Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.213-221
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2021
In this study, an simulation app was developed as one of the methods to help learners better understand the eight process scheduling policies of multi-programming. In learning, an app in the form of a simulation should provide a realistic environment and allow learners to practice. To do this, the needs of the learners were investigated and analyzed, and the purpose was set, designed, and programmed based on the learners' understanding. And it was shown that the apps as a tool to simulate the created eight scheduling policies are performing well. In particular, it was shown that the problem of not having a step-by-step various diagram and explanation for step-by-step various inputs, which is a limitation of paper textbooks, can be solved using these tools.
Purpose: This study suggests observational gait analysis (OGA) strategies for therapists with limited experience in clinics in evaluating patients with stroke during walking. Methods: The proposed model was the mnemonic STEP APP, whose initials refer to the process of OGA for clinical reasoning and decision-making by identifying problems during walking in patients with stroke. Results: STEP APP stands for step (S), tibia (T), events (E), phases (P), ankle (A), problems (P), and priority (P). It serves as a procedural guide for OGA in patients with stroke walking on the ground. Conclusion: This review suggests a simple evaluation of gait using OGA that can be used by therapists who have less experience and difficulty in evaluating patients with stroke during walking. However, it is important to consider the front and back views of motion as well as motion in the transverse plane in order to analyze problems accurately. Furthermore, small joint problems, such as those in the foot, should be considered when evaluating patients with stroke during walking.
It gives to users a difficulty for searching between this huge numbers of programs. Searching the best applications for our needs is a big challenge today. In this paper, we propose a study on collaborative filtering based app recommendation system. The proposed method is composed of three steps. In the first step, we extract the data set from the target website. In the second step, we parse the extracted raw data according to the types, and store in a database. In the third, we perform recommendations based on the stored data in database.
The paper describes the efficient and agile design methodology for the smart phone application, so called the App. Despite the number of smart phones as well as their applications is rapidly being increased recently, the smart and easy methodology for App development is not well developed and not matured in use yet. Since the App is converted to programs or contents from the new ideas, especially, it is important to design and implement the App rapidly and systematically. In order to resolve this problem, we adopt the UI centered approach first of all, emphasizing user-efficient utilization of applications. And we also try to build the whole process in streamlined procedure, making each step reasonable, and the input and output for the step well organized. The design methodology described here is evaluated by designing popular sample application, Scheduler, and also compared with some well-known software design methodologies.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.35
no.3
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pp.47-66
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2023
The purpose of this study was to develop an educational smart app for classes by reconstructing some of the teaching-learning contents of the clothing preparation planning within the 'clothing preparation planning and selection' curriculum unit. To this end, a teaching-learning process plan was planned for the classes, a smart app was developed for classes, and feedback from home economics teachers and app development experts was received for the developed app. The main composition of the developed app consists of five steps. The first step is to set up a profile using a real photo, ZEPETO or Galaxy emoji, or iPhone Memoji. In the second step, students make a list of clothes by figuring out the types, quantities and conditions of their exisitng wardrobe items. Each piece of clothing is assigned an individual registration number, and stduents can take pictures of the front and back, along with describing key attributes such as type, color, season-appropriateness, purchase date, and current status. Step three guides students in deciding which garments to retain and which to discard. Building on the clothing inventory from the previous step, students classify items to keep and items to dispose of. In Step 4, Deciding How to Arrange Clothing, students decide how to arrange clothing by filling out an alternative scorecard. Through this process, students can learn in advance the subsection of resource management and self-reliance, laying the foundationa for future learning in 'Practice of Rational Consumption Life'. Lastly, in the fifth stage of determining the disposal method, this stage is to develop practical problem-oriented classes on how to dispose of the clothes to be discarded in the thirrd stage by exploring various disposal methods, engaging in group discussions, and sharing opinions. This study is meaningful as a case study as an attempt to develop a smart app for education by an instructor to align teaching plans and educational content with achievement standards for the class. In the future, upgrades will have to be made through user application.
