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.
In this paper, the method to make lossless image compression that holds considerable part of total volume of mobile game has been proposed. To increase the compression rate, we compress the image by Deflate algorithm defined in RFC 1951 after reorganize it at preprocessing stage before conducting actual compression. At the stage of preprocessing, we obtained the size of a dictionary based on the information of image which is the feature of Dictionary-Based Coding, and increased the better compression rate than compressing in a general manner using in a way of restructuring image by pixel packing method and DPCM prediction technique. It has shown that the method increased 9.7% of compression rate compare with existing mobile image format, after conducting the test of compression rate applying the suggested compression method into various mobile games.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.602-604
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2011
Due to wide usage of smartphones and mobile internet, mobile devices are used in various fields such as sending SMS, participating SNS, retrieving information and the number of users taking advantage of them are growing. The keypads of a mobile device are relatively smaller than those of desktop computers. Thus, the user has a difficulty in input sentences quickly and correctly. In this study, we introduce some string recommendation and modification techniques which can be used for helping a user input in mobile devices quickly and correctly. We describe a TRIE dictionary and n-gram language model which are the main technologies of the keyword recommendation applied to the online search engines.
With the rapid evolution of the Internet and mobile environments, text including spelling errors such as newly-coined words and abbreviated words are widely used. These spelling errors make it difficult to develop NLP (natural language processing) applications because they decrease the readability of texts. To resolve this problem, we propose a spelling error correction model using a spelling error correction dictionary and a newspaper corpus. The proposed model has the advantage that the cost of data construction are not high because it uses a newspaper corpus, which we can easily obtain, as a training corpus. In addition, the proposed model has an advantage that additional external modules such as a morphological analyzer and a word-spacing error correction system are not required because it uses a simple string matching method based on a correction dictionary. In the experiments with a newspaper corpus and a short message corpus collected from real mobile phones, the proposed model has been shown good performances (a miss-correction rate of 7.3%, a F1-measure of 97.3%, and a false positive rate of 1.1%) in the various evaluation measures.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.658-660
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2002
인터넷 사용이 보편화됨에 따라 컴퓨터뿐만 아니라 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistant) 등의 모바일 디바이스를 사용한 인터넷 이용이 증가하고 있는 추세이다[l]. 이에 웹상에서 제공받던 교육용 컨텐츠를 모바일상에서 제공해야 하는 필요성이 대두되었다. 교육용 모바일 컨텐츠는 사용자에게 유익한 정보를 편리하게 제공할 뿐만 아니라 신속하고 정확하게 제공하는 장점이 있다[2]. 본 논문에서는 WAP(Wireless Application Protocol)을 기반으로 하여 다운로드 솔루션을 채택한 GVM(General Virtual Machine)상에서 실행되는 교육용 모바일 옥편을 설계하고 MoibleC를 사용하여 제작하였다. 또한, 제작 과정을 통해 단말기의 제한적 환경에서 교육용 컨텐츠의 효과적인 개발 모델을 제시해 보고자 한다.
The present study implemented AAC(Augmentative and Alternative Communication) system using images that speech defectives can easily understand. In particular, the implementation was focused on the portability and mobility of the AAC system as well as communication system of a more flexible form. For mobility and portability, we implemented a system operable in mobile devices such as PDA so that speech defectives can communicate as food as ordinary People at any Place using the system Moreover, in order to overcome the limitation of storage space for a large volume of image data, we implemented the AAC system in client/server structure in mobile environment. What is more, for more flexible communication, we built an image dictionary by taking verbs as the base and sub-categorizing nouns according to their corresponding verbs, and regularized the types of sentences generated according to the type of verb, centering on verbs that play the most important role in composing a sentence.
Since the performance of mobile devices is recently improved, the requirement of information retrieval is increased in the mobile devices as well as PCs. If a mobile device with small memory uses a tradition language analysis tool to extract nouns from korean texts, it will impose a burden of analysing language. As a result, the need for the language analysis tools adequate to the mobile devices is increasing. Therefore, this paper proposes a new method for noun extraction using post-noun morpheme sequences and noun patterns from a large corpus. The proposed noun extractor has only the dictionary capacity of 146KB and its performance shows 0.86 $F_1$-measure; the capacity of noun dictionary corresponds to only the 4% capacity of the existing noun extractor with a POS tagger. In addition, it easily extract nouns for unknown word because its dependence for noun dictionaries is low.
For mobile service organizations, it is one of the most important tasks to reflect users' opinions rapidly and accurately. In this study, the process is defined to elicit requirements of software/system improvement for mobile application by extracting and refining from users' opinion in mobile app, and detailed activities procession method in this processing are also proposed. The process consists of 3 activities to get requirements of software/system improvement for mobile app. First activity is to transform mobile app to software structure and define term dictionary. Second activity is to elicit simple sentences based on software from users' opinion and refine them. The last activity is to integrate and adjust refined requirements. To verify the usability and validity of the proposed process and the methods, the outputs of manual processing and semi-automated processing were compared. As a result, efficiency and improvement possibility of the process were confirmed through extraction ratio of requirements, comparison of execution time, and analysis of agreement ratio.
Lee Eun Sil;Hur Tai Sung;Park Young Bae;Woo Yo Seop;Min Hong Ki
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.743-746
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2004
This study is generally purposed to develop a mobile augmentative and alternative communication system (hereinafter referred to as 'a mobile AAC system'). Also the device is aimed as a mobile AAC system for helping communication of persons who suffer from speech disorders in a free and convenient manner. One thing firstly considered for a successful AAC system is selection of vocabularies. For this purpose, the above researchers collected utterances in actual situations to select vocabularies of higher frequencies. For generation of sentences by maximizing the use of limited space in the AAC system, this study specifically presents a method of predicting predictions. This method includes selecting vocabulary and classifying it by domains so as to meet the characteristics of the mobile AAC communication, using a noun thesaurus for semantic analysis, and building a sub-category dictionary. Predicting predicates by selecting symbols in accordance with this method is tested and the utility thereof is confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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