Kim, Hyunho;Lim, Jinwoong;Park, Young-Jae;Park, Young-Bae
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.16
no.3
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pp.23-32
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2012
Objectives: The objective of this study is to investigate and valuate currently provided database management systems (DBMS) of traditional Korean medical knowledge. Methods: We searched DBMS on the web and smart device application markets (Apple App Store and Google Play Store). Key words for searching were 'traditional medicine', 'acupuncture', 'moxibustion', 'herbal medicine', and '한의학'. We looked into each DBMS to find out its scopes and limits, and each was valuated according to its functionality, accessibility, and utility. Results: 186 DBMS of traditional Korean medical knowledge were investigated and 91% of them were applications for smart devices. Almost all DBMS provided acupuncture and herb information, and a small amount of DMBS provided prescription and research paper information. Functionality, accessibility, and utility valuation were performed by using scoring system from 0 to 2. Mean values of functionality, accessibility, and utility were 0.86, 1.29, and 1.09. Conclusions: On the whole, high accessibility and low functionality were found, and various data-calculating functions were not implemented. Further researches and developments about traditional Korean medical knowledge DBMS are necessary to provide correct traditional Korean medical information and to support the studies about Korean medicine.
In recent years, as smartphones with Android platforms expand, the number of Android applications increases. Android applications implement Java and XML to compose the user interface, among other things. Between Java and XML, various problems may occur. Nonetheless, static analysis research and tools are not sufficient. In this paper we will list the problems which may occur between Java and XML. Subsequently, we will propose a detection method for them. Using the proposed technique, we found 172 Android-specific problems and 35 performance drop issues in 150 Android applications in the Google Play Store. We would like to contribute to research into static analysis and software quality improvement.
Yang, Yu-Jeong;Lee, Bo-Hyun;Kim, Jin-Sil;Lee, Ki Yong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.729-732
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2018
모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.2
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pp.16-30
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2015
The term megajournal is used to describe publication platforms, like PLOS ONE, that claim to incorporate peer review processes and web technologies that allow fast review and publishing. These platforms also publish without the constraints of periodic issues and instead publish daily. We conducted a yearlong bibliometric profile of a sample of articles published in the first several months after the launch of PeerJ, a peer reviewed, open access publishing platform in the medical and biological sciences. The profile included a study of author characteristics, peer review characteristics, usage and social metrics, and a citation analysis. We found that about 43% of the articles are collaborated on by authors from different nations. Publication delay averaged 68 days, based on the median. Almost 74% of the articles were coauthored by males and females, but less than a third were first authored by females. Usage and social metrics tended to be high after publication but declined sharply over the course of a year. Citations increased as social metrics declined. Google Scholar and Scopus citation counts were highly correlated after the first year of data collection (Spearman rho = 0.86). An analysis of reference lists indicated that articles tended to include unique journal titles. The purpose of the study is not to generalize to other journals but to chart the origin of PeerJ in order to compare to future analyses of other megajournals, which may play increasingly substantial roles in science communication.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.1
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pp.195-203
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2019
Mobile applications stores such as Google Play Store and Apple App Store, are widely used to distribute a variety of applications including finance, shopping, and entertainment. Recently, however, vulnerabilities of the mobile applications are likely to violate users' privacy such as personal information leakage. In this paper, we classify mobile applications that can be download from mobile stores, and analyze the personal information that could be leaked when users are using the mobile applications. As a result of analysis, we found that personal information are leaked in some widely used mobile applications in practice. On the basis of our experiment results, we propose some mitigations to enhance security of the mobile applications and prevent leakage of personal information.
