After an earthquake, information regarding potential damage to buildings close to the epicenter is very important during the initial emergency response. This study proposes the use of crowdsourced measured acceleration response data collected from smartphones located within buildings to perform system identification of building structures during earthquake excitations, and the feasibility of the proposed approach is studied. The principal advantage of using crowdsourced smartphone data is the potential to determine the condition of millions of buildings without incurring hardware, installation, and long-term maintenance costs. This study's goal is to assess the feasibility of identifying the lowest fundamental natural frequencies of buildings without knowing the orientations and precise locations of the crowds' smartphones in advance. Both input-output and output-only identification methods are used to identify the lowest fundamental natural frequencies of numerical finite element models of a real building structure. The effects of time synchronization and the orientation alignment between nearby smartphones on the identification results are discussed, and the proposed approach's performance is verified using large-scale shake table tests of a scaled steel building. The presented results illustrate the potential of using crowdsourced smartphone data with the proposed approach to identify the lowest fundamental natural frequencies of building structures, information that should be valuable in making emergency response decisions.
Purposes: Sepsis is a critical condition in which nurses should detect clinical manifestations and provide early intervention to prevent unwanted serious conditions in the patients. The initial occurrence and management of sepsis take place in general units, but there is a lack of knowledge in nurses. The purpose of this study was to examine the effects of a case-based sepsis education program and compare the case-based education program with and without smartphone applications. Methods: A quasi-experimental pre-test-post-test design with a control group was used. We provided a case-based education program with and without smartphone applications to the nurses and tested the effects of the program on knowledge, the accuracy of sepsis assessment, and self-efficacy as outcome variables. A total of 60 nurses in general units participated. To test differences in knowledge, the accuracy of sepsis assessment, and self-efficacy regarding sepsis between the groups over time, a mixed-design ANCOVA was used for parametric analysis, and generalized estimating equations (GEE) were used for nonparametric analysis. Results: There were significant differences in knowledge, the accuracy of sepsis assessment, and self-efficacy between the groups and within the groups over time. The intervention groups treated with the case-based education program showed improved outcome variables compared to the control group. There was no difference between case-based education with the smartphone application or without the application. Conclusions: The case-based education improved knowledge, the accuracy of sepsis assessment, and self-efficacy in the care of sepsis by nurses working in the general wards. The results suggest that the case-based education program for nurses was effective and eventually improved patient health outcomes.
This study investigates whether the use of smartphone and Facebook in the classroom induces students' active participation in their reading activities and what are the points to be considered when ICT-based English reading class is designed. Students in an English course, Practical English listening and reading, did their reading activities using their own smartphones and posted the results of the activities on Facebook. Smartphone was used primarily for web-browsing and Facebook as LMS. The pre-questionnaire was conducted to be referred to for designing activity tasks. The post-questionnaire and the interview with 10 students were conducted to identify how students perceive their class. The research results showed that the use of ICT induced students' active participation in their learning. As for the points to be considered, narrowing down the range of class activities, slowing down the pace of the class, explaining enough the goals and the steps of the activities, considering adopting campus LMS, and preparing solutions for cyberloafing were suggested.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.1-7
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2015
As recent smartphone is used around the world, all of the subscribers of the mobile communication is up to 47.7% about 24 million people. Smartphone has a vulnerability to security, and security-related incidents are increased in damage with the smartphone. However, precautions have been made, rather than analysis of the infection of most of the damage occurs after the damaged except for the case of the expert by way of conventional post-countermeasure. In this paper, we implement a mobile-based malware analysis systems apply a virtualization technology. It is designed to analyze the behavior through it. Virtualization is a technique that provides a logical resources to the guest by abstracting the physical characteristics of computing resources. The virtualization technology can improve the efficiency of resources by integrating with cloud computing services to servers, networks, storage, and computing resources to provide a flexible. In addition, we propose a system that can be prepared in advance to buy a security from a user perspective.
Yang, Hyun Woo;Kim, Jin;Choi, Hanmaeum;Fang, Yiqin;Kim, So Young;Lee, Chunui
Journal of Korean Academy of Dental Administration
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v.7
no.1
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pp.39-43
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2019
Smartphone usage has become so common that it has reached 2 billion people in the last year. As a result of this, hospitals have started making use of smartphones at various medical sites and research services for patients. This study aimed to establish support for developing a long distance program for patients with implants who have difficulty visiting clinics or with busy modern lives, by using smartphones for oral hygiene management instruction. The data were collected for 12 weeks, from July 24 to October 21, 2015, for patients who agreed to participate in the study. Although the subjects found the process of transferring photos via smartphone to be cumbersome (75%), the satisfaction level of the oral hygiene management program was excellent for all participating patients, and they all wanted to continue with further management using this process. The results from the phone satisfaction survey showed that oral hygiene self-management after oral hygiene control training by smartphones was mostly equal to previous habits (87.5%) or had partially increased but had not decreased. The need for data on more varied age groups and the issues of protecting the security of personal information on smartphones require further study. However, our study confirmed the efficacy of using electronic media (smartphones) for oral hygiene management in patients with a dental implant due to their improvement of oral hygiene performance as evidenced by less bleeding from probing on post-program visit.
