Tactical networks are evolving into an All-IP based network for network centric warfare(NCW). Owing to the flexibility of IP based network, various military data applications including real-time and multi-media services are being integrated in tactical networks. Because each application has diverse Quality-of-service(QoS) requirements, it is crucial to develop a QoS provisioning method for guaranteeing QoS requirements efficiently. Conventionally, differentiated services(DiffServ) have been used to provide a different level of QoS for traffic flows. However, DiffServ is not designed to guarantee a specific requirement of QoS such as delay, loss, and bandwidth. Therefore, it is not suitable for military applications with a tight bound of QoS requirements. In this paper, we propose a multi-layer network virtualization scheme that allocates traffic flows having different QoS requirements to multiple virtual networks, which are constructed to support different QoS policies such as virtual network functions(VNFs), routing, queueing/active queue management(AQM), and physical layer policy. The experiment results indicate that the proposed scheme achieves lower delays and losses through multiple virtual networks having differentiated QoS policies in comparison with conventional networks.
본 논문에서는 초고속인터넷망에서 멀티미디어 서비스 제공 능력의 시험을 통하여 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)에서의 서비스 제공 가능성 분석에 활용할 수 있는 초고속인터넷의 QoS 제공모델을 제시하고 품질수준을 검증하였다. 3개의 초고속인터넷 사업자가 제공 중인 $10{\sim}100Mbps$급 서비스를 대상으로 전국적으로 총 46개의 가입자를 선정하여 시험환경을 구축하고, BcN의 핵심서비스인 음성/영상전화, VoD 및 IPTV 서비스에 대한 품질시험을 수행하여 QoS 제공수준 및 품질저하 원인 등을 분석하였다. QoS 분석결과를 기초로 하여 BcN에서 활용이 가능한 고수준의 QoS 제공 모델을 제시하고, 광대역통합연구망(KOREN)에 QoS 시험망을 구축하여 QoS 적용으로 인한 서비스 품질확보 수준을 검증하였다. 연구결과는 국내외 통신 사업자들의 차세대통신망(NGN: Next Generation Network)기반 All-IP망의 구축에 중요한 자료로 활용될 것으로 기대한다.
오늘날 통신네트워크는 음성과 데이터의 통합으로 가는 것과 동시에 새로운 서비스가 요구가 증가됨에 따라서 NGN으로 변화하고 있다. NGN은 Service, Transport, Distributed Processing Environment의 3개 계층으로 구성된다. 여기서 Service 계층은 다시 애플리케이션 계층과 Service Component 계층으로 구분할 수 있다. Parlay Group은 third-party 애플리케이션 제공의 실현을 위하여, 애플리케이션과 Service Component Layer사이에 인터페이스로 개방형 Parlay API를 채택하고 있다. Parlay API를 사용함으로써 third-party 업체들은 네트워크 제공자가 제공하는 Service component위에 있는 애플리케이션 레이어 즉 새로운 애플리케이션을 개발을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 third-party 서비스를 이용한 Third Party Call Control (TPCC) 서비스를 구현 하였다. TPCC서비스는 Parlay APl와 Parlay X APl를 사용해 각각 구현하였으며 Transport layer에서 시그널링 프로토콜로는 SIP를 사용하였다. 또한 각 구현사항들에 대하여 성능 측정을 실시하여 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.182-191
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2012
This paper proposes a high performance QoS (Quality of Service) traffic transmission scheme to provide real-time multimedia services in wireless networks. This scheme is based on both a traffic estimation of the mean rate and a header compression method by dividing this network model into two parts, core RTP/UDP/IP network and wireless access parts, using the IEEE 802.11 WLAN. The improvement achieved by the scheme means that it can be designed to include a means of provisioning the high performance QoS strategy according to the requirements of each particular traffic flow by adapting the header compression for real-time multimedia data. A performance evaluation was carried out to show the effectiveness of the proposed traffic transmission scheme.
In this paper, 15 South Korean telecommunications service failure cases were analyzed. Through the in-depth case study, 8 factors were found to be the major causes contributing to the telecommunications service failure. They were (1) ineffective marketing, (2) poor demand forecasting due to misjudgment of customer preference, (3) failure to satisfy technical specifications, (4) loss of cost advantage due to the price cut of competing services or new entry with lower price, (5) loss of utility advantage due to the increased utility of competing services or new entry with higher utility (6) decrease of market attractiveness due to change of customer preference, (7) impact of government policy, and (8) insufficient or low quality of contents. Additional analysis was done to derive managerial implications to the new telecommunications service development strategy. The findings from the paper will provide valuable Insight to the successful Implementation of new service development and service provisioning processes.
In this work, we propose an analytic framework for dimensioning the link capacity of broadband access networks which provide universal broadband access services to a diverse kind of customers such as patient and impatient customers. The proposed framework takes into account the flow-level quality of service (QoS) of a connection as well as the packet-level QoS, via which a simple and systematic provisioning and operation of the network are provided. To that purpose, we first discuss the necessity of flow-aware network dimensioning by reviewing the networking technologies of the current and future access network. Next, we propose an analytic model for dimensioning the link capacity for an access node of broadband convergence networks which takes into account both the flow and packet level QoS requirements. By carrying out extensive numerical experiment for the proposed model assuming typical parameters that represent real network environment, the validity of the proposed method is assessed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
Ubiquitous Computing has introduced one of the most innovative international research contributions on the design and evaluation of new generations of handheld and mobile information appliances. New devices are being invented and existing devices are being improved with smaller size and increased mobility. These changes of computing paradigm are enabling the enterprises' legacy services to be automated and value-added all the more. We suggest a service framework and algorithms of provisioning healthcare services in a ubiquitous computing environment. We construct domain ontology that is related to diabetes and minimum common sense ontology for service composition. The results of this research enable integration and interconnection of devices, applications, and functions of enterprises within the healthcare services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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