초록
모바일 인터넷 환경에서는 학습 내용을 검색 및 다운로드하기 위하여 모바일 기기와 서버 사이에 잦은 통신이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 사전을 사용함에 있어서, 네트워크 비용을 절감하고 통신 효율을 높이기 위한 효율적인 선인출 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음 방법으로 연구를 전개한다. 첫째, 모바일 사전을 위한 선인출 기반의 동작 프레임워크를 제안한다. 둘째, 패킷 요금 방식과 정액 요금 방식으로 구분하여 선인출할 데이타의 양을 결정하는 방법을 제시한다. 셋째, 중 고등학생 대상의 모바일 영한사전에 초점을 맞춘 선인출 데이타 결정 방법을 제안한다. 넷째, 이러한 데이타 양 및 데이타 종류 결정 방법을 바탕으로 선인출 알고리즘을 제안한다. 다섯째, 실험을 통하여 제안한 선인출 방법의 우수성을 입증한다. 이 같은 연구에 따른 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 선인출을 모바일 응용에 적용한 첫 번째 시도로서 의미를 갖는다. 둘째, 선인출을 모바일 사전에 적용하기 위한 체계적인 방법론을 제시하였다. 셋째, 선인출 적용을 통해 네트워크 기반 모바일 사전의 성능 향상을 도모하였다. 실제 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 요구인출에 평균 $9.8%{\sim}33.2%$의 높은 성능 향상을 나타냈다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문의 연구 결과는 모바일 사전뿐 아니라 선인출 기능을 필요로 하는 무선 인터넷 기반의 여러 응용에 적용될 수 있는 우수한 연구 결과라 사료된다.
In the mobile Internet environment, frequent communications between a mobile device and a content server are required for searching or downloading learning materials. In this paper, we propose an efficient prefetching technique to reduce the network cost and to improve the communication efficiency in the mobile dictionary. Our prefetching-based approach can be explained as follows. First, we propose an overall framework for the prefetching-based mobile dictionary. Second, we present a systematic way of determining the amount of prefetching data for each of packet-based and flat-rate billing cases. Third, by focusing on the English-Korean mobile dictionary for middle or high school students, we propose an intuitive method of determining the words to be prefetched in advance. Fourth, based on these determination methods, we propose an efficient prefetching algorithm. Fifth, through experiments, we show the superiority of our prefetching-based method. From this approach, we can summarize major contributions as follows. First, to our best knowledge, this is the first attempt to exploit prefetching techniques in mobile applications. Second, we propose a systematic way of applying prefetching techniques to a mobile dictionary. Third, using prefetching techniques we improve the overall performance of a network-based mobile dictionary. Experimental results show that, compared with the traditional on-demand approach, our prefetching based approach improves the average performance by $9.8%{\sim}33.2%$. These results indicate that our framework can be widely used not only in the mobile dictionary but also in other mobile Internet applications that require the prefetching technique.
