Purpose - The purpose of this study is to explore the possibility of predicting the degree of smartphone overdependence based on mobile phone usage patterns. Design/methodology/approach - In this study, a survey conducted by Korea Internet and Security Agency(KISA) called "problematic smartphone use survey" was analyzed. The survey consists of 180 questions, and data were collected from 29,712 participants. Based on the data on the smartphone usage pattern obtained through the questionnaire, the smartphone addiction level was predicted using machine learning techniques. k-NN, gradient boosting, XGBoost, CatBoost, AdaBoost and random forest algorithms were employed. Findings - First, while various factors together influence the smartphone overdependence level, the results show that all machine learning techniques perform well to predict the smartphone overdependence level. Especially, we focus on the features which can be obtained from the smartphone log data (without psychological factors). It means that our results can be a basis for diagnostic programs to detect problematic smartphone use. Second, the results show that information on users' age, marriage and smartphone usage patterns can be used as predictors to determine whether users are addicted to smartphones. Other demographic characteristics such as sex or region did not appear to significantly affect smartphone overdependence levels. Research implications or Originality - While there are some studies that predict smartphone overdependence level using machine learning techniques, but the studies only present algorithm performance based on survey data. In this study, based on the information gain measure, questions that have more influence on the smartphone overdependence level are presented, and the performance of algorithms according to the questions is compared. Through the results of this study, it is shown that smartphone overdependence level can be predicted with less information if questions about smartphone use are given appropriately.
This study aimed to examine the effect of parentification on the smartphone dependency of upper elementary school children in double-income families and to verify whether ambivalence over emotional expression and loneliness sequentially mediates the relationship between parentification and smartphone dependency. The participants were 311 upper-elementary school students (4th to 6th graders; 126 boys, 40.5%) in doubleincome households residing in Seoul, Gyeong-gi, and Incheon. The data were collected through an online self-report questionnaire completed by the participants and were analyzed using SPSS 26.0 and Mplus 8.7 software. The results can be summarized as follows. Firstly, the direct effect of parentification on the smartphone dependency of the children from double-income families was statistically insignificant. Secondly, ambivalence over emotional expression mediated the effect of parentification on smartphone dependency, while loneliness did not. Lastly, parentification influenced smartphone dependency through the sequential mediating channel of ambivalence over emotional expression and loneliness. In conclusion, these findings indicate that interventions for smartphone-overdependent children from double-income families should place emphasis on children's psychological difficulties attributed to parentification. Specifically, this study highlights the importance of alleviating the levels of ambivalence over emotional expression and loneliness to address the issue of children's smartphone dependency in double-income families, suggesting possible involvement and support at both household and societal levels.
Smart devices have become an essential part of human life; however, excessive dependency on these devices has become a serious issue for both children and adults. In this study, a research model was developed which hypothesized that mothers' smartphone addiction influences children's media dependency, and that this effect is sequentially mediated by mothers' work-family strains and parental monitoring. To test this hypothesis, an analysis of data from the 13th Wave of Panel Study on Korean Children (PSKC), conducted in 2020, was performed. The data were collected from 726 children (359 boys, 367 girls) with an average age of 12.23 years (SD=.30). The analysis was conducted using SPSS 27.0 and Process MACRO Ver. 4.2. The results were as follows. Maternal smartphone addiction increased mothers' work-family strains, which in turn lowered the level of parental monitoring, which was associated with an increase in children's media dependency. Furthermore, mothers' smartphone addiction had a partial mediation effect on children's media dependency. In sum, this study revealed that the mothers' smartphone addiction increased children's media dependency, and this effect was sequentially mediated by an increase in mothers' work-family strains and a decrease in parental monitoring. This study verifies that mothers' smart device usage as well as their working environment has a significant effect on children's media dependency. Therefore, to increase parental monitoring of children's media usage, mothers' work-family strains need to be reduced.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.6
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pp.122-130
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2013
The demand and the supply are increasing sharply in accordance with the growth of the Memory Semiconductor Industry. The Flash Memory above all is being utilized substantially in the Industry of smart phone, the tablet PC and the System on Chip (SoC). The Flash Memory is divided into the NOR-type Flash Memory and the NAND-type Flash Memory. A lot of study such as the Built-In Self Test (BIST), the Built-In Self Repair (BISR) and the Built-In Redundancy Analysis (BIRA), etc. has been progressed in the NOR-type fash Memory, the study for the Built-In Self Test of the NAND-type Flash Memory has not been progressed. At present, the pattern test of the NAND-type Flash Memory is being carried out using the outside test equipment of high price. The NAND-type Flash Memory is being depended on the outside equipment as there is no Built-In Self Test since the erasure of block unit, the reading and writing of page unit are possible in the NAND-type Flash Memory. The Built-In Self Test equipped with 2 kinds of finite state machine based structure is proposed, so as to carry out the pattern test without the outside pattern test equipment from the NAND-type Flash Memory which carried out the test dependant on the outside pattern test equipment of high price.
