Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4
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pp.127-139
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2014
This study presents a logging method to trace the usage patterns of existing smartphone apps. The actual smartphone app itself, not a specially developed similar app with usage logging, would be used best for the experiment of observing the usage patterns. For this purpose, we used a method of injecting logging codes into existing smartphone app. Using this method, we conducted an experiment to trace usage patterns of a commercial IPTV app, and found that the method is very useful for acquiring detail usage log without influencing participants.
This study aimed to identify the dimensions of benefits and costs that consumers perceive in utilizing locationbased applications (LBAs) on smartphones, and to distinguish consumer groups according to their perceptions of those benefits and costs. A web-based consumer survey was conducted-among consumers who had experience using LBAs. Four hundred participants were 20's to 40's, with 200 women and 200 men. Descriptive statistics, frequency analysis, t -tests, one-way analysis of variance, and cluster analysis were used for data analysis. The findings of this study are as follows: first, LBAs accounted for about 20% of the smartphone apps used by consumers. Second, factor analysis identified the underlying dimensions of the benefits and costs of smartphone LBAs. The underlying dimensions of benefits perceived by consumers were information/economic/convenience, entertainment and personalization. Privacy concerns, lack of trust and lack of behavioral control were the underlying dimensions of the perceived costs of LBAs. Third, ANOVA showed that the perceived benefits and costs of smartphone LBA services differed according to the characteristics of the consumer. Cluster analysis identified three distinctive consumer groups according to the levels of perceive costs and benefits of smartphone LBAs. The three groups were labeled the 'benefit-cost balanced group,' 'cost centered group,' and 'benefit centered group.'
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.
Today, consumers are interested in branded apps as new marketing channels. Consumers do not have ready access to information that will enable them to judge the quality of a particular product or service before purchase, but they will gain such information with branded apps. As they need to be actively chosen and downloaded to users' smartphone by the users themselves, branded apps have greater marketing effectiveness and influence than traditional channels. Therefore, corporations that place emphasis on interactions with customers anticipate a new marketing effect with their branded apps. With previous research on smartphone applications as a background, this research finds key factors in branded apps that influence users' satisfaction. Additionally, the study centers on the relationship in which satisfaction in the branded app significantly influences the purchase intention for the branded product/service.
This paper presents the findings of a study in which students at a four-year university were surveyed in an effort to analyze and verify the differences in perceived security awareness, security-related activities, and security damage experiences when using smartphones, based on demographic variables such as gender, academic year, and college major. Moreover, the perceived security awareness items and security-related activities were tested to verify whether they affect the students' security damage experience. Based on survey data obtained from 592 participants, the findings indicate that demographic differences exist for some of the survey question items. The majority of the male students replied "affirmative" to some of the questions related to perceived security awareness and "enthusiastic" to questions about security-related activities. Some academic year differences exist in the responses to perceived security awareness and security-related activities. On the whole, freshmen had the lowest level of security awareness. Security alert seems to be very high in sophomores, but it decreases as the students become older. While the difference in perceived security awareness based on college major was not significant, the difference in some security-related activities based on that variable was significant. No significant difference was found in some items such as storing private information in smartphones and frequency of implementation of security applications based on the college major variable. However, differences among the college majors were verified in clicking hyperlinks in unknown SMS messages and in the number of security applications in smartphones. No differences were found in security damage experiences based on gender, academic year, and college major. Security awareness items had no impact on the experience of security damage in smartphones. However, some security activities, such as storing resident registration numbers in a smartphone, clicking hyperlinks in unknown SMS messages, the number of security apps in a smartphone, and the frequency of implementation of security apps did have an impact on security damage.
