KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.6
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pp.383-394
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2013
As a way of augmenting constrained resources of mobile devices such as CPU and memory, many works on mobile cloud computing (MCC), where mobile devices utilize remote resources of cloud services or PCs, have been proposed. Typically, in MCC, many nodes with different operating systems and platform and diverse mobile applications or services are located, and a central manager autonomously performs several management tasks to maintain a consistent level of MCC overall quality. However, as there are a larger number of nodes, mobile applications, and services subscribed by the mobile applications and their interactions are extremely increased, a traditional management method of MCC reveals a fundamental problem of degrading its overall performance due to overloaded management tasks to the central manager, i.e. a bottle neck phenomenon. Therefore, in this paper, we propose a clustering-based optimization method to solve performance-related problems on large-scaled MCC and to stabilize its overall quality. With our proposed method, we can ensure to minimize the management overloads and stabilize the quality of MCC in an active and autonomous way.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.2
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pp.108-113
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2003
Research results have demonstrated that conventional client-server databases have scalability problem in the presence of many concurrent clients. The multi-tier architecture that exploits similarities in clients' object access behavior partitions clients into logical clusters according to their object request pattern. As a result, object requests that are served inside the clusters, server load and request response time can be optimized. Management of clustering by utilizing clients' access pattern-based is an important component for the system's goal. Off-line methods optimizes the quality of the global clustering, the necessary cost and clustering schedule needs to be considered and planned carefully in respect of stable system's performance. In this paper, we propose methods that detect changes in access behavior and optimize system configuration in real time. Finally this paper demonstrates the effectiveness of on-line change detection and results of experimental investigation concerning reconfiguration.
IoT devices that collect information for end users and provide various services like giving traffic or weather information to them that are located everywhere aim to raise quality of life. Currently, the number of devices has dramatically increased so that there are many companies and laboratories for developing various IoT devices in the world. However, research about IoT computing such as connecting IoT devices or management is at an early stage. A server node that manages lots of IoT device in IoT computing environment is certainly needed. But, it is difficult to manage lots of devices efficiently. However, anyone cannot surly know about how many servers are needed or where they are located in the environment. In this paper, we suggest a method that is a way to dynamic clustering IoT computing environment by logical distance among devices. With our proposed method, we can ensure to manage the quality in large-scale IoT environment efficiently.
Mehmood, Amjad;Nouman, Muhammad;Umar, Muhammad Muneer;Song, Houbing
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4883-4901
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2016
Energy efficiency in Wireless Sensor Networks (WSNs) is very appealing research area due to serious constrains on resources like storage, processing, and communication power of the sensor nodes. Due to limited capabilities of sensing nodes, such networks are composed of a large number of nodes. The higher number of nodes increases the overall performance in data collection from environment and transmission of packets among nodes. In such networks the nodes sense data and ultimately forward the information to a Base Station (BS). The main issues in WSNs revolve around energy consumption and delay in relaying of data. A lot of research work has been published in this area of achieving energy efficiency in the network. Various techniques have been proposed to divide such networks; like grid division of network, group based division, clustering, making logical layers of network, variable size clusters or groups and so on. In this paper a new technique of group based WSNs is proposed by using some features from recent published protocols i.e. "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEMDC)" and "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEUC)". The proposed work is not only energy-efficient but also minimizes the delay in relaying of data from the sensor nodes to BS. Simulation results show, that it outperforms LEACH protocol by 38%, EEMDC by 10% and EEUC by 13%.
Recently, many organizations such as companies or institutions have demanded induction of very large-scale workflow management system in order to process a large number of business-instances. Workflow-related vendors have focused on physical extension of workflow engines based on device-level clustering, so as to provide very large-scale workflow services. Performance improvement of workflow engine by simple physical-connection among computer systems which don't consider logical-level software architecture lead to wastes of time and cost for construction of very large-scale workflow service environment. In this paper, we propose methodology for performance improvement based on logical software architectures of workflow engine. We also evaluate scalable performance between workflow engines using the activity instance based architecture and workcase based architecture, our proposed architecture. Through analysis of this test's result, we can observe that software architectures to be applied on a workflow engine have an effect on scalable performance.
The ontology was proposed to construct the logical basis of semantic web. Ontology represents domain knowledge in the formal form and it enables that machine understand domain knowledge and provide appropriate intelligent service for user request. However, the construction and the maintenance of ontology requires large amount of cost and human efforts. This paper proposes an automatic ontology construction method for defining relation between concepts in the documents. The Proposed method works as following steps. First we find concept pairs which compose association rule based on the concepts in domain specific documents. Next, we find pattern that describes the relation between concepts by clustering the context between two concepts composing association rule. Last, find generalized pattern name by clustering the clustered patterns. To verify the proposed method, we extract relation between concepts and evaluate the result using documents set provide by TREC(Text Retrieval Conference). The result shows that proposed method cant provide useful information that describes relation between concepts.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.291-298
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2014
Demand forecasting plays a key role in overall business activities such as production planning, distribution management, and inventory management. Especially, for a fast-changing environment of the clothing industry, logical forecasting techniques are required. In this study, we propose a procedure to predict product life cycle using data mining algorithms. The proposed procedure involves three steps : extracting key variables from profiles, clustering, and classification. The effectiveness and applicability of the proposed procedure were demonstrated through a real data from a leading clothing company in Korea.
The purpose of this study is to analyze the program development process of a nonformal environmental education(EE) program in detail. For the purpose, following research questions were answered in "the Nature School in the Forest" program in Eco-Club 1) What is the program development process? 2) What is the role of staffs, program developers, in the program development process? What are the meanings of their pedagogical approach? 3) With the findings of this study, how is the researcher able to develop ground theory for community-based nonformal EE, and to promote theoretical discussion for field improvement? The data were mainly gathered through participation observation and unstructured interview. And the data were analyzed by qualitative techniques such as clustering, factoring, noting pattern and themes, seeing plausibility, making metaphors, and building logical chain of evidence. The following conclusion comes out of the findings of this study. "The Nature School in the Forest" program is a educational device which the community-based NGO chose as a strategy to change individuals and community with its ideological purpose. And the program development process was the contiuous group decision-making process among staffs and volunteers. Consequently "the Nature School in the Forest" program is a circulated process of the voluntary activists training and their participation in program operation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.10
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pp.103-109
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2018
In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users' needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users' needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.3
no.2
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pp.247-264
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1996
The objective of this study was to analyze the reality of the program development process in detail accomplished by the organizations of extension education in through the hermeneutical approach. To achieve this purpose, this study tried to find answers to the following three questions : (1) how the organization of extension education develop their programs for farmers? (2) what is the programmers' awareness to the process of program development? and what is the reason for their thought and action to do so. (3) can be discussed integrally the findings for drawing some implications? The qualitative data were mainly gathered through participation observation and unstructured interview. And the qualitative data were analyzed by (1) noting pattern and themes, (2) seeing plausibility, (3) clustering, (4) making metaphors, (5) factoring, and (6) building a logical chain of evidence which hermeneutical techniques far drawing the meaning from the gathered data. The findings of this study were as follows: The programmers of this organization carried out the developing program in the technical training division at the national level and the section of fostering farm manager at the county level for the purpose of delivering the agricultural new technology and the agricultural policy. The term used formly in this organization was `curriculum development for former', and the reality of program was `instruction profile` which signified the set of the educational manin contents. At county level, Educational planning was stressed on the implement of educational administration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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