In existing mobile computing environments, users need to choose between their privacy and the services that they can receive from an application. However, existing mobile platforms do not allow users to perform such trade-offs in a fine-grained manner. In this study, we investigate whether users can effectively make utility-privacy trade-offs when they are provided with a multilevel privacy control method that allows them to recognize the different quality of service that they will receive from an application by limiting the disclosure of their private information in multiple levels. We designed a research model to observe users' utility-privacy trade-offs in accordance with the privacy control methods and other factors such as the trustworthiness of an application, quality level of private information, and users' privacy preferences. We conducted a user survey with 516 participants and found that, compared with the existing binary privacy controls, both the service utility and the privacy protection levels were significantly increased when the users used the multilevel privacy control method.
Due to rapid development of mobile device technologies, the mobile banking through Internet has become a major service of banking information systems as a security-critical information systems. Recently, lots of mobile banking information systems which handle personal and transaction information have been exposed to security threats in vulnerable security control and management processes, mainly software systems. Therefore, in this paper, we propose a process model for software security improvements in mobile banking information system by application of fault tree analysis(FTA) and failure modes and effects analysis(FMEA) on the most important activities such as 'user authentication' and 'access control' and 'virus detection and control' processes which security control and management of mobile banking information systems are very weak.
In this paper, we propose a fine-grained mobile application clustering model using retrofitted document embedding. To automatically determine the clusters and their numbers with no predefined categories, the proposed model initializes the clusters based on title keywords and then merges similar clusters. For improved clustering performance, the proposed model distinguishes between an accurate clustering step with titles and an expansive clustering step with descriptions. During the accurate clustering step, an automatically tagged set is constructed as a result. This set is utilized to learn a high-performance document vector. During the expansive clustering step, more applications are then classified using this document vector. Experimental results showed that the purity of the proposed model increased by 0.19, and the entropy decreased by 1.18, compared with the K-means algorithm. In addition, the mean average precision improved by more than 0.09 in a comparison with a support vector machine classifier.
Do, Jung Rock;Jang, Ik Hoon;Kim, Jin Hyeung;Choe, Young Chan
Agribusiness and Information Management
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제7권1호
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pp.37-44
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2015
This study explains an agricultural mobile commerce case using Oauth Based Real-Time Information Sharing Technique according to the growth of the agricultural e-commerce market. Considering the characteristics of the agricultural market, it can confirm differential values with the existing agricultural mobile commerce market according to the functions and characteristics of its technique. We compare variables for introducing agricultural mobile commerce with the existing mobile commerce. Trust through information sharing with real-timefarming diaries, suitability and perceived ease of use variables are positively influenced, but influence on completeness and authority of information variables are relatively insufficient. Through this, we explained differential values of agricultural mobile commerce and suggested an applicable business model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권5호
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pp.1-12
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2019
This study conducted an empirical study on factors affecting the continuous use of mobile payment for users. Based on Technology Acceptance Model (TAM) and Extended Expectation-Confirmation Model of lS Continuance (ECM-ISC), we set up the model and hypothesis by adding habit and utilization range as independent variables. We received 426 valid questionnaires from users who have used continuously mobile payments such as Alipay and Wechatpay in China. The collected data was analyzed by SPSS for validity, reliability, factor analysis, T-test and regression analysis. The result shows that perceived usefulness, perceived risk, habits and utilization range have positive effects on users who use AliPay. Users who use Wechatpay have been affected by perceived usefulness, perceived use of ease, habit and application scope. However, the social influence does not affect both.
스마트 폰 시장의 급성장으로 인해 모바일 앱들이 우후죽순처럼 개발되고 있는 실정이다. 이렇게 급격한 속도로 모바일 앱들이 개발되다 보니 체계적인 개발 프로세스의 적용이나 재사용성 및 확장성 등과 같은 품질 요소들고려하지 않은 채 개발하는 경우가 허다하다. 결국 이렇게 개발된 모바일 앱들은 내부적으로 여러 결함 요소들을 갖게 되기 때문에 사용자들로 하여금 만족도나 신뢰도 부분에서 매우 낮은 평가를 받게 되고 결국 사용자들로 하여금 앱에 대한 업데이트나 재구매를 포기하게끔 한다. 따라서 본 논문에서 보다 사용자들의 만족도와 신뢰도를 높이고 모바일 앱의 지속적인 사용 효과를 높이기 위해 모바일 앱 개발 프로세스를 위한 메타모델을 설계하여 정의하고자한다. 여러 다양한 모바일 앱 개발에 있어서 메타모델을 적용한 개발 프로세스를 적용하게 되면 개발 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 모바일 앱의 품질 향상의 효과도 가져올 수 있다.
