KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.9
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pp.589-594
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2013
As the concept of web characteristics represented by openness and mind sharing grows more and more popular, device log data generated by both users and developers have become increasingly complicated. For such reasons, a log data processing mechanism that automatically produces meaningful data set from large amount of log records have become necessary for mobile device UX(User eXperience) analysis. In this paper, we define the attributes of to-be-analyzed log data that reflect the characteristics of a mobile device and collect real log data from mobile device users. Along with the MapReduce programming paradigm in Hadoop platform, we have performed a mobile device User eXperience analysis in a distributed processing environment using the collected real log data. We have then demonstrated the effectiveness of the proposed analysis mechanism by applying the various combinations of Map and Reduce steps to produce a simple data schema from the large amount of complex log records.
We can constantly gather personal life log from developed mobile device. However, gathered personal life log in mobile environment have a large amount log and uncertainty such as uncertainty of mobile environment, limited capacity and battery of mobile device. Tagging task using a landmark such as a key word should be required to overcome the above problem and to manage personal life log. In this paper, we propose new tagging method and a life log tagging interface using high level context recognizer based on probability. The new tagging method extract high level context such as landmark of life log using recognizer which is modeled from bayesian network and recommend recognized high level context to user using tagging interface. Finally user can directly do tagging task to life log. This task is a special feature in our process. As the result of experiments in task support level which include usability, level of a goal, function and leading, we achieved a feeling of satisfaction of 81%.
We consider a mobile content delivery network (mCDN) in which special mobile devices designated as caching servers (caching-server device: CSD) can provide mobile stations with popular contents on demand via device-to-device (D2D) communication links. On the assumption that mobile CSD's are randomly distributed by a Poisson point process (PPP), an optimization problem is formulated to determine the probability of storing the individual content in each server in a manner that minimizes the average caching failure rate. Further, we present a low-complexity search algorithm, optimum dual-solution searching algorithm (ODSA), for solving this optimization problem. We demonstrate that the proposed ODSA takes fewer iterations, on the order of O(log N) searches, for caching N contents in the system to find the optimal solution, as compared to the number of iterations in the conventional subgradient method, with an acceptable accuracy in practice. Furthermore, we identify the important characteristics of the optimal caching policies in the mobile environment that would serve as a useful aid in designing the mCDN.
ERP, a typical enterprise application, helps companies to increase their productivity and to support their decision makings. ERP is composed of diverse functions that are optimized under PC environment, whereas the ERP applications on a mobile platform have many constraints such as a small screen, limited resolution, and computing power. Because all the functions of a ERP legacy system are not required for ERP on a mobile device, the core functions of the ERP system should be selected to increase system efficiency. In this study, two main methods were used; interviews and log analyses. The end users using a ERP system were interviewed for their perceptions, and log data analyses were made for the hitting number of specific ERP functions. The differences between the actual usage based on log data and users' cognitive preferences about ERP functions were analysed. Finally, the functional differences between users' perception and actual usage were suggested for some practical implications.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.759-762
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2015
Many applications require users to log-in, some applications can allow users to use the same account is active on multiple devices at the same time. On location-based application that serves to record the movement of the position, account is active on multiple devices could not be permitted because it causes a different location data from multiple devices, so the location of the users become ambiguous. This paper describes a simple protocol to prevent users from using their accounts on multiple devices at the same time. This Protocol will turn off one account on a device when the account log-in on new devices.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.6
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pp.1429-1434
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2010
Generally, the simulator for mobile device tests automatically an application software after instilling again the event, which is saved in log file according to an event generation sequence, into the application software of device. But, the simulator performance for mobile device can be different according to a extraction layer even if the events are same. And, the sequence of events extracted from an application is changeable in the environment that multiple applications are operated concurrently. Therefore, even though the same applications is executed to the same sequence, the generation sequence of events is revised in accordance with the state of mobile device system, and whether the errors occur according to circumstances or not. This kind of application software error is very difficult to perform a debugging operation. In this paper, the execution state of various applications is verifiable through the re-editing of events after analyzing the events which is generated in application, kernel, middleware layer, and the event arrange/editor is designed and implemented to understand efficiently the influence on application, kernel, and middleware layer for events.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.9
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pp.1103-1107
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2016
Network assets have been protected from malware infection by checking the integrity of mobile devices through network access control systems, vaccines, or mobile device management. However, most of existing systems apply a uniform security policy to all users, and allow even infected mobile devices to log into the network inside for completion of the integrity checking, which makes it possible that the infected devices behave maliciously inside the network. Therefore, this paper proposes a network defense mechanism based on isolated networks. In the proposed mechanism, every mobile device go through the integrity check system implemented in an isolated network, and can get the network access only if it has been validated successfully.
The log data collected on a mobile device contain diverse and continuous information about the user. From the log data, the location, pictures, running functions and services of the user can be obtained. It has interested in the research inferring the contexts and understanding the everyday-life of mobile users. In this paper, we have studied the methods for real-time collection of log data from mobile devices, analysis of the data, map based visualization and effective management of the personal everyday-life information. We have developed an application for sharing the contexts. The proposed application infers the personal contexts with Bayesian network probabilistic model. In the experiments, we confirm that the usability of visualization and information sharing functions based on the real world log data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.11
no.2
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pp.29-43
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2004
As the development of an information technique, gradually, mobile device is going to be miniaturized and operates at high speed. By such the requirements, the devices using a flash memory as a storage media are increasing. The flash memory consumes low power, is a small size, and has a fast access time like the main memory. But the flash memory must erase for recording and the erase cycle is limited. JFFS is a representative filesystem which reflects the characteristics of the flash memory. JFFS to be consisted of LSF structure, writes new data to the flash memory in sequential, which is not related to a file size. Mounting a filesystem or an error recovery is achieved through the sequential approach. Therefore, the mounting delay time is happened according to the file system size. This paper proposes a MJFFS to use a multi-checkpoint information to manage a mass flash file system efficiently. A MJFFS, which improves JFFS, divides a flash memory into the block for suitable to the block device, and stores file information of a checkpoint structure at fixed interval. Therefore mounting and error recovery processing reduce efficiently a number of filesystem access by collecting a smaller checkpoint information than capacity of actual files. A MJFFS will be suitable to a mobile device owing to accomplish fast mounting and error recovery using advantage of log foundation filesystem and overcoming defect of JFFS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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