This paper introduces a study to estimate the user altitude in need of rescue in an emergency. The altitude is estimated by using the barometric pressure sensor embedded in the smartphone. Compared to GPS, which is degraded in urban or indoor environments, it has the advantage of not having spatial restrictions. With the endless development of smartphone hardware, it is possible to estimate the absolute altitude using the measured value if only the bias of the embedded barometric pressure sensor is applied. The altitude information of the person in need of rescue in an emergency is a great help in reducing rescue time. Since time is tight, we propose online calibration that provides the barometric pressure sensor bias used for altitude estimation through database. Furthermore, experiments were conducted to understand the characteristics of the barometric pressure sensor, which is greatly affected by wind. At the end, the altitude estimation performance was confirmed through an actual field tests in various floors in the building.
The purpose of the study focuses on increasing dangers of using smartphones while driving recently, and then is to come up with measures to reduce traffic accidents caused by using devices like a smartphone. This study conducted a survey of drivers using their smartphones while driving to understand risks caused by using a smartphones while operating vehicles. Results showed that a lot of activities may lead to distracted driving, such as texting, making phone calls, using GPS or road maps, game, etc. In this paper, we presented that functions of smartphone should be controlled partially while driving for safe driving performance. These results suggest that using IoT-based smart devices like a beacon and a smartphone application implemented, tentatively called "Safe driving solution", while driving can reduce traffic accidents. Thus, in order to effectively prevent dangerous driving due to the use of smartphones, a "Safe driving solution" which restricts all functions except for calls and driver assistance functions is suggested.
We proposed a novel energy optimization technique for smartphone GPUs, more aggressively lowering the GPU frequency while obtaining higher energy efficiency with a negligible negative impact on the GPU performance. In order to achieve the Quality of Service (QoS) specified by the smartphone application, the proposed optimization technique employed the minimal acceptable GPU frequency based on average Frames per Second (FPS) for each GPU frequency level. Our experimental results on a smartphone development board showed that the proposed technique can reduce the GPU energy consumption by up to 23% over the default DVFS algorithm with only a 0.45 frame drop.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.77-82
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2021
There are three types of urinalysis: physical test, chemical test, and microscopic test. Among these, the chemical urinalysis is an easily accessible method of the general public to compare the chemical reaction of urinalysis strip with a standard colorimetric table by sight or purchase the portable urinalysis machine separately. Currently, with the popularization of smartphone, research on the urinalysis service using smartphone is increasing. The urinalysis screening application is one of the urinalysis services using a smartphone. However, the RGB values of the urinalysis pad taken by the urinalysis screening application have large deviations due to the effect of lighting. Deviation of RGB value debases the accuracy of urinalysis discrimination. Therefore, in this paper, the accuracy of urinaylsis pad image discrimination is improved through CNN after classifying urinalysis strips taken by the urinalysis screening application based on smartphone by urinalysis pad items. Urinalysis strip was taken from various backgrounds to generate CNN image, and urinalysis discrimination was analyzed using the ResNet-50 CNN model.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.11
no.1
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pp.21-29
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2023
Purpose : Using a smartphone while walking districts attention and increases the risk of losing balance or falling. Ankle instability is caused by decreased muscle strength and decreased neuromuscular ability leading to postural control problems. Dual tasks increases the risk of falls by reducing postural control in adults with ankle instability. This study aimed to investigate the effect of performing a dual task on balance and muscle activity in adults with ankle instability using a smartphone. Methods : Forty-nine individuals with ankle instability participated in this study. A game of finding the wrong picture was performed using a smartphone in the dual task, and only looking at the blank screen of a smartphone was evaluated in the single task. The participants randomly performed single and dual task to evalutate balance and muscle atcitivy. Balance was evaluated using the Biodex balance system (BBS), and muscle activity was evaluated using surface EMG. Muscle activity of the gastrocnemius and tibialis anterior was measured at the same time as balance. Results : The results of this study showed that overall, anteior/posterior, and medial/lateral balance indices all showed significant differences when performing the dual task compared with those during the single task (p<.05). The muscle activity results showed a significant difference compared with that of the gastronemius muscle on the nondominant side during the dual task (p>.05). Conclusion : The results of this study showed that maintaining balance is more difficult when performing the dual task than during the single task, and only the muscle activity of the nondominant gastrocnemius muscle decreased. The dual task causes a decrease in concentration for postural control, which negatively affects postural stability. Individuals with ankle ankle instability should refrain from performing dual tasks, such as using smartphones, to prevent ankle damage.
In this study, we have examined how the potential users of IT convergence product use the external information sources for purchasing decision focusing on a case of smartphone. Although the specifications and price of IT convergence products, such as smartphone, tablet pc, and smart TV, are considered as major criteria for purchasing decision, the competitiveness of these factors have disappeared as many companies launch similar products in the market. External information sources play a significant role to differentiate the alternatives by offering value-added experience information. The effect of external information sources becomes stronger for experience and high-involvement product whose performance can be evaluated through only users' direct experience. In this study, we categorized the external information sources for smartphone into five; company ads, personal network, expert group, consumers, and media. Through an empirical study with potential smartphone users, we verified how these external information sources affect users' purchasing decision in the perspective of the perceived attributes of information source, quality of information, and individual's characteristics based on self-regulatory theory.
Park, Jung-Heum;Chung, Hyun-Ji;Lee, Sang-Jin;Son, Young-Dong
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.4
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pp.827-839
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2012
A cell phone is very close to the user and therefore should be considered in digital forensic investigation. Recently, the proportion of smartphone owners is increasing dramatically. Unlike the feature phone, users can utilize various mobile application in smartphone because it has high-performance operating system (e.g., Android, iOS). As acquisition and analysis of user data in smartphone are more important in digital forensic purposes, smartphone forensics has been studied actively. There are two way to do smartphone forensics. The first way is to extract user's data using the backup and debugging function of smartphones. The second way is to get root permission, and acquire the image of flash memory. And then, it is possible to reconstruct the filesystem, such as YAFFS, EXT, RFS, HFS+ and analyze it. However, this methods are not suitable to recovery and analyze deleted data from smartphones. This paper introduces analysis techniques for fragmented flash memory pages in smartphones. Especially, this paper demonstrates analysis techniques on the image that reconstruction of filesystem is impossible because the spare area of flash memory pages does not exist and the pages in unallocated area of filesystem.
In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.13-14
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2015
In the past few decades, many catastrophic natural disasters have occurred not only in Japan and Korea, but also in other countries in the world, forcing people to live in unfamiliar houses for middle or long range evacuation periods. Residents staying in temporary houses exhibit insomnia, resulting in severe fatigue. In order to investigate sleeping state of residents, measuring vital signals has been performed at examination room of a hospital. To avoid the restriction of residents' movement, we propose to use smartphone and/or wearable devices with various high performance sensors like measuring heart beat rate. We clarify the availability and usefulness of those devices as support for analyzing daily sleeping state of residents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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