The purpose of this study is to verify the effects of service quality and usage review of smartphone Maiib application(apps) on satisfaction, and reuse intention, convenience sampling method was employed and survey was conducted during the 15th of September, 2015 to the 30th on October as perceived by smartphone Maiib app users. Total of 312 responses were collected, and 295 usable data were used for statistical analysis excluding missing data. Descriptive analysis, factor analysis, and SEM were used to verify the hypothesis. The results from this study are as follows: first, reliability, empathy, usefulness of service quality significantly impact on Majib app satisfaction except informativeness and mobility; second, review assentation of the usage review characteristics significantly impact on Majib app satisfaction but review usefulness of the usage review characteristics significantly did not influence on Majib app satisfaction; third, smartphone Majib app satisfaction critically influences on reuse intention. Based on these results, current study can contribute to verify useful information is very important antecedent to construct the effective marketing strategy by smartphone app.
This research focuses on the relationship between influencing factors of users' smartphone application download and consumers' purchase. The results show that there is some difference between them. The factors influencing mobile application download include word of mouth, usability, ease of use, functionality, enjoyment, interoperability, design, and experience while the factors influencing purchase are word of mouth, usability, ease of use, cost, functionality, enjoyment, interoperability, design, experience. An experience factor impacts on both download and purchase. Specially, enjoyment, usability, and functionality have strong effects on purchase. We also found out that mobile application type such as hedonic or utilitarian application also impacts on purchasing application. For utilitarian application, functionality impacts on purchase intension. Therefore this fact suggests that it is very important to understand the accurate purchasing influence of its consumer when setting up the marketing strategy of mobile application.
App market has continuously been growth since its launch. The market revenues will reach about 1,000 billion US dollars in 2019. App is a core service for smartphone. Currently, there are more than 1.5 million mobile apps in App platform calling out for attention. So, if you are looking at developing a successful app, you need to have a solid marketing and distribution strategy. Online word of mouth(eWOM) is one of the most effective, powerful App marketing method. eWOM affect potential consumers' decision making, and this effect can spread rapidly through online social network. Despite the increasing research on word of mouth, only few studies have focused on content analysis. Most of studies focused on the causes and acceptance of eWOM and eWOM performance measurement. This study aims to content analysis of mobile apps review In 2013, Google researchers announced Word2Vec. This method has overcome the weakness of previous studies. This is faster and more accurate than traditional methods. This study found out the relationship between mobile app reviews and checked for reactions by Word2vec.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.19
no.6
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pp.25-32
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2016
This study aims to suggest app programming education plan by analyzing the effects of app programming education using m-bizmaker on the creative problem solving ability in specialized high school students. Currently, The South Korean government is preparing to conduct SW education in primary and secondary schools. Developing smartphone apps that are familiar to students can be seen as a very effective tool of SW educational measures. In general, app development can only be achieved through specialized training on how to use the app programming language. So, many students think the app programming is difficult areas before creating apps because tired of learning how to an app programming language. As a result of applying app programming education using m-Bizmaker, which is one of the app authoring tools, to the class, it is desirable as an app programming education plan. And according to survey results, it has been proved that the app programming education plan using m-Bizmaker is effective to improve creative problem solving ability.
Free from limitations of time and space, diet management with smartphones can be highly useful for college students. This study aimed to improve the utility of diet related apps by efficacy and app evaluation after using the apps for 2 weeks. Results showed that the intent for continuing use apps was low, and the lack of efficacy indicated the currently developed apps had not significantly influenced their motivating healthy diet. Average app rating was $3.12{\pm}0.85$. Among 4 rating factors, convenience and contents were relatively higher than usefulness and community. Especially, there was significant difference in contents and convenience according to gender, contents and community according to BMI and previous diet experience. In the future, considering the needs and characteristics of college students, we need to find ways to enhance the usefulness of the app and to strengthen the social networking.
Tea is one of the three most consumed drinks in the world along with coffee and cocoa, and it represents culture and tradition. There are more than 1,000 tea-related smartphone applications registered in the Apple App Store and Google Play. This study examined, for the consumers of the 20's, if there are differences in consumer preferences for tea-related applications based on gender, age, tea consumption amount and tea drinking duration. Based on surveys of 169 tea consumers, this study found that there were significant differences in consumer preferences for tea-related applications based on age and tea drinking amount. The applications of 'tea places,' 'entertainment,' and 'tea timer' were preferred by the consumers of 20's and 'etiquette,' 'tea ceremony,' 'teaware,'and 'tea information recording' were favored by the consumers of 30's and older. The consumers with higher drinking amount showed higher preferences for tea etiquette related applications. There were no significant differences for tea-related applications based on gender and tea drinking duration. The result of the study is expected to contribute to the development of tea related applications with higher appeals to consumers as well as traditional Korean drinks.
Kim, Dae-Chul;Kang, Dong-Wook;Kim, Kyung-Mo;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.8
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pp.77-86
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2014
Mobile devices are generally using app images which are artificially designed. Accordingly, this paper presents adjusting device brightness based on app image categorization for enhancing the visibility under various light condition. First, the proposed method performed two prior subjective tests under various lighting conditions for selecting features of app images concerning visibility and for selecting satisfactory range of device brightness for each app image. Then, the relationship between selected features of app image and satisfactory range of device brightness is analyzed. Next, app images are categorized by using two features of average brightness of app image and distribution ratio of advanced colors that are related to satisfaction range of device brightness. Then, optimal device brightness for each category is selected by having the maximum frequency of satisfaction device brightness. Experimental results show that the categorized app images with optimal device brightness have high satisfaction ratio under various light conditions.
The purpose of this study is to examine the effects of genuineness, usefulness, overstatement, and assentation of the smartphone majib app on trust, perceived risk, and use intention, and thereby suggest useful information for the mobile application. A survey was conducted from May 11, 2015 to June 30, 2015 targeting smartphone majib app users through convenience sampling. A total of 300 questionnaires were distributed, of which 275 were used for analysis after excluding 25 response for negligent or inappropriate responses. The results found that, first, of the review characteristics, genuineness and usefulness, assentation had positive (+) effects on trust, while overstatement had a negative (-) effect on trust. Second, of the review characteristics, only genuineness and usefulness had significant effects on perceived risk. Third, trust had a significant effect on use intention rather than on perceived risk. Fourth, trust and perceived risk had mediating effects on the relationship between the assentation of the majib smartphone app review characteristics and use intention.
Google released an initial version of Android that runs Dex(Dalvik Executable) through the Dalvik Runtime. Since Dalvik Runtime is based on interpreter, JIT(Just-in-time) compilation has been applied to improve performance. After Lollipop(Android 5.0) Dalvik Runtime has replaced with ART Runtime which support AOT (Ahead-of-time) compilation of Dex into Native Code. The late st Android has a problem that the application execution speed is slow until the AOT compilation is completed according to the actual usage record after the installation of the app. To improve the problem we have investigate the characteristics of profile that can improve the execution speed of the application and generate the profile automatically. Finally we propose a method that can optimize the application at install time. With the proposed method we can optimize selectively at install time and can help improving the execution speed of the app from the initial execution.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.3
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pp.357-367
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2020
According to Symantec's 2018 internet security threat report, The number of new mobile malware variants increased by 54 percent in 2017, as compared to 2016. And last year, there were an average of 24,000 malicious mobile applications blocked each day. Existing signature-based technologies of malware detection have limitations. So, malware detection technique through machine learning is being researched to detect malware variant. However, even in the case of applying machine learning, if the proper features of the malware are not properly selected, the machine learning cannot be shown correctly. We are focusing on feature selection method to find the features of malware variant in this research.
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