This study tested the effectiveness of commercialized smartphone apps in improving walking activities among college students. 66 participants were randomized into each of four groups that was used different behavior change strategies: monetary rewards app, goal setting and feedback app, gaming app, and self-monitoring control group. 45 participants who completed the experimentation was included in data analysis. Repeated measures ANOVA resulted in statistically significant time by groups interactions in recorded step counts, self-reported completed plans and self-reported walking activities scores. The Goal-setting and feedback group and the gaming group resulted in increase in both step counts and completed plans. The results were discussed in the framework of behaviorism.
General users who use smartphone apps often use the Vault app to protect personal information such as photos and videos owned by individuals. However, there are increasing cases of criminals using the Vault app function for anti-forensic purposes to hide illegal videos. These apps are one of the apps registered on Google Play. This paper proposes a methodology for extracting feature points through XML-based keyword frequency analysis to explore Vault apps used by criminals, and text mining techniques are applied to extract feature points. In this paper, XML syntax was compared and analyzed using strings.xml files included in the app for 15 hidden Vault anti-forensics apps and non-hidden Vault apps, respectively. In hidden Vault anti-forensics apps, more hidden-related words are found at a higher frequency in the first and second rounds of terminology processing. Unlike most conventional methods of static analysis of APK files from an engineering point of view, this paper is meaningful in that it approached from a humanities and sociological point of view to find a feature of classifying anti-forensics apps. In conclusion, applying text mining techniques through XML parsing can be used as basic data for exploring hidden Vault anti-forensics apps.
As smartphone users have increased in recent years, various applications have been developed and used especially for Android-based mobile devices. However, malicious applications developed by attackers for malicious purposes are also distributed through 3rd party open markets, and damage such as leakage of personal information or financial information of users in mobile terminals is continuously increasing. Therefore, to prevent this, a method is needed to distinguish malicious apps from normal apps for Android-based mobile terminal users. In this paper, we analyze the existing researches that detect malicious apps by extracting the system call events that occur when the app is executed. Based on this, we propose a technique to identify malicious apps by analyzing the sequence similarity of kernel layer events occurring in the process of running an app on commercial Android mobile devices.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.82-88
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2020
With the development of medical care in the 21st century and the rapid development of the 4th industry, electronic devices and household goods taking into account the physical and mental aging of the silver generation have been developed, and apps related to health and health are generally developed and operated. The apps currently used by the silver generation are a form that provides information on diseases by focusing on prevention rather than treatment, such as safety management apps for the elderly living alone and methods for preventing diseases. There are not many apps that provide information on foods that have a direct effect and nutrients in that food, and research on apps that can obtain information about individual foods is insufficient. In this paper, we propose an app that analyzes food factors and provides self-medication for health promotion of the silver generation. This app allows the silver generation to conveniently and easily obtain information such as nutrients, calories, and efficacy of food they need. In addition, this app collects/categorizes healthy food information through a textom solution-based crawling agent, and stores highly relevant words in a data resource. In addition, wide deep learning was applied to enable self-medication recommendations for food. When this technique is applied, the most appropriate healthy food is suggested to people with similar eating patterns and tastes in the same age group, and users can receive recommendations on customized healthy foods that they need before eating. This made it possible to obtain convenient healthy food information through a customized interface for the elderly through a smartphone.
The number of delivery app users and their social impact have increased along with the number smartphone users. Accordingly, the present study attempted to suggest a method to improve the service quality of delivery apps for relevant businesses and researchers by determining the influences of delivery app usage factors on customer satisfaction and reuse intention. The present study distributed and collected questionnaires through on- and offline surveys targeting males and females in their 20s in the Daejeon area. The results of the regression analysis showed that the influence of delivery app usage factors on customer satisfaction was 43.8%, and informativeness, payment and safety, usefulness, and convenience were found to influence the increased satisfaction with the delivery apps. The influence of delivery app usage factors on customers' reuse intention was 37.3%, and among the four usage factors, informativeness and payment and safety were found to be the main factors for increasing the reuse intention. As providing more accurate information is a means to increase customer satisfaction and reuse intention by improving the service quality of the delivery apps, new menus and prices should be rapidly updated.
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