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J-GLOBAL ID：201802269658042421   整理番号：18A2232285

対話型ボリューム可視化アプリケーションの遠隔アクセスのためのQoEチューニング【JST・京大機械翻訳】

QOE Tuning for Remote Access of Interactive Volume Visualization Applications

著者 (6件)： Jonesi Sam (University of Missouri-Columbia) ,  Adams Jerry (University of Hawaii-West Oahu) ,  Valluripally Samaikya (University of Missouri-Columbia) ,  Calyam Prasad (University of Missouri-Columbia) ,  Hittle Brad (Washington University in St. Louis) ,  Lai Albert (Ohio Supercomputer Center, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICMEW  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 例えば,遠隔MRI(磁気共鳴画像)観察や三次元画像による検査などの対話型体積可視化の遠隔アクセスは,スマートヘルスケア応用において重要である。しかしながら,計算と様々なネットワーク/システム因子(すなわち,ネットワーク帯域幅,CPU/GPU)に含まれるデータ集合の大規模のために,遠隔アクセスのための満足なユーザ品質(QoE)を提供することは非常に挑戦的である。本論文において,著者らはデータ伝送速度,すなわちクライアント側符号化方式選択と計算資源スケール,すなわちGPUサーバハードウェアサイズ/数のような制御可能なパラメータに基づくユーザQoEのチューニングを研究した。著者らの研究の新規性は,遠隔アクセスシステム内の効率的なチューニング決定をガイドするために,サーバ側の「符号化意識サーバスケーリング」と共にクライアント側の「ネットワークアウェアコード化方式」の共同利用である。また,アプリケーション特有のコンテキストにおける主観的テストのためのトーナメント方式の設計をガイドする,‘Reの相互活性体積可視化システム(RIVVS)事例研究と効用関数(例えば帯域幅消費,GPU利用)を記述した。人間の被験者によるRIVVSテストベッドの結果は,以下のことを示している:(a)良好なユーザQoEによる遠隔MRIアクセス構成の効率的なチューニング:(a)良好なネットワーク健康条件,(b)パーソナルコンピュータ,スマートフォンおよびタブレットのような多様なセットの薄いクライアントを含む低から高い遠隔アクセスユーザ作業負荷。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *可視化 ,  パーソナルコンピュータ ,  ネットワーク ,  *応用プログラム ,  スマートフォン ,  事例研究 ,  帯域幅 ,  *同調 ,  タブレット ,  NMRイメージング ,  品質
準シソーラス用語： テストベッド ,  被験者 ,  *体感品質 ,  *情報へのアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対話型 ,  ボリューム可視化 ,  アプリケーション ,  アクセス ,  QoE ,  チューニング