Recently, as cloud computing technologies are developed, it enable to work anytime and anywhere by smart phone and computer. Also, cloud computing technologies are suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so cloud computing has been developed. As demand about cloud computing has risen sharply, problems of power consumption are occurred to maintain the environment of data center. To solve the problem, first of all, power consumption has been measured. Although using power meter to measure power consumption obtain accurate power consumption, extra cost is incurred. Thus, we propose prediction method about power consumption without power meter. To proving accuracy about proposed method, we perform CPU and Hard disk test on cloud computing environment. During the tests, we obtain both predictive value by proposed method and actual value by power meter, and we calculate error rate. As a result, error rate of predictive value and actual value shows about 4.22% in CPU test and about 8.51% in Hard disk test.
Component-based Software development(CBSD) is widely used in various area due to its efficiency of time, cost and effort. In the embedded software which has high dependency of platform and can be developed by product family, the efficiency of CBSD is maximized by reuse. These embedded software has various limitations of the resources. Specially, the effective energy consumption is very important in the portable embedded software such as smart phone and tablet PC, because they are operated with limited energy source like a battery. Therefore, energy efficient problem became very important issue in the CBSD. In this paper, we identified characteristics and environment that influence energy consumption of components. Afterward, we defined a component specification language which is consisted to describe energy characteristics of the components. This supposed specification language can be utilized to energy efficient component search and selection.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2013.04a
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pp.116-116
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2013
마그네슘은 스마트폰, 전자기기 케이스, 내화벽돌과 아크용접봉 제조시의 첨가물 등으로 사용되고 있는데, 최근에는 재활용을 위한 마그네슘 용해로를 취급하거나 가공하는 사업장이 증가하고 있어 사고위험성이 높아지고 있다. 금속분을 취급하는 사업장에서의 금속분진은 저장이나 축적 등과 같이 주로 퇴적물로서 존재한다. 퇴적분진의 발화온도는 퇴적물 형상과 두께, 입경, 분위기 가스의 유속, 산소농도, 부유분진의 농도, 퇴적밀도, 수분 등의 많은 영향인자가 관여하기 때문에 이론적 예측이 힘들고 실험적인 측정에 의존할 수 밖에 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 연소성이 높고 화재폭발사고사례가 많은 마그네슘(Mg) 분진을 사용하여 승온속도 변화에 따른 열분해특성을 조사하였다. 퇴적분진의 열적특성을 조사하기 위하여 METTLER TOLEDO의 TGA/DSC1를 사용하였으며, Mg 시료의 평균입경은 38, $142{\mu}m$이다. 입경 $38{\mu}m$의 Mg 시료의 열중량분석 결과, 중량증가는 $400{\sim}500^{\circ}C$의 범위에서 시작되며 $550^{\circ}C$에서 급격하게 중량이 증가하고 있으며, 증량증가개시온도(Temperature of weight gain)는 $460^{\circ}C$에서 시작하여 $900{\sim}950^{\circ}C$ 범위에서 중량 증가 포화값에 도달하였다. 입경 $142{\mu}m$의 Mg에 대하여 공기중 승온속도를 5, 10, $20^{\circ}C/min$으로 변화시키면서 실온에서 $900^{\circ}C$까지 가열 시키는 경우의 시료의 중량 변화에 따른 열분해 특성은 승온속도가 증가할수록 2단계의 S자 곡선은 완만하게 상승을 나타내며 중량증가개시온도가 높아지는 경향을 보이고 있다. 중량증가개시온도가 승온속도에 따라 변화하는 결과를 나타내고는 있지만, 시료량의 증가에 따른 영향을 열중량분석 실험방법의 제약으로 인하여 확인할 수 가 없었다. 그러나 만일 시료량이 크게 증가하는 경우에는 동일한 승온조건에서 중량증가 개시온도는 낮아질 가능성이 있다. 중량증가는 시료의 산화반응에 의한 것이므로 시료량의 증가는 시료 내부에의 열의 축적을 용이하게 하여 보다 낮은 온도에서도 산화반응이 충분히 일어나는 조건이 형성되기 때문이다. 승온속도가 증가할수록 산화 반응한 괴상형태의 연소입자가 크게 증가하고 있는 것을 알 수 있다. 승온속도에 따른 중량개시온도 곡선을 보면 [그림 24]와 같으며 승온속도 5, 10, $20^{\circ}C/min$의 증가에 따라 중량개시온도는 각각 490, 510, $530^{\circ}C$가 얻어졌으며 승온속도의 증가에 따라 중량개시온도가 증가하는 경향을 보이고 있다.