Park, Jung-Ha;Lee, Yun-Bok;Seo, Youn-Sook;Choi, Jung-Hoon
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.107-115
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2021
This paper presents a smartphone application for the clinical practice education conducted in hospitals, with an aim to evaluate its effectiveness. A nonequivalent control group posttest design was used, which included a total of 100 nursing of school students who conducted their clinical practice. They were divided into one control and one experimental group (50 students each). The control group was directly trained in the clinical practice orientation, and the experimental group was a group who self-learned the clinical practice orientation using a smartphone application. Research data were collected between March 5 and April 27, 2019. They were analyzed with descriptive statistics and independent t-test, using the SPSS Statistics Version 24. The smartphone application customized for the clinical practice education was implemented through the following four phases: analysis, design, development, and evaluation. The developed application was registered in Google Play (for Android apps) and Apple Store, and related information was provided, making it available for download. The study showed that the satisfaction with and self-confidence in learning differed significantly between the groups. However, technology acceptance and knowledge acquired through practice showed no statistically significant difference. The research results serve as basic data for applying smartphone applications as an educational method that can replace traditional modes of education, serving as a significant indicator of the education delivery method diversification.
Objectives: In recent decades, the trend for treating diabetes mellitus (DM) has shifted toward alternative medicines that are obtained from plant sources. Existing literature suggests that phenolic compounds derived from plants possess promising health-promoting properties. This study aimed to discuss the role of plant-derived phenolic compounds in the effective treatment and management of diabetes. Methods: Information about plant secondary metabolites, phenolic compounds, and their role in the treatment and management of diabetes was collected from different databases, such as Pubmed, ScienceDirect, Scopus, and Google Scholar. Keywords like secondary metabolites, phenolic compounds, simple phenol, flavonoids, lignans, stilbenes, and diabetes were searched. Research and review articles with relevant information were included in the study. Results: Anti-diabetic studies of the four major classes of phenolic compounds were included in this review. The plant-derived phenolic compounds were reported to have potent anti-diabetic activities. However, each class of phenolic compounds was found to behave differently according to various mechanisms. Conclusion: The obtained results suggest that phenolic compounds derived from natural sources display promising anti-diabetic activities. Based on the available information, it can be concluded that phenolic compounds obtained from various natural sources play key roles in the treatment and management of diabetes.
Recently, with the development of IT technology, interest in mobile applications has increased, and as products and contents that go beyond existing services are released in the beauty industry, interest is steadily increasing. Accordingly, various studies have been conducted, but studies analyzing the functions of beauty applications have been insufficient. Therefore, this study aims to analyze the functions of beauty applications and help in the development and development of future beauty applications. The research method analyzed the functions of beauty applications that have been downloaded more than 100 million through the Google Play Store, and the search period was from October 11, 2020 to November 3, 2020. As a result of the study, it was found that there is a difference in the name of the function, the function being provided, and the application method of the function for each application. As a result of function analysis, a total of 36 functions were classified, and it was analyzed that 30 functions were provided in YCM, 14 functions in YCP, 21 functions in BP, and 10 functions in SS. Therefore, by analyzing the functions of beauty applications through this study, we intend to provide useful data in the future development of beauty applications and help in the development of beauty applications.
Haein Lee;Hae Sun Jung;Seon Hong Lee;Jang Hyun Kim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.9
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pp.2334-2347
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2023
Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.
Mee Qi Siow;Mu Moung Cho Han;Yu Na Lee;Seon Yeong Yu;Mi Jin Noh;Yang Sok Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.10
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pp.38-46
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2023
Farming activities are transforming from traditional skill-based agriculture into knowledge-based and technology-driven digital agriculture. The use of intelligent information and communication technology introduces the idea of smart farming that enables farmers to collect weather data, monitor crop growth remotely and detect crop diseases easily. The introduction of Plantix, a pest and disease management tool in the form of a mobile application has allowed farmers to identify pests and diseases of the crop using their mobile devices. Hence, this study collected the reviews of Plantix to explore the response of the users on the Google Play Store towards the application through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results indicate four latent topics in the reviews: two positive evaluations (compliments, appreciation) and two suggestions (plant options, recommendations). We found the users suggested the application to additional plant options and additional features that might help the farmers with their difficulties. In addition, the application is expected to benefit the farmer more by having an early alert of diseases to farmers and providing various substitutes and a list of components for the remedial measures.
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