This paper presents a caching algorithm that offers better reconstructed data quality to the requesters than a probabilistic caching scheme while maintaining comparable network performance. It decides whether an incoming data packet must be cached based on the dynamic caching probability, which is adjusted according to the priorities of content carried by the data packet, the uncertainty of content popularities, and the records of cache events in the router. The adaptation of caching probability depends on the priorities of content, the multiplication factor adaptation, and the addition factor adaptation. The multiplication factor adaptation is computed from an instantaneous cache-hit ratio, whereas the addition factor adaptation relies on a multiplication factor, popularities of requested contents, a cache-hit ratio, and a cache-miss ratio. We evaluate the performance of the caching algorithm by comparing it with previous caching schemes in network simulation. The simulation results indicate that our proposed caching algorithm surpasses previous schemes in terms of data quality and is comparable in terms of network performance.
Yang, Stephen J.H.;Zhang, Jia;Chen, Rick C.S.;Shao, Norman W.Y.
ETRI Journal
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v.29
no.6
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pp.794-807
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2007
In the mobile Internet, users generally work with handheld devices with limited computing power and small screens. Their access conditions also change frequently. In this paper, we present a novel method supporting intelligent content adaptation to better suit handheld devices. The underpinning is a unit of information (UOI)-based content adaptation method, which automatically detects semantic relationships among the components of Web contents and then reorganizes page layout to fit handheld devices based on identified UOIs. Experimental results demonstrate that our method enables more sensitive content adaptation.
The purpose of the thesis is to answer the question on how the visual image content, being the original content, should be adapted to and represented as a spatial content. The thesis focuses on adaptation as the key in the conversion process of visual image content to a themed space. There are many published studies dealing with storytelling, adaptation from books to movies and TV shows, or from movies to games and vice versa. On the contrary, when it comes to adaptation from visual image content to spatial content, noticeably few studies were done on the method, and fewer studies view adaptation as the prior step of storytelling. This study first defines adaptation, and then applies the methods of Gianetty and Dudley which is further incorporated into the conversion of visual image content into a themed space. It then turns the attention to the characteristics of themed spaces. A case study highlights that a themed space is a spatial representation of the story, image and action in the visual image content, and analyze the type of adaptation made. The study results draws two conclusions; adaptation must be carried out prior to the storytelling of the spatial content; and opposed to a third-person view of the visual image content, the main factor in a themed space is first-hand experience. Thus, the thesis suggests that conversion from visual image content to themed spaces are not merely imitative but is a full range of recreation of a new content. It is expected that more detailed analyses on the particulars will lead to feasible outcome on implementing various methods of adaptation and bring about effective conversions between the visual image contents and themed spaces.
In this paper, we propose an application of data hiding, especially for content adaptation, where one can reduce computational time and get better transcoding results or qualify. Hiding some useful information for content adaptation can help resource tailor to do effective transcoding so that one can achieve lower complexity as well as better quality in content adaptation. Experimental results show that the proposed method based on data hiding gives effectiveness to content adaptation with reasonable subjective quality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.149-155
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2004
This paper describes the self-adaptive Content Service Network (CSN) on Application Level Active Network (ALAN). Web caching technology comprises Content Delivery Network (CDN) for content distribution as well as Content Service Network (CSN) for service distribution. The IETF working group on Open Pluggalble Edge Service (OPES) is the works closely related to CSN. But it can be expected that the self-adaptation in ubiquitous computing environment will be deployed. The existing content service on CSN lacks in considering self-adaptation. This results in inability of existing network to support the additional services. Therefore, in order to address the limitations of the existing networks, this paper suggests Self-adaptive Content Service Network (CSN) using the GME and the extended ALAN to insert intelligence into the existing network.
A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.326-329
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2004
Content adaptation is an effective solution to support the quality of service over multimedia services over heterogeneous environments. This paper deals with the accuracy and the real-time requirement, two important issues in making decision on content adaptation. From our previous problem formulation, we propose an optimal algorithm and a fast approximation based on the Viterbi algorithm of dynamic programming. Through extensive experiments, we show that the proposed algorithms can enable accurate adaptation decisions, and especially they can support the real-time processing.
Mobile content adaptation is a technology of effectively representing the contents originally built for the desktop PC on wireless mobile devices. Previous approaches for Web content adaptation are mostly device-dependent. Also, the content transformation to suit to a smaller device is done manually. Furthermore, the same contents are provided to different users regardless of their individual preferences. As a result, the user has difficulty in selecting relevant information from a heavy volume of contents since the context information related to the content is not provided. To resolve these problems, this paper proposes an enhanced method of Web content adaptation for mobile devices. In our system, the process of Web content adaptation consists of 4 stages including block filtering, block title extraction, block content summarization, and personalization through learning. Learning is initiated when the user selects the full content menu from the content summary page. As a result of learning, personalization is realized by showing the information for the relevant block at the top of the content list. A series of experiments are performed to evaluate the content adaptation for a number of Web sites including online newspapers. The results of evaluation are satisfactory, both in block filtering accuracy and in user satisfaction by personalization.
Purpose: The aim of this study was to develop a breast feeding adaptation scale (BFAS) to evaluate adaptation to breastfeeding for breastfeeding mothers and their infants and to test the validity and reliability of the instrument. Methods: The study was conducted as follows: application of the conceptual framework, identification of the content domains, items generation, and test of validity and reliability. In order to test validity and reliability, two panels of experts reviewed items and subcategories of the preliminary questionnaire and then data were collected from 329 mothers who were up to 4 weeks postpartum and breastfeeding. Descriptive statistics, t-test, factor analysis, and Cronbach's alpha were used to analyze the data. Results: The conceptual framework was based on the Roy adaptation model. The content domains were developed via literature review, review of instruments, and data acquired from the interviews of breastfeeding mothers and nurses. A total of 69 items belonging to 8 domains were generated. A reduction to 44 preliminary items was accomplished through content validity analysis. Factor analysis extracted 8 factors with a total of 27 items on a 5-point Likert scale. Content validity, construct validity, criterion validity, and reliability of the BFAS were established. Conclusion: The newly developed BFAS is a reliable and valid instrument with which the adaptation of breastfeeding mothers and their infants to the breastfeeding behavior can be evaluated.
People access web contain via PC and many other devices. In other words, not only they access information by a PC connected internet, but also they get information through a mobile phone, a PDA even D-TV. In this article, to resolve the problem, we suppose new web caching mechanism called 'SOP(Shared Object Page)'based on applying of meta data of web page information and storing adapted objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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