The increasing ubiquity of wireless networks and decreasing cost of hardware is fueling a proliferation of mobile devices. These devices are enabling a new revolution in mobile technology, not only running locally on them, but running on cloud as a service as well. From web browsing, email, or video conferencing, presentations to movie and music entertainment or games, multimedia applications, mobile cloud enables providing such diverse applications. Many technologies have been designed to address the limited hardware and performance in thin client PC. However, with the assorted network and graphic condition, those proposed technologies is obligated to alter aim to adapt mobile cloud. In this paper, we provide a survey of client technology on a Server that can be sufficed the requirements of Mobile Cloud. We also analyze each technology and classify with its individual difficulties and challenges.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1422-1425
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2011
These days' mobile phones and their improved multimedia limits making it powerful enough to handle complicated tasks. Image processing related support for mobile devices is extremely comprehensive in mobile cyber museum. A key technical challenge is how to achieve the best-perceived image quality and transmitting data between client and server with given the limited screen size and display bit-depth of the mobile devices. This paper targets image processing features such as capturing rendering zooming, panning and image rotation for 360o view and customized algorithm related image processing with variety of search method i.e. alphabetical, visual search.
Most of the previous studies for bark recognition have focused on the extraction of LBP-like statistical features. Deep learning approach was not well studied because of the difficulty of acquiring large volume of bark image dataset. To overcome the bark dataset problem, this study utilizes the MobileNet which was trained with the ImageNet dataset. This study proposes two approaches. One is to extract features by the pixel-wise convolution and classify the features with SVM. The other is to tune the weights of the MobileNet by flexibly freezing layers. The experimental results with two public bark datasets, BarkTex and Trunk12, show that the proposed methods are effective in bark recognition. Especially the results of the flexible tunning method outperform state-of-the-art methods. In addition, it can be applied to mobile devices because the MobileNet is compact compared to other deep learning models.
Kim, Yoon-Do;Kim, Gil-Ho;Cho, Gyeong-Yeon;Seo, Kyung-Ryong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.14
no.6
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pp.759-765
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2011
In this paper, we proposed fast stream cipher MS64 for use mobile that it is secure, fast, and easy to implement software. The proposed algorithm use the fast operating 213-bit arithmetic shift register(ASR) to generate a binary sequence and produce 64-bit stream cipher by using simple logical operation in non linear transform. MS64 supports 128-bit key in encryption algorithm and satisfy with the safety requirement in modern encryption algorithm. In simulation result shows that MS64 is faster than a 32-bit stream cipher SSC2 in the speed of operation with small usage of memory thus MS64 can be used for mobile devices with fast ciphering.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.6152-6168
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2017
Recently, the biometric-based authentication systems such as FIDO (Fast Identity Online) are increased in mobile computing environments. The biometric-based authentication systems are performed on the mobile devices with the battery, the improving energy efficiency is important issue. In the case, the size of images (i.e., face, fingerprint, iris, and etc.) affects both recognition accuracy and energy consumption, and hence the tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption is necessary. In this paper, we propose an energy-efficient way to authenticate based on biometric information with tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption in multimedia IoT (Internet of Things) transmission environments. We select the facial information among biometric information, and especially consider the multicore-based mobile devices. Based on our experimental results, we prove that the proposed approach can enhance the energy efficiency of GABOR+LBP+GRAY VALUE, GABOR+LBP, GABOR, and LBP by factors of 6.8, 3.6, 3.6, and 2.4 over the baseline, respectively, while satisfying user's face recognition accuracy.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.2
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pp.73-81
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2020
The number of mobile devices roaming into a ubiquitous city (u-city) continues to rise as wireless systems have been widely deployed. The number of mobile devices also varies with time, and they tend to frequently change their locations. In addition, the available wireless access networks may belong to different domains, administrations, management, and internet service providers (ISPs). A fusion of overlapping heterogeneous wireless access networks (e.g., WiMax, Wi-Fi, LTE, etc.) serves the u-city in order to reach different coverage. In this context, technical challenges arise in mobility management for heterogeneous networks to realize their potential coverage and capacity benefits. This paper deals with the analysis of a decentralized mobility management support for u-City wireless network infrastructure. This scheme takes advantage of the features of the fully-distributed model of networked-based mobility management protocol to alleviate and realize the ubiquitous requirements of a u-City.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.592-599
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2007
The advancement of wireless technology improves the electronic learning by combining with the mobile function, and promotes the expanded transition to the mobile learning. Basically, the mobile learning provides the usefulness in terms of tile and space to provide learners with the access to the educational contents. However, the small display device and limited memory space of mobile device is limiting the access to the learning contents simply to the text-based transmission. This paper designed and implemented the multimedia mobile learning system that reduces the size of parser by define into MSMIL composed only of needed tag to multimedia contents production in the mobile devices by using the SMIL that supports the multimedia object synchronization reduces the data of multimedia learning data and enhances the transmission efficiency by applying the macro method in creating the contents of learning. The results of implementation indicates that it simplifies the designing language, makes the language learning easy, and saves the CPU resources for the parsing by reducing the size of parser.
Recently, Location-based services(LBS) allow consumers to receive services based on their geographic location data. Users want to take services based location information with portable devices. And Point of Interest(POI) information's usage is increasing with mobile device's development and user's interest. And this paper shows that we connect the multimedia POI database(DB), provide the multimedia services through the portable devices and search POI using location and direction information. The multimedia POI is consisted of sound, image, moving image and animation with location information. When we search POI, we find POI in DB using the area zone and direction information.[l]
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3689-3700
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2016
It is not practically feasible to apply hardware-based fault-tolerant schemes, such as hardware replication, in mobile devices. Therefore, software-based fault-tolerance techniques, such as checkpoint and rollback schemes, are required. In checkpoint and rollback schemes, the optimal checkpoint interval should be applied to obtain the best performance. Most previous studies focused on minimizing the expected execution time or response time for completing a given task. Currently, most mobile applications run in real-time environments. Therefore, it is extremely essential for mobile devices to employ optimal checkpoint intervals as determined by the real-time constraints of tasks. In this study, we tackle the problem of determining the optimal inter-checkpoint interval of checkpoint and rollback schemes to maximize the deadline meet ratio in real-time systems and to build a probabilistic cost model. From this cost model, we can numerically find the optimal checkpoint interval using mathematical tools. The performance of the proposed solution is evaluated using analytical estimates.
The transcoding is a method which converts a multimedia stream to an adaptive format, such as frame rate and resolution, that can be played in the mobile devices. Due to the heavy consumption of CPU power for transcoding, the server in charge cannot supply all streams requested from clients if it is already occupied by several streams. The load balancing among proxies is a common approach for solving such problem. In addition to collaborative works for load balancing, the mobility must be taken into account in the mobile environments. Thus, the wired-network based algorithm is not suitable for the streams service in the mobile environments. In this paper, we propose an alternative scheme for cooperative proxy architecture that considers the case in which mobile devices are moving over other zones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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