This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.11
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2323-2329
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2008
Advances in wireless communication and hardware technology have made it possible to manufacture high-performance tiny sensor nodes. More recently, the availability of inexpensive cameras modules that are able to capture multimedia data from the environment has fostered the development of Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs). WMSN supplements the a advanced technique that senses, transmits, and processes the multimedia contents upon the text based traditional wireless sensor network. Since the amount of data which the multimedia contents have, is significantly larger than that of text based data, multimedia contents require lots of computing power and high network bandwidth. To process the multimedia contents on the wireless sensor node which has very limited computing power and energy, a technique for WMSN should take account of computing resource and efficient transmission. In the paper, we propose a new image compression technique YWCE for efficient compression and transmission of image data in WMSN. YWCE introduces 4 type of technique for motion estimation and compensation based on the Resolution Scalability of Wavelet. Experimental result shows that YWCE has high compression performance with different set of 4 type.
With growing popularity of cloud computing services, users can more easily manage massive amount of data by outsourcing them to the cloud, or more efficiently analyse large amount of data by leveraging IT infrastructure provided by the cloud. This, however, brings the security concerns of sensitive data. To provide data security, it is essential to encrypt sensitive data before uploading it to cloud computing services. Although data encryption helps provide data security, it negatively affects the performance of massive data analytics because it forbids the use of index and mathematical operation on encrypted data. Thus, in this paper, we propose a novel algorithm which enables to efficiently process a large amount of encrypted data. In particular, we propose a novel top-k processing algorithm on the massive amount of encrypted data in the cloud computing environments, and verify the performance of the proposed approach with real data experiments.
This paper presents the knowledge and experience we obtained by employing multiprocessor systems as a computer simulation design verification to study high-performance computing system. This paper also describes a case study of symmetric multiprocessors (SMP) kernel on a 32 CPUs CC-NUMA architecture using an actual architecture. A small group of CPUs of CC-NUMA, high-performance computer system, is clustered into a processing node or cluster. By simulating the system design verification tools; we discussed SMP OS kernel on a CC-NUMA multiprocessor architecture performance which is $32\%$ of the total execution time and remote memory access latency is occupied $43\%$ of the OS time. In this paper, we demonstrated our simulation results for multiprocessor, high-performance computing system performance, using simulation-based design verification.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.178-183
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2009
Online image dictionary has become more and more popular in concepts cognition. However, for existing online systems, only very few images are manually picked to demonstrate the concepts. Currently, there is very little research found on automatically choosing large scale online images with the help of semantic analysis. In this paper, we propose a novel framework to utilize community-generated online multimedia content to visually illustrate certain concepts. Our proposed framework adapts various techniques, including the correlation analysis, semantic and visual clustering to produce sets of high quality, precise, diverse and representative images to visually translate a given concept. To make the best use of our results, a user interface is deployed, which displays the representative images according the latent semantic coherence. The objective and subjective evaluations show the feasibility and effectiveness of our approach.
Grid is a distributed computing model for next to the WWW computing model. Java language is developed for distributed computing and is being commonly used for WWW applications. Java can also be used for designing and implementing Grid systems. We introduced the basic concepts of Grid and implemented a new computing grid system. We test proper distributed applications on the multimedia grid system and analyzed the execution results. The execution results showed that the grid performance was much better than the legacy systems.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.204-206
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2016
모바일 디바이스와 어플리케이션의 발전으로 Mobile Cloud Computing(MCC)의 필요성이 대두되고 있다. MCC는 다수의 모바일 디바이스를 하나의 클라우드 환경으로 통합해 배터리 수명, 스토리지, 프로세싱 등의 성능 향상을 가져온다. 그러나 아직 MCC의 오프로드처리 방식이 명확히 정의되어 있지 않은 상황이다. 본 논문은 MCC 환경에서 모바일 디바이스의 작업을 클라우드에 이관해 처리하는 오프로드를 서버의 역할에 따라 다섯 가지로 나누어 정의해 제안한다. 마지막으로 더 효율적인 오프로드 방법을 제안하여 미래 연구 방향에 대해 논의한다.
The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.
In recent times, IaaS (Infrastructure as a Services) have been rapidly evolving to allow developers to easily and efficiently access work in the server and network areas for development of a web of App based on cloud computing. In this study, we developed the collaborative image editing tool App based on Cloud-computing, by adopting AWS of representative company that develops IaaS. First, it is crucial to understand various situation conditions for representative infrastructure services: AWS, Azure and Google (GCP). This may have the effect of reducing manpower and development time, but as each company has different policy and technical support, we need a new study every time the environment changes of infrastructure services. We tried to develop a hybrid-App so that users with various devices can collaborate work each other by utilizing the infrastructure service AWS through the process of developing the image editing authoring tool based on the cloud computing. The future studies should continue about compatibility issues and support issues in order to minimize the problems of overseas infrastructure services, but we think that domestic cloud computing policies and developments should be urgently considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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