Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.221-228
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2005
Data storage was thought to be inside of or next to server cases but advances in networking technology make the storage system to be located far away from the main computer. In Internet era with explosive data increases, balanced development of storage and transmission systems is required. SAN(Storage Area Network) and NAS(Network Attached Storage) reflect these requirements. It is important to know the capacity and limit of the complex storage network system to got the optimal performance from it. The capacity data is used for performance tuning and making purchasing decision of storage. This paper suggests an analytic model of storage network system as queuing network and proves the model though simulation model.
Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x(a,b)→ax2+bx2 = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.
This paper presents a comparative performance analysis of a network accelerator model based on M/M/l queuing system. It assumes the Poisson distribution as its input traffic load. The decoding delay is employed as a performance analysis measure. Simulation results based on the proposed model show only $15\%$ differences with respect to actual measurements on field traffic for BCM5820 accelerator device. The performance analysis model provides with reasonable hardware structure of network servers, and can be used to span design spaces statistically.
Shaft stations of underground uranium mines in China are not only utilized as waiting space for loaded mine-cars queuing to be hoisted but also as the principal channel for fresh air taken to working places. Therefore, assessment of how mine-car queuing processes affect shaft station radon concentration was carried out. Queuing network of mine-cars has been analyzed in an underground uranium mine, located in Quzhou, Zhejiang province of Eastern China. On the basis of mathematical analysis of the queue network, a MATLAB-based quasi-random number generating program utilizing Monte-Carlo methods was worked out. Extensive simulations were then implemented via MATALB operating on a DELL PC. Thereafter, theoretical calculations and field measurements of shaft station radon concentrations for several working conditions were performed. The queuing performance measures of interest, like average queuing length and waiting time, were found to be significantly affected by the utilization rate (positively correlated). However, even with respect to the "worst case", the shaft station radon concentration was always lower than $200Bq/m^3$. The model predictions were compared with the measuring results, and a satisfactory agreement was noted. Under current working conditions, queuing-induced variations of shaft station radon concentration of the study mine are not remarkable.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.265-267
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2012
This paper analyzes network selection issues of secondary users (SUs) in Cooperative Cognitive Radio Networks (CRNs) by utilizing Queuing Model. Coordinating with Handover Cost-Based Network selection, this paper also addresses an opportunity for the secondary users (SUs) to enhance QoS as well as economics efficiency. In this paper, network selection of SUs is the optimal association between Overall System Time Minimization Problem evaluation of Secondary Connection (SC) and Handover Cost-Based Network selection. This will be illustrated by simulation results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.895-909
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2013
Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks towards name servers of the Domain Name System (DNS) have threaten to disrupt this critical service. This paper studies the vulnerability of the cache server to the flooding DNS query traffic. As the resolution service provided by cache server, the incoming DNS requests, even the massive attacking traffic, are maintained in the waiting queue. The sojourn of requests lasts until the corresponding responses are returned from the authoritative server or time out. The victim cache server is thus overloaded by the pounding traffic and thereafter goes down. The impact of such attacks is analyzed via the model of queuing process in both cache server and authoritative server. Some specific limits hold for this practical dual queuing process, such as the limited sojourn time in the queue of cache server and the independence of the two queuing processes. The analytical results are presented to evaluate the impact of DDoS attacks on cache server. Finally, numerical results are provided for further analysis.
The stochastic phenomena of traffic network condition, such as traffic speed and density, are affected not only by exogenous traffic control but also by endogenous changes in service time during congestion. In this paper, we propose a mixed M/G/1 queuing model by introducing a condition-varying parameter of traffic congestion to reflect structural changes in the traffic network. We also develop congestion indices to evaluate network efficiency in terms of traffic flow and economic cost in traffic operating system using structure-changing queuing model, and perform scenario analysis according to various traffic network improvement policies. Empirical analysis using Korean highway traffic operating system shows that our suggested model better captures structural changes in the traffic queue. The scenario analysis also shows that occasional reversible lane operation during peak times can be more efficient and feasible than regular lane extension in Korea.
In this paper, we analyze the mean queuing delay of selective-repeat automatic repeat request (SR-ARQ) protocol with the finite retransmission persistence. The retransmission persistence means the willingness of the protocol to retransmit a lost (or corrupted) packet to ensure reliable packet delivery across a lossy link. According to the retransmission persistence, SR-ARQ protocols have a different performance in terms of both packet delay and link reliability. So far, however, there is no serious study in the effect of the retransmission persistence on the SR-ARQ performance. We present a simple M/G/1 queuing model for the SR-ARQ protocol with the finite retransmission persistence by using the ideal SR-ARQ approximation. The mean queuing delay is obtained from the queuing model and verified its accuracy through the simulation results using the OPNET simulator. Both the analytical predictions and simulation results clearly show the effect of retransmission persistence on the queuing delay of the SR-ARQ protocol in various network conditions: packet loss rate and traffic condition over a wireless link.
The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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