There are not that many m-health related services limited to the elderly. Many of the elderly who are at risk of dementia are unfamiliar to smart devices, so it is required to design an user-customized App. Therefore, I design and embody a mobile voice alert integrated app, which enables voice input to increase the accessibility of the elderly, so as to prevent diseases caused by declined cognitive function such as dementia. I conducted interviews and questionnaire after having the students use the app in Lifelong Education Center in H region of Gyeongbuk, and the analysis result has showed the high satisfaction. It is expected that it will be able to play a key role for M-Health service for the elderly since it is possible to prevent dementia through the voice health care alert app. I would like to learn deep learning in the future to predict the life patterns and the possibility of dementia of the elderly.
As the number of mobile apps increases exponentially, automation of tests performed in the app development process is becoming more important. Until the app is released, iterative verification is performed through various types of tests, and this study was conducted focusing on the GUI test among various types of tests. This study is meaningful in that it can contribute to the stable app distribution of the developer by suggesting the development direction of the GUI test. To develop Android's GUI test tool, I collected basic data before presenting the development method by researching Android's UI controls and Material design guideline. After that, for the existing GUI test automation tool, two tools based on screen capture test and four tools based on source code analysis test were studied. Through this, it was found that existing GUI test tools don't consider visual design, usability, and component arrangement. In order to supplement the shortcomings of existing tools, a new GUI test automation tool development method was presented based on the basic data previously studied.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.24
no.4
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pp.255-264
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2017
Purpose: The purpose of this study was to develop a smartphone app for use in patient controlled analgesia (PCA) education and to identify PCA knowledge and pain management following lower extremity orthopaedic surgery under spinal anesthesia in patients who received smartphone app education. Methods: Participants were 150 patients in an orthopaedic hospital located in Busan. The measurement variables used in this study were PCA knowledge, pain management and pain level. For data analysis, SPSS/WIN 21.0 program was used in the analysis of the relation of frequencies. In addition, percentage, mean and standard deviation, t-test, ANOVA, Duncan, Pearson's correlation coefficients were also assessed. Results: The score for knowledge regarding PCA was $4.27{\pm}1.64$. The correlations between knowledge and pain management (button push times
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.6
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pp.551-562
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2020
The purpose of this study is to investigate the effects of Data Science Education classes using PBL-based App Inventor on elementary student Computational Thinking and Creativity. Based on the results of the pre-requisite analysis by Rossett's demand analysis model, PBL-based Data Science Education class was designed according to the procedure of ADDIE model which is 42 hours of classroom instruction for elementary student. As a result of the Paired t-test, it was proved that the Computational Thinking was statistically significantly improved in the post-test. In addition, as a result of the Paired t-test and Wilcoxon's signed rank test, it was found that the sub-factors of Creativity were 'Originality', 'Fluency', 'Closure', 'Average', and 'Index'. Therefore, it was confirmed that the PBL-based Data Science Education class using App Inventor is effective in improving Computational Thinking and Creativity of elementary student.
Seon Yeong Yu;Mi Jin Noh;Yang Sok Kim;Mu Moung Cho Han
Smart Media Journal
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v.12
no.6
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pp.27-34
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2023
As Netflix usage has increased due to the COVID-19 pandemic, users' experiences with the service have also increased. Therefore, this study aims to conduct topic modeling analysis based on Netflix review data to explore the changes in Netflix user experience and service before and after the COVID-19 pandemic. We collected Netflix app review data from the Google Play Store using the Google Play Scraper library, and used topic modeling to examine keyword differences between app reviews before and after the pandemic. The analysis revealed four main topics: Netflix app features, Netflix content, Netflix service usage, and Netflix overall reviews. After the pandemic, when user experience increased, users tended to use more diverse and detailed keywords in their reviews. By using Netflix review data to analyze users' opinions, this study shows the changes in user experience of Netflix services before and after the pandemic, which can be used as a guide to strengthen competitiveness in the competitive OTT market.