본 연구는 패션콘텐츠의 모바일 유통을 목적으로 콘텐츠 비즈니스 모델을 설계하고자 하였으며 스마트폰 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 단순 패션콘텐츠만을 제공하는 것이 아닌 패션콘텐츠의 활용을 높이기 위한 정보공유 방법과 사용자의 자가 코디를 지원하는 콘텐츠 직접생산, 활용 및 거래 시스템을 구현하고 사용시장의 확대를 위한 접근전략을 제시하였다. 모바일 접근성에 차별화된 콘텐츠 비즈니스 모델과 수익구조를 설계하고자 하였으며 이를 위해서 기존의 연구와 모바일 앱의 현황을 벤치마킹하였다. 연구의 결과로써 Android, iOS 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였으나 낮은 인지도, 낮은 진입장벽, 업계의 빈약한 패션콘텐츠 등의 문제점이 있다. 본 시스템은 제휴기업의 콘텐츠를 제공받아 사용자에게 제공하는 형태이므로 향후 패션 블로그, 카페 등과 연계홍보, 잡지와 같은 패션매거진과의 제휴 등으로 외연을 확대할 필요가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.18-29
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2019
In the field of Human-Computer Interaction design, persuasive design has gradually been applied to the system development and design process, especially for mobile application design. However, most mobile applications have hitherto a very short using lifecycle. Especially, design features with long-term persuasive effectiveness remain to be further researched and developed. In this study, we focused on investigating and identifying the durative persuasive design characteristics through a data mining process and evaluating the durative effectiveness through a long-term observation process. Total five hundred healthcare-related mobile applications were selected from Apple iTunes Store and a mixed method was conducted to extract the most common persuasive design characteristics. Based on the results of extraction, a representative healthcare-related mobile application was selected as experimental subject. Total one hundred and twenty participants were observed during a six-months experiment and the monitoring data of app usage of all participants was collected once a week. According to the evaluation model for behavior change identification process, participants with habit formation features were proved to have a significant long-term perception level for ten persuasive design characteristics. Further interview research was performed to investigate the participant's long-term perceptions on those characteristics for the purpose of identifying the durative persuasions. The results indicated that a long-term durative effectiveness can be observed and healthcare-related apps designed with those characteristics could have durative effectiveness. This study may contribute to the improvement of future mobile application designs in user experience and durative persuasion, as well as bringing future benefits for both mobile application developers and users.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.289-293
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2016
As more mobile devices are equipped with multi-core CPUs and are required to execute many compute-intensive multimedia applications, it is important to optimize the systems, considering the underlying parallel hardware architecture. In this paper, we implement and optimize ray-tracing application tailored to a given mobile computing platform with multiple heterogeneous processing elements. In this paper, a lightweight ray-tracing application is specified and implemented in Kahn process network (KPN) model-of-computation, which is known to be suitable for the description of real-time applications. We take an open-source C/C++ implementation of ray-tracing and adapt it to KPN description in the Distributed Application Layer framework. Then, several possible configurations are evaluated in the target mobile computing platform (Exynos 5422), where eight heterogeneous ARM cores are integrated. We derive the optimal degree of parallelism and a suitable distribution of the replicated tasks tailored to the target architecture.
Purpose: Technology and innovation drive new mobile application for ojek online. Using the theory of technology acceptance model and perceived risk theory, the researcher wants to find how these factors affect user's intention to use GO-FOOD that leads to technology adoption. Research design, data and methodology: The researcher uses GO-FOOD users that located in East Java, Indonesia for the object of study. Results: The findings of the research discovered that perceive usefulness and perceive ease of use do not significantly affect user's behavioral intention while perceive risk is significantly affecting the user's behavioral intention. Conclusions: The findings suggested that GO-FOOD or similar application should focus more on reducing or eliminating user's perception of risk towards the mobile application
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[게시일 2004년 10월 1일]
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