Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2272-2279
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2014
Mobile applications are software systems running on handheld devices, such as smartphones, PDAs, tablets and so on. The market of mobile application has rapidly expanded in the past few years. In this paper, we present a novel approach to track smartphone application usage from a event logs on the mobile device and analyzed both on client system and usage analysis server. We implemented our client system on Android device based usage analytics platform. Based on the analysis server system, we obtained over 47,000 user base, and we get the user's app usage informations on realtime. In this paper, we describe a large scale deployment-based research for a smartphone usage patterns and usage information visualization techniques.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.8
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pp.3999-4005
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2013
We forecast that the scale of mobile market will be large scale according to the twenty million times of smart phone's user is arrived. The type of software development is being transferred into mobile-based App. or cloud computing-based service from web-based software. Currently both Google's android and Apple's IOS are known for two prominent platforms. Existing modeling techniques cannot be applied into the case of mobile application which is executed those platforms. Therefore, we suggest a modeling technique that is customized existing modeling techniques into android-based software development. That is, we propose an analysis and design techniques which are needed into android-based mobile smart environment.
This paper aims to design and realize mobile webapp ticket reservation system based smartphone with N-tier mobile webapp framework. In mobile framework, presentation-tier utilizes HTML5/CSS3 and Sencha Touch, middle-tier consists of spring framework and MyBatis, database-tier using oracle possible to apply enterprise services mobile webbapp offices. In this study, mobile framework deploy and configuration management without the support of the app in N-tier that does not need to be considered in the smartphone-based mobile webapp ticket reservation system analysis and design, and then implementation.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.96-96
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2010
To improve surface wettability, each sample was treated by atmospheric pressure plasma (APP) using dielectric barrier discharge (DBD) system. Argon and oxygen gases were used for treatment gas to modify the $TiO_2$ surface by APP with RF power range from 50 to 200 W. Water contact angle was decreased from $20^{\circ}$ to $10^{\circ}$ with argon only. However, water contact angle was decreased from $20^{\circ}$ to < $1^{\circ}$ with mixture of argon and oxygen. Water contact angle with $O_2$ plasma was lower than water contact angle with Ar plasma at the same RF power. It seems to be increasing the polar force of $TiO_2$ surface. Also, analysis result of X-ray photoelectron spectra (XPS) shows the increase of intensity of O1s shoulder peak, resulting in increasing of surface wettability by APP. Moreover, each water contact angle increased according to increase past time. However, contact angle increase with plasma treatment was lower than without plasma treatment. Additionally, the efficiency of $TiO_2$ photocatalyst was improved by plasma surface-treatment through the degradation experiment of phenol
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.1011-1018
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2021
With the continuous increase of the senior population, it is necessary to introduce the 4th industrial revolution applied technology into the health and welfare field. In addition, a senior emergency management system centered on Nono Care is established due to the shortage of young people, which requires strategization of a welfare delivery system in which senior colleagues notify emergency relief facilities directly in case of an emergency. In this paper, senior emergency management system is designed to collect and analyze individual activities and inactivity information through senior self-learning through smartphone app and to predict emergency situations with voice and image registration information through smartphone app menu.
Under the conflicting objectives of maximum user satisfaction and fast launching, there exist great needs for automated mobile app testing. In automated app testing, detection of usage-state changes is one of the most important issues for minimizing human intervention and testing of various usage scenarios. Because conventional approaches utilizing pre-collected training examples can not handle the rapid evolution of apps, we propose a novel method detecting changes in usage-state through graph-entropy. In the proposed method, widgets in a screen shot are recognized through DNNs and 'onverted graphs. We compared the performance of the proposed method with a SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) based method on 20 real-world apps. In most cases, our method achieved superior results, but we found some situations where further improvements are required.
