KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.2952-2971
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2016
Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.2
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pp.484-503
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2016
Mobile cloud computing has recently become a new paradigm for the utilization of a variety of shared mobile resources via wireless network environments. However, due to the inherent characteristics of mobile devices, a limited battery life, and a network access requirement, it is necessary for mobile servers to provide a dynamic approach for managing mobile resources efficiently in mobile cloud computing environments. Since on-demand job requests occur frequently and the number of mobile devices is drastically increased in mobile cloud computing environments, a different mobile resource management method is required to maximize the computational power. In this paper, we therefore propose a cooperative, mobile resource sharing method that considers both the inherent properties and the number of mobile devices in mobile cloud environments. The proposed method is composed of four main components: mobile resource monitor, job handler, resource handler, and results consolidator. In contrast with conventional mobile cloud computing, each mobile device under the proposed method can be either a service consumer or a service provider in the cloud. Even though each device is resource-poor when a job is processed independently, the computational power is dramatically increased under the proposed method, as the devices cooperate simultaneously for a job. Therefore, the mobile computing power throughput is dynamically increased, while the computation time for a given job is reduced. We conduct case-based experiments to validate the proposed method, whereby the feasibility of the method for the purpose of cooperative computation is shown.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.30-45
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2014
Recently, multimedia application users who demand for ubiquitous computing environment are rapidly increasing, and wireless mesh network is receiving attention as a cost-effective key technology for next generation wireless networking. When multiple flows are transmitting data at the same time in the network, routing for path selection of each flow and link resource allocation for data transmission of each flow are one of the key factors that influence to the effectiveness of the network directly. In this paper, we consider problems for path discovery and resource allocation of links at the same time and we propose an algorithm based on mathematical modeling using a technique for cross-layer optimization design in STDMA-based wireless mesh networks that can enhance transfer performance for each flow. We show by performance analysis that the proposed algorithm can enhance the throughput performance by maximally utilizing given bandwidth resources when the number of flows increase in multi-hop wireless mesh networks.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2
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pp.337-346
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2000
In a Vod(video0on-demand) system, a scheduling strategy is designed to increase the system efficiency and to eatisfy the isochronous requirements of showing a video to multiple viewers with one disk access. In this paper, we have proposed the Stream Relay Scheme (SRS) which utilizes the client's buffer space to reduce the server's disk I/O, buffer consumption, and stream capacity. Under the SRS which we have proposed in this paper, the server does not service all the requests directly but forwards the new request selectively to the client who is being served currently in order to reduce the initial latency and increase the system throughput. The SRS-BAT which integrated the SRS with the Batching technique is introduced. The results of the simulated experiments which compared the SRS with the conventional technique have shown the noticeable performance improvements in terms of initial latency and the server throughput.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.385-395
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1999
Video-On-demand system provides electronic video rental services from remote video servers on a broadband communication networks. When we assume some situation that serve the same video stream by batching, each time single video stream became available at server-end side, we face the problem that what video stream to be scheduled at what time instant. Hence, in order to manage the resource bandwidth which is different at each stream, the policy of channel allocation became important factor. In this work, we proposed three type of scheduling policies with queueing, as are cumulative Waiting Time(CWT), Mean Waiting Time(MWT) and Predictable Popular Factor(PPF). While CWT policy is good for popular video, MWT policy was good for non-popular video. Also, we know that PPT policy has some fairness for average wait time and reneging rate of user requests.
An optimization model of water intake planning is developed based on a linear programming (LP) for the intelligent water purification plant operation system. The proposed optimization model minimizes the water treatment costs of raw water purification by considering a time-delay of treatment process and hourly electricity tariff, which is subject to various operation constraints, such as water intake limit, storage tank capacity, and water demand forecasts. For demonstration, the developed model is applied to H water purification center. Here, we have tested three optimization strategies and the results are compared and analyzed in economic and safety aspects. The optimization model is expected to be used as a decision support tool for optimal water intake scheduling of domestic water purification centers.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.5
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pp.42-51
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2019
The train operation institution establishes a transportation plan based on the forecast of transport demand and the ability of train vehicles to transport, and establishes a train operation plan accordingly. The train operation plan adjusts the intervals between trains, creates a timetable (train diagram) for trains, and establishes a plan for the operation of train vehicles used for train operation. The train operation institution shall establish a crew schedule to determine and place the crew members of the trains arranged in the diagram in order to enhance the efficiency of the operation management of the trains. In this study, the authors apply the neighborhood search method that satisfies the constraints at the phase of generating the crew diagram. This suggests a methodology for efficient management of crew schedule plan. The crew diagram generated in this study compared with the existing crew diagram in accordance with the actual operating train timetable, and verified the effectiveness of the suggested method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1643-1651
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1999
Video-On-Demand (VOD) is expected to provide the user with interactive operations such as VCR functions. In particular, fast scan functions like “Fast Forward” of “Fast Backward” for a certain speedup playback are required. Since they require a significant amount of system resources, schemes to reduce bandwidth requirements for the network or disk are needed. In MPEG standard, Group-of-Pictures (GoP) is a random access unit which can be decoded independently. Since storing and transmitting a video stream based on GoP is efficient, it is practical to support fast scan functions based on GoP. In this paper, we present a dynamic transmission scheduling scheme to support fast scan functions with m-times normal playback rate for a stored video. The proposed scheme writes a transmission schedule whenever user requests a fast scan function. That is, the scheme constructs the data set to be smoothed by skipping GoPs according to a given speedup factor, and then writes the transmission schedule by applying a bandwidth smoothing. Finally, the scheme restarts the transmission of video data to a client according to the new schedule. The proposed scheme results in speeding up the playback rate by utilizing “GoP skipping”, and then reduces the computational overhead by applying a bandwidth smoothing based on GoP.
The offshore oil production requires a huge amount of cost and time accompanied by multiple variables due to the peculiar nature of 'offshore'. And every process concerned is controlled by elaborate series of plans for reducing loss of lives, environment and property. This paper treats an optimization problem for offshore oil production and transportation. We present an offshore production and transportation network to define scope of the problem and construct a mixed integer linear programming model to tackle it. To demonstrate the validity of the optimization model presented, some computational experiments based on hypothetical offshore oil fields and demand markets are carried out by using MS Office Excel solver. The downstream of the offshore production and transportation network ends up with the maritime transportation problem distributing the crude oil produced from offshore fields to demand markets. We used MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling) which was built to resolve this maritime transportation problem. The paper concludes with the remark that the results of the study might be meaningfully applicable to the real world problems of offshore oil production and transportation.
In a VOD(Vide-On-Demand) system, video data are generally stored in magnetic disk array. In order to provide real-time requirement for data retrieval, video streams must be delivered continuously to the clients such that the delivery of continuous media can be guaranteed in a timely fashion. Compared to the increased performance of processors and networks, the performance of magnetic disk systems have improved only modestly. In order to improve the performance of storage system, disk array system is proposed and used. The array system improves I/O performance by placing disks in parallel and retrieving data concurrently. In this paper, two approaches are considered in order to access the video data in a VOD system, which are CTL(Constant Time Length) and CDL(Constant Data Length) access policies. Disk scheduling policies are also classified into the two categories and compared in terms of the maximum allowable video streams with different degrees of disk array synchronization, under the mixed environments in which both data access policy and disk scheduling policy are considered. Among the compared scheduling policies, LOOK was shown to have the best performance. In terms of degree of disk synchronization, more gain was achieved with large degree of synchronization. In comparisons of performance of CTL and CDL, CTL was proved to have a little superior performance in terms of number of maximum allowable streams.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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