Amyloid-${\beta}$ peptide ($A{\beta}$), generated by proteolytic cleavage of the amyloid precursor protein (APP), plays a pivotal role in the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). The key step in the generation of $A{\beta}$ is cleavage of APP by beta-site APP-cleaving enzyme 1 (BACE1). Levels of BACE1 are increased in vulnerable regions of the AD brain, but the underlying mechanism is unknown. In the present study, we reported the effects of ferrous ions at subtoxic concentrations on the mRNA levels of BACE1 and a-disintegrin-and-metalloproteinase 10 (ADAM10) in PC12 cells and the cell responses to ferrous ions. The cell survival in PC12 cells significantly decreased with 0 to 0.3 mM $FeCl_2$, with 0.6 mM $FeCl_2$ treatment resulting in significant reductions by about 75%. 4,6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) staining showed that the nuclei appeared fragmented in 0.2 and 0.3 mM $FeCl_2$. APP-${\alpha}$-carboxyl terminal fragment (APP-${\alpha}$-CTF) associations with ADAM10 and APP-${\beta}$-CTF with BACE1 were increased. Levels of ADAM10 and BACE1 mRNA increased in response to the concentrations of 0.25 mM, respectively. In addition, p-ERK and p-Bad (S112, S155) expressions were increased, suggesting that APP-CTF formation is related to ADAM10/ BACE1 expression. Levels of Bcl-2 protein were increased, but significant changes were not observed in the expression of Bax. These data suggest that ion-induced enhanced expression of AMDA10/BACE1 could be one of the causes for APP-${\alpha}/{\beta}$-CTF activation.
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.
This study identifies consumers' perceived benefits and costs when using Samsung Health (a healthcare app) based on consumer reviews from Google Play Store's app and social media discourse. We examine the differences in the benefits and the costs of Samsung Health using these two sources of data. We conducted text frequency analysis, clustering analysis, and semantic network analysis using R programming. The major findings are as follows. First, consumers experience benefits and costs on several functions of the app, such as step counting, device interlocking, information acquisition, and competition with global consumers. Second, the results of semantic network analysis showed that there were eight benefit factors and three cost factors. We also found that the three costs correspond to the benefits, indicating that some consumers gained benefits from certain functions while others gained costs from the same functions. Third, the comparison between consumer app review and social media discourse showed that the former is appropriate to assess the performance of app functions, while the latter is appropriate to examine how the app is used in daily life and how consumers feel about it. The current study suggests managerial implications to healthcare app service providers regarding what they should strengthen and improve to enhance consumers' satisfaction. It also suggests some implications from the two media, which can be mutually complementary, for researchers who study consumer opinions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.6
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pp.95-100
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2017
Recently, as stress has become a major threat to people's health, there is a growing interest in wearable stress management services for stress relief. In this paper, we developed a wearable device(Care-on) capable of extracting changeable human voice information at each site and a Healthcare App(S-Manager) that enables stress management in real time using the wearable device. It collects and analyzes variable real-time voice information for each part of the person's body. And It also provides the ability to monitor stress conditions in a mobile environment and provide feedback on the analysis results in step by step in the mobile environment. We tested the developed wearable devices and app in a mobile environment and analyzed the results to confirm their usefulness.
Jung, Yu-Yeon;Lee, Young-Jung;Choi, Dong-Young;Hong, Jin Tae
Biomolecules & Therapeutics
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v.22
no.3
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pp.232-238
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2014
Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disease without known ways to cure. A key neuropathologic manifestation of the disease is extracellular deposition of beta-amyloid peptide (Ab). Specific mechanisms underlying the development of the disease have not yet been fully understood. In this study, we investigated effects of 4-O-methylhonokiol on memory dysfunction in APP/PS1 double transgenic mice. 4-O-methylhonokiol (1 mg/kg for 3 month) significantly reduced deficit in learning and memory of the transgenic mice, as determined by the Morris water maze test and step-through passive avoidance test. Our biochemical analysis suggested that 4-O-methylhonokiol ameliorated $A{\beta}$ accumulation in the cortex and hippocampus via reduction in beta-site APP-cleaving enzyme 1 expression. In addition, 4-O-methylhonokiol attenuated lipid peroxidation and elevated glutathione peroxidase activity in the double transgenic mice brains. Thus, suppressive effects of 4-O-methylhonokiol on $A{\beta}$ generation and oxidative stress in the brains of transgenic mice may be responsible for the enhancement in cognitive function. These results suggest that the natural compound has potential to intervene memory deficit and progressive neurodegeneration in AD patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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