Su, Xiaohui;Ming, Keyu;Zhang, Xiaodong;Liu, Junming;Lei, Da
Journal of Information Processing Systems
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v.17
no.1
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pp.14-27
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2021
Strong earthquakes have caused substantial losses in recent years, and earthquake risk prevention has aroused a significant amount of attention. Earthquake risk prevention products can help improve the self and mutual-rescue abilities of people, and can create convenient conditions for earthquake relief and reconstruction work. At present, it is difficult for earthquake risk prevention information systems to meet the information requirements of multiple scenarios, as they are highly specialized. Aiming at mitigating this shortcoming, this study investigates and analyzes four user roles (government users, public users, social force users, insurance market users), and summarizes their requirements for earthquake risk prevention products in the whole disaster chain, which comprises three scenarios (pre-quake preparedness, in-quake warning, and post-quake relief). A targeted recommendation rule base is then constructed based on the case analysis method. Considering the user's location, the earthquake magnitude, and the time that has passed since the earthquake occurred, a targeted recommendation model is built. Finally, an Android APP is implemented to realize the developed model. The APP can recommend multi-form earthquake risk prevention products to users according to their requirements under the three scenarios. Taking the 2019 Lushan earthquake as an example, the APP exhibits that the model can transfer real-time information to everyone to reduce the damage caused by an earthquake.
Purpose: The purpose of this study was to examine the level of agreement between smartphone apps and self-reported physical activity questionnaires. Methods: Quantitative methods were used to assess the correlation and agreement between the number of steps counted by a smartphone app and the amount of walking reported in a survey. A total of 29 adults who used smartphones were recruited from a university, and their step counts from their smartphone pedometers and responses to the international physical activity questionnaire (IPAQ) were collected over a 10-week period. Results: An analysis of 170 data pairs with Spearman's rho correlation and a Bland-Altman plot revealed a positive correlation between step counts from the smartphone app and walking activity from the IPAQ. The Bland-Altman plot also demonstrated the agreement to be improved among female participants. Conclusion: In assessing walking activity, smartphone pedometer apps showed good correlation with the IPAQ and improved agreement with the IPAQ among women. Therefore, it is suggested that the participants' gender and activity intensity, as well as the accuracy of measurement tools, should be considered in an evaluation of the delivery of physical activity promotion programs through smartphone apps.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.141-149
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2023
Repacked mobile apps constitute about 78% of all malware of Android, and it greatly affects the technical ecosystem of Android. Although many methods exist for repacked app detection, most of them suffer from performance issues. In this manuscript, a novel method using the Constant Key Point Selection and Limited Binary Pattern (CKPS: LBP) Feature extraction-based Hashing is proposed for the identification of repacked android applications through the visual similarity, which is a notable feature of repacked applications. The results from the experiment prove that the proposed method can effectively detect the apps that are similar visually even that are even under the double fold content manipulations. From the experimental analysis, it proved that the proposed CKPS: LBP method has a better efficiency of detecting 1354 similar applications from a repository of 95124 applications and also the computational time was 0.91 seconds within which a user could get the decision of whether the app repacked. The overall efficiency of the proposed algorithm is 41% greater than the average of other methods, and the time complexity is found to have been reduced by 31%. The collision probability of the Hashes was 41% better than the average value of the other state of the art methods.
Putu Yudi SETIAWAN;Ni Putu Cempaka Dharmadewi ATMAJA;I Gusti Ayu TIRTAYANI
Journal of Distribution Science
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v.22
no.1
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pp.13-23
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2024
Purpose: Within the ever-changing realm of modern e-commerce, this study delves into the complex effects of factors like performance expectations, ease of use, social influence, favorable conditions, and enjoyment perception on users' intentions and usage patterns in online marketplace apps. The research centres on Tokopedia app users in Denpasar City, encompassing a wide and varied demographic. Methods: Utilizing a non-probability sampling method, 200 participants were selected for extensive data collection through surveys. Subsequent rigorous analysis of the gathered data was performed using Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) techniques. Results: This study aims to contribute substantially to theoretical and practical knowledge regarding marketplace app usage. Theoretical contributions involve enhancing the marketing domain, especially in digital marketing, by revealing the intricate factors influencing user conduct in online marketplaces. From a practical standpoint, this research provides valuable insights for entrepreneurs aspiring to join or improve their positions in the Tokopedia app market. Conclusion: Based on the study, we suggest optimising online shopping apps for a more appealing and user-friendly interface. Enhancing the enjoyment and simplicity of finding desired products can prompt heightened usage of online shopping services, thereby reinforcing distribution management strategies and overall market presence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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