Differ from elder generation, active senior possesses the active characteristics of young people. In this research, the active senior users' UX problem was analyzed by Sundar's 'Interface Assessment'. According to Interface Assessment, the user's subjective user experience in GUI interactive can be divided into five elements, which are 'Visible', 'Desired Outcome', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness', 'Perceived Ease of Use'. Based on these five elements, user's behavior and perception experience during interface using were analyzed to classify UX problems. Next, Correlation Analysis was conducted to find out the relationship between the elements of Interface Assessment and user's subjective experience using PSSUQ as comparing data, and SPSS 22 version as statistic software. The result of this research was presented below: First, active senior user's biggest UX problem can be classified with 'Desired Outcome' in App using. Second, the correlation between the two elements, 'Desired Outcome', 'Perceived Ease of Use', and the PSSUQ result was statistically significant, but the correlation between the other three elements, 'Visible', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness', and the PSSUQ result were not statistically significant. According to the result, active senior users do have different characteristics compared with elder generation. The UX problems classified with 'Desired Outcome' and 'Perceived ease of use' apparently affect user's subjective experience, while the problems classified with 'Visible', 'Immediate feedback', 'Intuitiveness' show no evidence in affecting user's subjective experience. This phenomenon could be explained by the cumulative effects of PC or smartphone use. Through the analysis of multiple UX elements in this paper, better App interface could be developed according to active senior's needs.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.2
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pp.125-132
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2017
O2O service contribute to sales increment by marketing of offline store using online. In particular, O2O business allowed various services by smart-phone due to rapid increase of mobile device use and various services depend on customer's location. This O2O service play major roll in real purchase making of offline store. In smart-phone apps. development for O2O service, recent an Object-oriented Analysis and Design Method, that is, UML is more useful method than Structured Analysis and Design Method. Therefore in this paper, Software analysis and design method which is smart-pone app. for O2O restaurant service is presented. Also it shows that this analysis/design method is very useful for the Restaurant O2O Commercial System production.
This study aimed to gain valuable insights into the performance and user satisfaction of applications (apps) through a thorough analysis of Instagram user reviews collected from Google Play. The study utilized text mining and sentiment analysis techniques and systematically identified emotions and opinions embedded in user reviews to deeply understand the areas of improvement and user experiences of the app. It analyzes how Instagram reviews reflect the diverse experiences of users and how they reveal the strengths and weaknesses of the app. For this purpose, sentiment analysis using the naive Bayes algorithm was conducted, and the results were expected to aid in the improvement of Instagram's services. In addition, the study aimed to assist developers in better understanding and utilizing user feedback, ultimately contributing to enhanced user satisfaction. This study explored the complex relationship between social media usage patterns and user opinions by seeking ways to provide a better user experience through these insights.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.124-131
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2020
As users of internet-based software applications increase, functional and non-functional problems for software applications are quickly exposed to user reviews. These user reviews are an important source of information for software improvement. User review mining has become an important topic of intelligent software engineering. This study proposes a user review mining method for software improvement. User review data collected by crawling on the app review page is analyzed to check user satisfaction. It analyzes the sentiment of positive and negative that users feel with a machine learning method. And it analyzes user requirement issues through topic analysis based on structural topic modeling. The user review mining process proposed in this study conducted a case study with the a non-face-to-face video conferencing app. Software improvement through user review mining contributes to the user lock-in effect and extending the life cycle of the software. The results of this study will contribute to providing insight on improvement not only for developers, but also for service operators and marketing.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.136-148
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2024
In recent years, public attention to health and wellness issues has increased. The integration of smart fitness hardware and innovative technologies have made the development of smart fitness a trend. The number of fitness applications in the market has surged, and demand for an optimal experience is increasingly high. This study selects Sweatcoin, Home Workout, Six Pack in 30 Days, and Fitness Coach & Diet as research subjects from the top ten global mobile health and fitness apps in 2022 based on download rankings. The research is based on eight gamification elements: motivation, challenge, achievement, relationships, sharing, reward, level, and competition, identified through preliminary studies. We distributed a total of 166 questionnaires to users and collected 163 valid responses for data analysis. The Kano Model was used to study the desires of fitness enthusiasts using fitness apps. To reduce the limitations of the research results, the Better-Worse Method was employed for satisfaction index analysis. Based on the final analysis, we propose suggestions for improvement for the four fitness apps to better meet user needs and create a more attractive and efficient application experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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