KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.7
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pp.219-230
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2014
In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.28
no.2
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pp.75-89
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2003
Media Access Control (MAC) Protocol in IEEE 802.11 Wireless LAN standard supports two types of services, synchronous and asynchronous. Synchronous real-time traffic is served by Point Coordination Function (PCF) that implements polling access method. Asynchronous nonreal-time traffic is provided by Distributed Coordination Function (DCF) based on Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) protocol. Since real-time traffic is sensitive to delay, and nonreal-time traffic to error and throughput, proper traffic scheduling algorithm needs to be designed. But it is known that the standard IEEE 802.11 scheme is insufficient to serve real-time traffic. In this paper, real-time traffic scheduling and admission control algorithm is proposed. To satisfy the deadline violation probability of the real time traffic the downlink traffic is scheduled before the uplink by Earliest Due Date (EDD) rule. Admission of real-time connection is controlled to satisfy the minimum throughput of nonreal-time traffic which is estimated by exponential smoothing. Simulation is performed to have proper system capacity that satisfies the Quality of Service (QoS) requirement. Tradeoff between real-time and nonreal-time stations is demonstrated. The admission control and the EDD with downlink-first scheduling are illustrated to be effective for the real-time traffic in the wireless LAN.
Although line production systems with finite buffers have been studied over several decades, except for some special cases there are no explicit expressions for system performances such as waiting times(or response time) and blocking probability. Recently, a max-plus algebraic approach for buffer-sharing systems with constant processing times was introduced and it can lead to analytic expressions for (higher) moment and tail probability of stationary waiting. Theoretically this approach can be applied to general processing times, but it cannot give a proper way for computing performance measures. To this end, in this study we developed simulation models using @RISK software and the expressions derived from max-plus algebra, and computed and compared blocking probability, waiting time (or response time) with respect to two blocking policies: communication(BBS: Blocking Before Service) and production(BAS: Blocking After Service). Moreover, an optimization problem which determines the minimum shared-buffer capacity satisfying a predetermined QoS(quality of service) is also considered.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.3
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pp.537-548
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2000
ATM is the effective information transmission method which multiply statistical and can accept effective the traffic of the various transmission rate. However, it can happen excessive cell loss probability and cell delay when it have temporarily overload. Therefore, it is required the effective traffic control and network resource management for which guarantee QoS(Quality of Service) in terms of users and bandwidth utilization maximization in terms of networks. In this paper, we proposed POBP(PushOut BP) scheme which mixed pushout scheme with BP(Back Pressure), reactive control scheme recommended at the ATM Forum, to guarantee QoS in two stages ATM switch networks. In proposed method, we have to understand exactly using bandwidth information in real-time and become traffic shaping. Thorough these processes, we can not only use effectively unused bandwidth, but also guarantee the fair bandwidth utilization and then can improve cell-loss possibility happened by congestion states in two stage ATM networks.
Presented is a Genetic Algorithm (GA) for dynamic partitioning an ATM LANE(LAN Emulation) network. LANE proves to be one of the best solutions to provide guaranteed Quality of Service (QoS) for mid-size campus or enterprise networks with minor modification of legacy LAN facilities. However, there are few researches on the efficient LANE network operations to deal with scalability issues arising from broadcast traffic delivery. To cope with this scalability issue, proposed is a decision model named LANE Partitioning Problem (LPP) which aims at partitioning the entire LANE network into multiple Emulated LANs (ELANS), each of which works as an independent virtual LAN.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.12C
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pp.1238-1244
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2002
In this paper, H.235-based security mechanism for H.323 multimedia applications was implemented. H.235 covers authentication using HMAC, Diffie-Hellman key exchange, session key management for voice channel, and encryption functions such as DES, 3DES, RC2. Extra encryption algorithms such as SEED, and AES were also included for possible use in the future. And, we also analyzed the quality of service (QoS), the requirement of implementation, and interoperability to the result in this study. The results could be applied to secure simple IP phone terminals, gateways, or gatekeepers.
To improve the efficiency of wireless channel, IEEE 802.11ac uses the DL MU-MIMO MAC scheme through which an AP transmits multiple frames to different mobile nodes simultaneously. IEEE 802.11ac DL MU-MIMO MAC needs a new step, called as TXOP sharing, between legacy IEEE 802.11n DL SU-MIMO's two operations, the obtaining an EDCA TXOP and the transmitting multiple frames for EDCA TXOP. In the TXOP sharing operation, both wireless channel destinations and frames transmitted for its TXOP period should are determined. So this paper deals with the TXOP sharing for improving IEEE 802.11ac MAC performance. However, the EDCA priority based method mentioned by IEEE 802.11ac standard document not fair among the buffers and the frames of buffers, and occurs in high_loss rate and high_delay about specific buffers. In this paper, we propose a new scheme of the TXOP sharing with sequencing p-AC, s-AC in similar properties, and all S-AC. This method provides a differentiated service without damage of EDCA characteristics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.4
s.32
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pp.173-178
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2004
A network of Asynchronous Transfer Mode (ATM) will be required to carry the traffics(CVR, VBR, UBR. ABR) generated by a wide range of services ATM services the Quality-of-Service (QoS) management of traffice sources and bandwidth. Besides efficiency and throughput, the security services are achieved in the traffic sent in ATM network. In this paper, the scheduler evaluate and the packets sent in ATM security group. The scheduler transmits the safty packet, drop the unsafty packet and evaluate mark packet as the requirement of the delay. In this paper, we propose the scheduling algorithm of mark packet which evaluates the packet. The suggested model performance of the firewall switch is estimate simulation in terms of the delay by computer.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
Security has become an issue due to the rapid increases in internet traffic data network. Especially P2P traffic data poses a great challenge to network systems administrators. Preemptive measures are necessary for network quality of service(QoS) and efficient resource management like blocking suspicious traffic data. Deep packet inspection(DPI) is the most exact way to detect an intrusion but it may pose a private security problem that requires time. We used several machine learning methods to compare the performance in classifying network traffic data accurately over time. The Random Forest method shows an excellent performance in both accuracy and time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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