KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.117-135
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2016
Performance enhancement is one of the most important issues in high performance distributed computing systems. In such computing systems, online users submit their jobs anytime and anywhere to a set of dynamic resources. Jobs arrival and processes execution times are stochastic. The performance of a distributed computing system can be improved by using an effective load balancing strategy to redistribute the user tasks among computing resources for efficient utilization. This paper presents a multi-class load balancing strategy that balances different classes of user tasks on multiple heterogeneous computing nodes to minimize the per-class mean response time. For a wide range of system parameters, the performance of the proposed multi-class load balancing strategy is compared with that of the random distribution load balancing, and uniform distribution load balancing strategies using simulation. The results show that, the proposed strategy outperforms the other two studied strategies in terms of average task response time, and average computing nodes utilization.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.4
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pp.35-40
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2010
Recently, The medical services make use mobile healthcare system to transmit patient information on wireless environment. But It is difficult to satisfied for specified patient to send message, and it's not sufficient healthcare system to help regular treatment for example a diabetic or a pregnant woman. Thus, this paper proposes an healthcare scheduling application which manages a pregnant woman pregnant-checking, fetal movement sensing, antenatal training and promotion of health information using networking, data transmission method and application framwork of WPAN concepts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.5694-5711
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2017
The technology of cloud computing is growing very quickly, thus it is required to manage the process of resource allocation. In this paper, load balancing algorithm based on honey bee behavior (LBA_HB) is proposed. Its main goal is distribute workload of multiple network links in the way that avoid underutilization and over utilization of the resources. This can be achieved by allocating the incoming task to a virtual machine (VM) which meets two conditions; number of tasks currently processing by this VM is less than number of tasks currently processing by other VMs and the deviation of this VM processing time from average processing time of all VMs is less than a threshold value. The proposed algorithm is compared with different scheduling algorithms; honey bee, ant colony, modified throttled and round robin algorithms. The results of experiments show the efficiency of the proposed algorithm in terms of execution time, response time, makespan, standard deviation of load, and degree of imbalance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4016-4027
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2014
Understanding network latency is important for providing consistent and acceptable levels of services in network-based applications. However, due to the difficulty of estimating applications' network demands and the difficulty of network latency modeling the management of network resources has often been ignored. We expect that, since network latency repeats cycles of congested states, a systematic classification method for network status would be helpful to simplify issues in network resource managements. This paper presents a simple empirical method to classify network status with a real operational network. By observing oscillating behavior of end-to-end latency we determine networks' status in run time. Five typical network statuses are defined based on a long-term stability and a short-term burstiness. By investigating prediction accuracies of several simple numerical models we show the effectiveness of the network status classification. Experimental results show that around 80% reduction in prediction errors depending on network status.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.2
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pp.51-59
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2018
Health care has attracted a lot of attention, recently due to an increase in life expectancy and interest in health. Various biometric data of the user are collected by using the air pressure sensor, gyro sensor, acceleration sensor, and heart rate sensor to perform the Smart Health Care Activity Tracker function. Basically, smartphone application is made and tested for biometric data collection, but the Arduino platform and bio-signal measurement sensor are used to confirm the accuracy of the measured value of the smartphone. Use the Google Maps API to set user goals and provide guidance on the location of the user and the points the user wants. Also, the basic configuration of the main UI is composed of the screen of the camera, and it is possible for the user to confirm the forward while using the application, so that accident prevention is possible.
Lee, Jaehwan;Choi, June;Roh, Hongchan;Shin, Ji Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5252-5268
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2018
To support a large-scale Hadoop cluster, Hadoop heartbeat messages are designed to deliver the significant messages, including task scheduling and completion messages, via piggybacking to reduce the number of messages received by the NameNode. Although Hadoop is designed and optimized for high-throughput computing via batch processing, the real-time processing of large amounts of data in Hadoop is increasingly important. This paper evaluates Hadoop's performance and costs when the heartbeat period is controlled to support latency sensitive applications. Through an empirical study based on Hadoop 2.0 (YARN) architecture, we improve Hadoop's I/O performance as well as application performance by up to 13 percent compared to the default configuration. We offer a guideline that predicts the performance, costs and limitations of the total system by controlling the heartbeat period using simple equations. We show that Hive performance can be improved by tuning Hadoop's heartbeat periods through extensive experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2434-2454
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2021
This paper developed the software testing factory-cloud testing platform (STF-CTP) to address the software compatible issues in various smart devices. Software developers who only require uploading the application under test (AUT) and test script can test plenty of smart devices in STF-CTP. The challenge for the cloud test platform is how to optimize the resource and increase the performance in the limited resource. This paper proposed a new scheduling mechanism and a new process of the system operation which is based on the OpenStack platform. We decrease about 40% memory usage of OpenStack server, increase 3% to 10% Android device usage of STF-CTP, enhance about 80% test job throughput and reduces about 40% test job average waiting time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.1
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pp.319-333
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2022
In order to enhance system energy efficiency, bidirectional link resource allocation strategy in GFDM-based multiuser SWIPT systems is proposed. In the downlink channel, each SWIPT user applies power splitting (PS) receiver structure in information decoding (ID) and non-linear energy harvesting (EH). In the uplink channel, information transmission power is originated from the harvested energy. An optimization problem is constructed to maximize weighted sum ID achievable rates in the downlink and uplink channels via bidirectional link power allocation as well as subcarriers and subsymbols scheduling. To solve this non-convex optimization problem, Lagrange duality method, sub-gradient-based method and greedy algorithm are adopted respectively. Simulation results show that the proposed strategy is superior to the fixed subcarrier scheme regardless of the weighting coefficients. It is superior to the heuristic algorithm in larger weighting coefficients scenario.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.103-112
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2012
Recently, the infrastructure to be connected to the internet is much provided, there is more and more need to connect electric or electronic products to the internet to monitor or control them remotely. However, most of the existing products lack the network interface, so it was very inconvenient to be connected to the internet. Therefore, this article designs and realizes the internet outlet allowing real-time scheduling that can control the power remotely on the internet by using the hardware TCP/IP processor. The realized product consumes low production cost because it can be realized by using the hardware TCP/IP processor and the 8-bit small microprocessor. In addition, the product can be used widely in both wired and wireless environments with a variety of user interface, including the dedicated control program which provides the environment configuration functions; embedded web service that enables the webpage to be saved on the external flash memory; Android smartphone application; motion recognition control environment that uses the OpenCV computer vision library, etc.
Nowaday, smart mobile devices on Internet of Things are required to process and deliver greate amount of data in real-time. Therefore, heterogeneous mult-core architecture such the big.LITTLE core architecture, which shows high energy conservation while guaranteeing high performance, are widely employed on up to date smart mobile devices. The LITTLE cores should be highly utilized to gain higher energy conservation because LITTLE cores have much higher energy efficiency than big cores. In this paper, we propose a core selection algorithm, which tries to firstly assign a real-time task on a LITTLE core rather a big core while the task can be finished within its own deadline. We also perform simulation as performance evaluation to show that our proposed algorithm shows higher energy conservation while guaranteeing the required performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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