Nowadays, smartphones have become a portable multimedia computer because of a variety of useful applications in our daily lives, which can be downloaded and installed easily in smartphones. Despite of the fact that, however in the IS literature there has been little research on smartphone applications' user interface design. Specifically, there has been little understanding about smartphone users' cognitive functions as a mediating variable in the relationship between the user interface design of smartphone applications and users' work performance with the applications. Thus, the research aims of this study are to examine 1) the effects of the user interface design attributes including simplicity, consistency, and metaphor on the compliance with or the extension of users' mental models representing users' cognitive functions, and 2) the effects of the users' cognitive functions on their work performance with the applications. A survey was conducted and Structural Equation Modeling(SEM) was employed to analyze the data. The results of this study showed that two of the user interface design attributes, simplicity and consistency, strongly affected users' cognitive functions. In addition, users' cognitive functions significantly influenced users' work performance. However, there was no relationship between the metaphors in the user interfaces of smartphone applications and the compliance with users' mental model. This study contributed theoretically not only to explore users' mental models that are rarely investigated in the IS field, but also to add some findings related to users' cognitive functions to the IS literature. This study also can help practitioners to develop more user friendly user interfaces of smartphone applications by suggesting the design attributes, such as simplicity, consistency, and metaphor.
As robots become more prevalent in human daily life, situations requiring interaction between humans and robots will occur more frequently. Therefore, human-robot interaction (HRI) is becoming increasingly important. Although robotics researchers have made many technical developments in their field, intuitive and easy ways for most common users to interact with robots are still lacking. This paper introduces a new approach to enhance human-robot interaction using a semantic symbol language and proposes a method to acquire the intentions of robot users. In the proposed approach, each semantic symbol represents knowledge about either the environment or an action that a robot can perform. Users'intentions are expressed by symbolized multimodal information. To interpret a users'command, a probabilistic approach is used, which is appropriate for interpreting a freestyle user expression or insufficient input information. Therefore, a first-order Markov model is constructed as a probabilistic model, and a questionnaire is conducted to obtain state transition probabilities for this Markov model. Finally, we evaluated our model to show how well it interprets users'commands.
Purpose Digital platforms, together with the innovative technologies of modern society, are accelerating the digital innovation of the entire economy and society. Although social media platforms are gradually integrated into daily life, due to social media overload, users limit their use of the platform for a certain period of time or eventually choose to stop using it. In the context of social media platform, the purpose of this paper is to study the effects of information overload, social overload and system function overload on users' unintentional avoidance behavior, mediated by fatique and dissatisfaction. Design/methodology/approach This study empirically examines the influence of social media overload characteristics on users' unintentional avoidance behavior of platform utilization using the S-O-R framework. Data from 236 Chinese social media users were collected through a questionnaire survey, and the hypotheses were validated by evaluating the research model using the SmartPLS 4.0 program using Partial Least Square (PLS) method. Findings According to the empirical analysis result, based on the S-O-R model, first, it is confirmed that information overload and system feature overload have significant positive(+) effects on fatigue. Second, this study finds that information overload, social overload and fatigue have significant positive(+) effects on dissatisfaction. Thirdly, fatigue and dissatisfaction have significant positive(+) effects on unintentional avoidance. In addition, social overload has no significant effect on fatigue, while system feature overload has no significant effect on dissatisfaction.
The functions, capabilities, and effects produced by the application services of cyber physical systems (CPS) are usually consumed by users performing their daily activities in a variety of environmental conditions. Thus, it is critical to ensure that those systems neither interfere with human activities nor harm the users involved. In this paper, we propose a framework for testing and verifying the safety and reliability of CPS services from the perspectives of CPS environments and users. The framework provides an environmentaware testing method by which the efficiency of testing CPS services can be improved by prioritizing CPS environments and by applying machinelearning techniques. The framework also includes a metric by which we can automate the test of the most effective services that deliver effects from physical devices to users. Additionally, the framework provides a computational model that assesses mental workloads to test whether a CPS service can cause cognitive depletion or contention problems for users. We conducted a series of experiments to show the effectiveness of the proposed approaches for ensuring the safety and reliability of CPS application services during the development and operation phases.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.3
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pp.33-40
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2021
Recently, wearable computers equipped with various biosensors such as smart watches, smart bands, and smart patches that support daily health management of users as well as patients have been released. Users of wearable computers such as smart watches face various difficulties in performing biometric information processes such as data sensing, collection, transmission, real-time analysis, and feedback in a weak wireless and mobile biometric information service environment. In particular, the biometric information collection interface is an important basic process that determines the quality and performance of the entire biometric information service. So far, research has focused on sensing hardware and logic. This study intensively considers the interface method for effectively sensing and collecting raw biometric information. In particular, the process of collecting biometric information is designed and analyzed from the perspective of periodicity. Therefore, we propose an efficient and stable periodic collection method.
