The mobile computing service market is increasing rapidly due to the development of low-cost wireless network technology and the high-performance mobile computing devices. In recent years, several methods have been proposed to effectively deal with restrictions of the mobile computing environment such as limited bandwidth, frequent disconnection and short-lived batteries. Amongst those methods, much study is being done on the caching method - among the data transmitted from a mobile support station, it selects those that are likely to be accessed in the near future and stores them in the local cache of a mobile host. Existing cache replacement methods have some limitations in efficiency because they do not take into consideration the characteristics of user mobility and spatial attributes of geographical data. In this paper, we show that the value and the semantic of the data, which are stored in the cache of a mobile host, changes according to the movement of the mobile host. We argue it is because data that are geographically near are better suited to provide an answer to a users query in the mobile environment. Also, we define spatial location of geographical data has effect on, using the spatial attributes of data. Finally, we propose two new cache replacement methods that efficiently support user mobility and spatial attributes of data. One is based on the location of data and the other on the meaningful region of data. From the comparative analysis of the previous methods and that they improve the cache hit ratio. Also we show that performance varies according to data density using this, we argue different cache replacement methods are required for regions with varying density of data.
The bandwidth of channel and the power of the mobile devices are limited on a wireless environment. In this case, data broadcast has become an excellent technique for efficient data dissemination. A significant amount of researches have been done on generating an efficient broadcast program of a set of data items with different access frequencies over multiple wireless broadcast channels as well as single wireless broadcast channel. In this paper, an efficient data allocation method over multiple wireless broadcasting channels is explored. In the traditional approaches, a set of data items are partitioned into a number of channel based on their access probabilities. However, these approaches ignore a variation of access probabilities of data items allocated in each channel. In practice, it is difficult to have many broadcast channels and thus each channel need to broadcast many data items. Therefore, if a set of data items broadcast in each channel have different repetition frequencies based on their access frequencies, it will give much better performance than the traditional approaches. In this paper, we propose an adaptive data allocation technique based on data access probabilities over multiple broadcast channels. Our proposed technique allows the adaptation of repetition frequency of each data item within each channel by taking its access probabilities into at count.
Kim, Do-Hyung;Yun, Woo-Han;Cho, Young-Jo;Lee, Jae-Jeon
The Journal of Korea Robotics Society
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v.4
no.4
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pp.257-264
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2009
This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.
Most of previous works for skyline queries have focused only on static attributes of target objects. With the advance in mobile applications, however, the need of continuous skyline queries for moving objects has been increasing. Even though several techniques to process continuous skyline queries have been proposed recently, they cannot process subspace queries, which use only the subset of attribute dimensions. Therefore it is not feasible to utilize those methods for mobile applications which must consider moving objects and subspaces simultaneously. In this paper, we propose a dominant object-based pruning method to compute subspace skyline of moving objects efficiently at query time and present the experimental results to show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
In this paper, we propose a streaming method for XML data that supports energy-efficient processing of queries over the stream in mobile clients. We propose new stream organizations for XML data which have different kinds of addresses to related data in a stream. We describe event-driven stream generation algorithms for the proposed stream structures and provide search algorithms for simple XML path queries which leverage the access mechanisms incorporated in the stream. Experimental results show that our approaches can effectively improve the tuning time performance of user queries in a wireless broadcasting environment.
Purpose: This study aimed to investigate the maternal health effects of internet-based education interventions on parturients during the postpartum period through a systematic review of randomized controlled trials. Methods: An electronic literature search of the Cochrane Library, CINAHL, EMBASE, Eric, PsycINFO, PubMed, RISS, and KISS databases was performed, using the combination of keywords such as 'parenthood education', '*natal education', '*birth intervention', 'internet-based intervention', 'randomized controlled trial'. The inclusion criteria were peer-reviewed papers in English regarding randomized controlled trials of internet-based postnatal education interventions. Educational interventions were delivered through any web, mobile, eHealth, mHealth, virtual reality, short message service, or social networking service platform. Quality appraisal was performed using the Risk of Bias 2 (RoB 2) for randomized controlled trials. Nine articles were yielded, and the intervention effects were analyzed. Results: Internet-based education interventions during the postpartum period affect maternal self-efficacy, postpartum depression, and successive breastfeeding; however, they do not affect maternal satisfaction and parenting confidence. Conclusion: This study demonstrated that internet-based education interventions affect maternal health status in terms of psychological, emotional, and physical wellness. Therefore, maternal health care professionals can utilize remote education using the internet or mobile-based interventions during the postpartum period.
Due to the rapid development in mobile communication technologies, the usage of mobile devices such as cellular phones and PDAs becomes increasingly popular. One of the best ways to maximize the usability of mobile devices is to make them aware of their current locations and the locations of other fixed and mobile objects. In this paper, we propose a cost-effective Bus Information System, ACE-BIS, which utilizes a mobile device to retrieve the bus routes to reach a destination from the current location. To accomplish this task, ACE-BIS maintains a small amount of information on bus stops and bus routes in a mobile device and runs a heuristic routing algorithm based on such information. When a user asks more accurate route information or calls for a 'leave later query', ACE-BIS entrusts the task to a server into which real-time traffic and bus location information is being collected. By separating the roles into a mobile device and a server, ACE-BIS is able to provide bus routes at the lowest cost for wireless communications, without imposing much burden to a server. The results of extensive experiments revealed that ACE-BIS is effective and scalable in most experimental settings.
We propose a mobile point-of-sale system, which consists of only mobile information terminals and personal computers. The proposed system provides most of functionalities related with resource planning, adminstration and management, provided by medium-scale or large-scale POS systems, with additional functionalities, such as automatic information gathering and management through mobile interconnection, while eliminating the necessity of additional special-purpose devices, such as bar-code systems. The proposed system transmits order information through wireless and wired communication lines, thus allowing real-time sharing of order information among diverse information devices, such as mobile order receiving terminals, main server within stores, monitors and printers located in production lines. Also, the system is able to transfer such detail information produced within stores in real-time to the enterprise-level accounting, sales, logistics, personnel management system, which facilitate enterprise-wide management and administrative decision-making. No additional programs are required for mobile terminals. Order information received by such terminals are entered into databases through web server of main server and that information is again transferred to main server and production line printers. The proposed system can handle all the point-of-sale information and can provide almost of the POS functionalities by simply utilizing wireless internet, personal computers, and mobile terminals without installing specific-purpose peripheral devices. The proposed system can be widely applied to the small-scale stores and will contribute in reducing construction and maintenance cost required for point-of-sale management.
Data broadcast is an effective data transmission method from a data base server to numerous mobile clients due to the restrictions on mobile environment such as low wireless communication bandwidth and energy shortage of mobile devices. There are various broadcast methods based on clients' data access frequencies or semantic relationship of data. The broadcast schedule based only on the access frequencies does not consider semantic relations of data, so that when a client needs to access a series of semantically related data, the client has to listen to the wireless channel for a long time. On the other hand, the broadcast schedule based only on semantic relationship of data makes data access time longer when clients highly request specific data which are not semantically related but frequently accessed. In this paper, we present an efficient data broadcast method based on not only data access frequencies but also semantic relationship to improve mobile clients' query response time. The new hybrid broadcast method we propose creates a data broadcast schedule according to the data access frequencies and then the schedule is adjusted to reflect semantic relationship of data. We show our method is efficient by experimental performance analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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