paper, we propose an idea to select a group of users, known as VIPs, that is able to effectively transfer the data to others using Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise, also known as DBSCAN algorithm. We conducted our experiments using NCCU real trace dataset. The results show that our proposed idea offload about 70~77% of the network with VIP set size of four, which is better than the compared methods.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1884-1903
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2019
Device-to-Device (D2D) communications can provide proximity based services in the future 5G cellular networks. It allows short range communication in a limited area with the advantages of power saving, high data rate and traffic offloading. However, D2D communications may reuse the licensed channels with cellular communications and potentially result in critical interferences to nearby devices. To control the interference and improve network throughput in overlaid D2D cellular networks, a novel channel assignment approach is proposed in this paper. First, we characterize the performance of devices by using Poisson point process model. Then, we convert the throughput maximization problem into an optimal spectrum allocation problem with signal to interference plus noise ratio constraints and solve it, i.e., assigning appropriate fractions of channels to cellular communications and D2D communications. In order to mitigate the interferences between D2D devices, a cluster-based multi-channel assignment algorithm is proposed. The algorithm first cluster D2D communications into clusters to reduce the problem scale. After that, a multi-channel assignment algorithm is proposed to mitigate critical interferences among nearby devices for each D2D cluster individually. The simulation analysis conforms that the proposed algorithm can greatly increase system throughput.
최근 스마트폰의 등장에 따른 무선 트래픽 증가에 효율적으로 대처하기 위해서는 능동적인 주파수 정책이 필요하다. 이에 이동통신 주파수 소요량 예측과 함께 미래에 요구되는 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 필요가 있다. 미래에 요구되는 무선 LAN의 주파수 소요량은 미래의 무선 LAN 트래픽을 예측하고, 이를 무선 LAN의 시스템 효율로 나눔으로써 계산된다. 본 논문에서는 기존에 전통적인 무선 LAN 트래픽 예측법과 함께 이동통신으로부터 offloading하는 스마트폰 트래픽을 고려한 새로운 무선 LAN 트래픽 예측법을 제안하였다. 또한, AP의 증가에 따른 주파수 간섭 효과를 통계적으로 모델링하여 무선 LAN의 시스템 효율 계산 시 적용함으로써 실제 환경에 근접한 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 수 있도록 하였다. 예측된 주파수 소요량을 바탕으로 미래의 무선 LAN 활성화에 대비하여 AP간 간섭을 최소화할 수 있는 정책 방향을 제안하였다.
Venmani, Daniel Philip;Gourhant, Yvon;Zeghlache, Djamal
한국산업정보학회논문지
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제17권1호
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pp.31-38
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2012
Next generation cellular applications and smart phone usage generate very heavy wireless data traffic. It becomes ineluctable for mobile network operators to have multiple core network entities such as Serving Gateway and Packet Data Network Gateway in 4G-LTE to share this high traffic generated. A typical configuration consists of multiple serving gateways behind a load-balancer which would determine which serving gateway would service a end-users'request. Such hardware is expensive, has a rigid policy set, and is a single point of failure. Another perspective of today's increasingly high data traffic is that besides it is being widely accepted that the high bandwidth L TE provides is creating bottlenecks for service providers by the increasing user bandwidth demands without creating any corresponding revenue improvements, a hidden problem that is also passively advancing on the newly emerging 4G-LTE that may need more immediate attention is the network signaling traffic, also known as the control-plane traffic that is generated by the applications developed for smartphones and tablets. With this as starting point, in this paper, we propose a solution, by a new approach considering OpenFlow switch connected to a controller, which gains flexibility in policy, costs less, and has the potential to be more robust to failure with future generations of switches. This also solves the problem of scaling the control-plane traffic that is imperative to preserve revenue and ensure customer satisfaction. Thus, with the proposed architecture with OpenFlow, mobile network operators could manipulate the traffic generated by the control-plane signaling separated from the data-plane, besides also reducing the cost in installing multiple core-network entities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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