Hsu, Ting Y.;Liu, Cheng Y.;Hsieh, Yo M.;Weng, Chi T.
Smart Structures and Systems
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v.29
no.2
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pp.287-299
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2022
Rather than using smartphones as seismometers with designated locations and orientations, this study proposes to employ crowds' smartphones in buildings to perform fast safety assessment of buildings. The principal advantage of using crowds' smartphones is the potential to monitor the safety of millions of buildings without hardware costs, installation labor, and long-term maintenance. This study's goal is to measure the maximum interstory drift ratios during earthquake excitation using crowds' smartphones. Beacons inside the building are required to provide the location and relevant building information for the smartphones via Bluetooth. Wi-Fi Direct is employed between nearby smartphones to conduct peer-to-peer time synchronization and exchange the acceleration data measured. An algorithm to align the orientation between nearby smartphones is proposed, and the performance of the orientation alignment, interstory drift measurement, and damage level estimation are studied numerically. Finally, the proposed approach's performance is verified using large-scale shaking table tests of a scaled steel building. The results presented in this study illustrate the potential to use crowds' smartphones with the proposed approach to record building motions during earthquakes and use those data to estimate buildings' safety based on the interstory drift ratios measured.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.87-88
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2022
For an earthquake-safe urban environment, the Republic of Korea conducts seismic performance evaluation in accordance with laws and guidelines to assign safety ratings and implement necessary management measures such as repairs and reinforcements. In the seismic performance evaluation result, structures lacking in preparation for earthquakes are prioritized and classified into measures such as repair, reinforcement, or careful observation to respond to physical risks such as earthquakes. Such repair and reinforcement work is not a one-time thing, but it is necessary to further enhance the effect through continuous follow-up observation. In this study, the location of the vertical and horizontal displacement measuring part of the construction part is displayed so that the post-construction status of the reinforcement construction part can be visually checked by identifying the problems in the process of post-monitoring in 2022 for the maintenance and reinforcement work of local governments' public facilities carried out in 2021. We propose a plan to institutionalize the installation of, inspection tools, and crack gauges at certain locations in the construction department, and to have facility managers periodically inspect and manage them with a smartphone program or the 'Facility Autonomous Safety Inspection' app.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.1
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pp.147-154
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2011
In this Paper, we suggest the effective pre-correction algorithm on sensor values and the classification algorithm for gesture recognition that use values for each axis of the accelerometer to send data(a number or specific input data) to device. we know that creation of reliable preprocessed data in experimental results through the error rate of X-Axis and Y-Axis for pre-correction and post-correction. we can show high recognition rate through recognizer using the normalization and classification algorithm for the preprocessed data.
Economic burden of work-related musculoskeletal disorder(WMDs) is increasing. Known causes of WMDs include improper posture, repetition, load, and temperature of workplace. Among them, improper postures play an important role. A smart sensor called SensorTag is employed to estimate the trunk postures including flexion-extension, lateral bend, and the trunk rotational speeds. Measuring gravitational acceleration vector in the smart sensor along the tri-orthogonal axes offers an orientation of the object with the smart sensor attached to. The smart sensor is light in weight and has small form factor, making it an ideal wearable sensor for body posture measurement. Measured data from the smart senor is wirelessly transferred for analysis to a smartphone which has enough computing power, data storage and internet-connectivity, removing need for additional hardware for data post-processing. Based on the estimated body postures, WMDs risks can be conviently gauged by using existing WMDs risk assesment methods such as OWAS, RULA, REBA, etc.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.11
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pp.7599-7606
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2015
The objective of this study was to examine the correlations between smart phone addictions (SPA) and learning disorder (LD), attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and depression of post secondary level students, who were believed to have decent degree of self-commands. The correlation between the degree of smart phone addiction and learning disorder was 46 (p<0.001) and the correlation between the degree of smart phone addiction and ADHD was 48 (p<0.001). Meanwhile, the correlation between learning disorder and ADHD was 64 (p<0.001). From the multiple comparison of learning disorders, bothe the learning disorder and the ADHD of a group with lower degree of smart phone addiction showed mean differences that were more statistically significant than those of a group with higher degree of smart phone addiction. The depression of a group with lower degree of smart phone addition was also more statistically significant than that of a group with higher degree of smart phone addiction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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