It is well known that the exercising and stimulating of fingers have an important bearing on the brain. We take note of the fact and develope a game device for improving one's health and brain ability in respect of the education and training. Especially, we develope the device focused on the balanced exercising of five finger for improving brain function. The game device is possible to used in two-ways, namely online and off-line mode. In online mode, the device is connected with other visual devices such as smart phone and smart TV and communicated with Bluetooth and it is used as a MMI(multi-modal interface) device. Whereas, in off-line mode the game device works independently and it makes possible to enjoy auditorial and tactual games without video images for promotion of brain activity and emotional cultivation. For certification of the device, we implement two games(a fishing game for off-line mode and a shooting game for online mode) for people of all age, especially good for the elderly. It is usable as a game device to offering the elderly a great help for preventing impairment of the cognitive functions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.380-386
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2020
The mobile application market has grown over the past decade since the advent of smartphones, making it the largest market for electronic device software. As competition intensifies in the mobile application market, the impact of application evaluations on the consumption and usage patterns of users has also significantly increased. Therefore, research has been conducted on measures to evaluate mobile applications, but most of the research has relied on qualitative methods such as expert-centered interviews or surveys. In addition, evaluation measures are being constructed from the service provider's perspective, not from the service user's perspective. However, the possibility of application-specific analyses that minimize the subjectivity of researchers is growing, as large amounts of user review data enable quantitative analysis of actual users' assessment of applications. Therefore, this study presents a methodology that can complement current problems with existing quality assessments for mobile applications by utilizing user review data. To this end, the Topic Modeling technique LDA (Latent Dirichlet allocation) is applied in order to elucidate ways to improve existing evaluation measures from a user's perspective. The study is expected to reduce bias in service assessment due to the subjectivity of service providers and researchers as well as provide a measure of assessment by area of mobile applications from a consumer perspective.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.546-554
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2019
Typically, closed-circuit television (CCTV) monitoring is mainly used for post-processes (i.e. to provide evidence after an incident has occurred), but by using a streaming video feed, machine-based learning, and advanced image recognition techniques, current technology can be extended to respond to crimes or reports of missing persons in real time. The multi-CCTV cooperation technique developed in this study is a program model that delivers similarity information about a suspect (or moving object) extracted via CCTV at one location and sent to a monitoring agent to track the selected suspect or object when he, she, or it moves out of range to another CCTV camera. To improve the operating efficiency of local government CCTV control centers, we describe here the partial automation of a CCTV control system that currently relies upon monitoring by human agents. We envisage an integrated crime prevention service, which incorporates the cooperative CCTV network suggested in this study and that can easily be experienced by citizens in ways such as determining a precise individual location in real time and providing a crime prevention service linked to smartphones and/or crime prevention/safety information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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