In this study to identify a causal relationship between daily stress, ego-resilience and the quality of life of the elderly in long-term care facility, a causal relationship model was set up and path analysis was performed. The data collected from 380 elderly users in private long-term care facilities in Greater Seoul Metropolitan area were analyzed using SPSS 22.0 and AMOS 22.0 to analyze the correlation between daily stress, ego-resilience, and the quality of life of the elderly. The results of this study are as follows; First, daily stress of the elderly showed a negative (-) direct effect on the quality of life. Second, the ego-resilience of the elderly had a positive (+) direct effect on the quality of life. Third, daily stress of the elderly showed a positive (+) direct effect on ego-resilience. Fourth, daily stress of the elderly showed indirect effect and partial mediating effect on the quality of life through ego-resilience. Therefore, in order to improve the quality of life of the elderly, it is necessary to develop programs and institutional support to reduce daily stress and increase ego-resilience.
Han, Sang-Cheon;Lee, Kyung-Chul;Kim, Hwan-Yong;Choi, Young Woo
Journal of KIBIM
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v.9
no.4
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pp.75-83
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2019
Recent data development has made it possible to analyze each individual's daily commuting by using transportation card transaction. This research utilizes about 1 million observations from the subway line no.7 of Seoul metropolitan transportation data. By using such a massive dataset, the authors try to identify daily travel behavior of morning commute and its possible relationship between subway usage and socio-economic factors. There are 4 main types of users and their travel behavior, and top 15 stations with the most users for arrival and departure are selected. Accordingly, 15 stations have distinctive characteristics including population density and the number of businesses around stations. To identify this fact, the 4 most populated stations are selected and their socio-economic factors are examined. According to the analysis, the most departure stations are generally surrounded by hihgly populated residential areas, whereas the most arrival stations are stood within the job concentrated districts.
Purpose An increase in the number of fitness apps across the world is a testament to the growing interest in health. As focus on medical services shifted from treatment to prevention, this type of app plays an essential role in promoting one's health and exercise management. Yet little has been known about practical effects of fitness apps in existing literature thus this study searches for factors that affect daily use of fitness apps and examine the relationship between app usage and exercise patterns. Design/methodology/approach This study surveyed people who used Cashwalk, the pedometer app for a minimum of a week to analyze reasons why they used the app. Particpants' exercise patterns were also recorded. By examining survey results of fitness app users and developing a research model based on the Customer Value Theory, this study provides real-life factors to the fitness and smart health care industry that will adopt a proactive lifestyle pattern. Findings Empirical analysis proved properties such as the complexity of fitness apps, monetary rewards, exercise monitoring and the enjoyment of using fitness apps contribute to using fitness apps on a daily basis. Furthermore, more daily use of fitness apps was shown to have a greater impact on exercise. This study also confirmed that social comparison does not affect the daily use of fitness apps and the amount of exercise, and the habitual walking was proved to directly affect the amount of exercise.
This paper describes an assistant system for elders who live alone. The developed system is composed of a wearable RFID system, a gateway system, and server system. The wearable RFID system is installed in glove. The wearable RFID system can be considered as a wireless sensor network which has a sink node and sensor node with a RFID reader. The sensor node can read RFID tags on the various objects used in daily living such as furniture, medicines, sugar and salt bottles, and ok. The sensor node transmits wireless packets to the sink node. The sink node sends the received packet immediately to a server system via a gateway system. The gateway provides users with audio-visual information of objects. The server system is composed of a database server and a web server. The data from each wearable RFID system is collected into a database, and then the data are processed to visualize the measurement of daily living activities of users. The processed data can be provided for someone who wants to know about user's daily living patterns in house such as family, caregivers, and medical crew.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.2
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pp.101-108
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2014
As browsing and sharing multimedia contents through various social network services have become very common these days. there has been a rising demand for effectively provide appropriate multimedia contents to users depending on their interest and characteristics. Especially, considering the enormous volume of multimedia contents created daily, user satisfaction heavily depends on effective selection of appropriate multimedia contents. For instance, if the acquisition of contents is based on friends or related people, then it is usually considered to be more trustworthy. Facebook page is one of the social spaces where people can obtain various information of interest. Still, users have difficulty in finding proper information because Facebook generates tremendous amount of data daily. In this paper, we proposed a scheme to extract and select Facebook page contents effectively. In our proposed scheme, users are grouped based on mutual intimacy and Facebook pages of interest are selected based on the ranking of importance. We show the performance of our scheme through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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