Load balancing plays a crucial role in ensuring the stable operation of information management systems during periods of high user access requests; therefore, load balancing approaches should be reasonably selected. Moreover, appropriate load balancing techniques could also result in an appropriate allocation of system resources, improved system service, and economic benefits. Nginx is one of the most widely used loadbalancing software packages, and its deployment is representative of load-balancing application research. This study introduces Nginx into an educational administration system, builds a server cluster, and compares and sets the optimal cluster working strategy based on the characteristics of the system, Furthermore, it increases the stability of the system when user access is highly concurrent and uses the Nginx reverse proxy service function to improve the cluster's ability to resist illegal attacks. Finally, through concurrent access verification, the system cluster construction becomes stable and reliable, which significantly improves the performance of the information system service. This research could inform the selection and application of load-balancing software in information system services.
This paper considers a cooperative orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based cognitive radio network where the primary system leases some of its subchannels to the secondary system for a fraction of time in exchange for the secondary users (SUs) assisting the transmission of primary users (PUs) as relays. Our aim is to determine the cooperation strategies among the primary and secondary systems so as to maximize the sum-rate of SUs while maintaining quality-of-service (QoS) requirements of PUs. We formulate a joint optimization problem of PU transmission mode selection, SU (or relay) selection, subcarrier assignment, power control, and time allocation. By applying dual method, this mixed integer programming problem is decomposed into parallel per-subcarrier subproblems, with each determining the cooperation strategy between one PU and one SU. We show that, on each leased subcarrier, the optimal strategy is to let a SU exclusively act as a relay or transmit for itself. This result is fundamentally different from the conventional spectrum leasing in single-channel systems where a SU must transmit a fraction of time for itself if it helps the PU's transmission. We then propose a subgradient-based algorithm to find the asymptotically optimal solution to the primal problem in polynomial time. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can significantly enhance the network performance.
The selection of ground stations is one of the essential process of IGS (International GNSS Service) products. High quality GPS data should be collected from the globally distributed ground stations. In this study, we investigated an effect of ground station network selection on GPS satellite ephemeris. The GPS satellite ephemeris obtained from the twelve ground station networks were analyzed to investigate the effect of selection of ground stations. For data quality check, the observations, the number of cycle slips, and multipath of pseudoranges for L1 and L2 were considered. The ideal network defined by Taylor-Karman structure and SOD (Second Order Design) were used to obtain the optimal ground station network.
This paper analyzes the price-selection problem under priority-based scheduling for QoS (Quality of Service) network services, i.e., how to determine the price associated with each service level. In particular, we focus on the problems with the pricing mechanism based on equilibrium analysis. We claim that the assumptions needed to produce equilibrium nay not hold in some important environments. Specifically, (a) the individual user's impact on the system is not infinitesimal and (b) users do not always have up-to-date global system-status knowledge crucial for optimal user decisions required for equilibrium. These may make the equilibrium models inaccurate in realistic environments. We examine the accuracy of some existing equilibrium methods by using a dynamic model that we have developed for system behavior analysis. The analysis indicates that equilibrium methods fail to model accurately the system behavior in some realistic environments.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.37-52
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1998
In many distribution systems important cost reductions and/or service improvements may be achieved by adopting an efficient inventory policy and proper selection of facilities. These efficiency improvements and service enhancements clearly require an integrated approach towards various logistical planning functions. The areas of inventory control and transportation planning need to be closely coordinated. The purpose of this paper is to construct an integrated model that can minimize the total cost of the transportation and inventory systems between multiple origin and destination points, where in origin point i has the supply of commodities and in destination point j requires the commodities. In this case, demands of the destination points are assumed random variables which have a known probability distribution. Using the lot-size reorder-point policy and the safety stock level that minimize total cost we find optimal distribution centers which transport the commodities to the destination points and suggest an optimal inventory policy to the selected distribution center. We also show if a demand greater than one unit will occur at a particular time, we describe the approximate optional replenishment policy from computational results of this lot-size reorder-point policy. This model is formulated as a 0-1 nonlinear integer programming problem. To solve the problem, this paper proposes heuristic computational procedures and a computer program with UNIX C language. In the usefulness review, we show the meaning and validity of the proposed model and exhibit the results of a comparison between our approach and the traditional approach, respectively.
Kim, Heeyoung;Kim, Dongmin;Ryu, Gihwan;Hong, Hotak
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.230-235
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2022
This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.
The deployment of an incremental hybrid decode-amplify and forward relaying scheme is a promising and superior solution for cellular networks to meet ever-growing network traffic demands. However, the selection of a suitable relaying protocol based on the signal-to-noise ratio threshold is important in realizing an improved quality of service. In this paper, an incremental hybrid relaying protocol is proposed using polar codes. The proposed protocol achieves a better performance than existing turbo codes in terms of capacity. Simulation results show that the polar codes through an incremental hybrid decode-amplify-and-forward relay can provide a 38% gain when ${\gamma}_{th(1)}$ and ${\gamma}_{th(2)}$ are optimal. Further, the channel capacity is improved to 17.5 b/s/Hz and 23 b/s/Hz for $2{\times}2$ MIMO and $4{\times}4$ MIMO systems, respectively. Monte Carlo simulations are carried out to achieve the optimal solution.
The subject of the paper is the selection of the number and location of rainguage stations among existing ones, which will be part of real-time data collection system, for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow forecasting models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP. Two different searching methods were used to find local optimal solutions as a function of the number of rainguages. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5A
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pp.370-375
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2005
While the international standards bodies recommend the dual leaky buckets for the traffic specification for VBR service, video traffic shows burstiness in multiple time-scales. In order to fill this gap between the current standards and real traffic characteristics, we present a standard-compatible traffic parameter selection method based on the notion of a critical time scale (CTS). Since the defined algorithm minimizes the required link capacity under a maximum delay constraint, it could be used as a benchmark even when it can not be implemented easily. Simulation results with compressed video traces demonstrate the efficiency of the defined traffic parameter selection algorithm in resource allocation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.1911-1930
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2017
Overlay routing has emerged as a promising approach to improve reliability and efficiency of the Internet. The key to overlay routing is the placement and maintenance of the overlay infrastructure, especially, the selection and placement of key relay nodes. Spurred by the observation that a few relay nodes with high betweenness centrality can provide more optimal routes for a large number of node pairs, we propose a resilient routing overlay network construction method by introducing Super-Relay nodes. In detail, we present the K-Minimum Spanning Tree with Super-Relay nodes algorithm (SR-KMST), in which we focus on the selection and connection of Super-Relay nodes to optimize the routing quality in a resilient and scalable manner. For the simultaneous path failures between the default physical path and the overlay backup path, we also address the selection of recovery path. The objective is to select a proper one-hop recovery path with minimum cost in path probing and measurement. Simulations based on a real ISP network and a synthetic Internet topology show that our approach can provide high-quality overlay routing service, while achieving good robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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