The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.3
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pp.60-71
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2017
Smart devices such as smart phones, smart TVs, and smart pads have become essential devices in recent years. As the popularity and demand grows, the performance of smart devices is also getting better and users are dealing with a lot of things such as education and business using smart devices instead of desktop. However, smart devices that still have poor performance compared to desktop, even with improved performance, have difficulty running high performance applications due to limited resources. In this paper, we propose a load balancing algorithm applying the characteristics of smart devices to overcome the resource limitations of devices. in order to verify the algorithm, we implemented the algorithm after adding the distributed processing system service in Android platform. After constructing the cluster on the smart device, various experiments were conducted. Through the analysis of the test results, it is confirmed that the proposed algorithm efficiently improves the overall distributed processing performance by effectively aggregating different amounts of computing resources in heterogeneous smart devices.
The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.18
no.1
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pp.143-149
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2014
We study the level on the knowledge, attitudes, and practice of primary school (grades 3-6 students ) for the safe use of smart devices, and identify student status for the safe use of smart devices, and suggests ways of appropriate data collection, analyzing of data. Through this research, for the safe use of smart devices in education showed that the effect is very insignificant and the knowledge and practice of smart devices are widely recognized. We will suggests the suitable education contents for the smart devices safe use for primary school students. These education will be made up of 'smart devices safety using' and we will expect that primary students will be able to cultivate the 'smart devices security awareness'.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.8
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pp.61-67
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2015
The existing methods for control between smart devices in near used Bluetooth, WiFi-Direct, or socket communication using Wi-Fi. However, those have a problem that can not use when operating system of each smart devices is different or when socket server is not working. In this paper, we proposed a new near control technology using High frequencies in audible frequency between smart devices to supplement the problem of existing methods. High frequencies use micro-phone and speaker of smart device and are a control signals that is combined high frequencies within 18kHz ~ 22kHz among audible frequency range. The proposed technology using High frequencies do not need any extra communication modules or socket servers and can use the most smart devices without operating system of devices. To evaluate the performance of the proposed technology, we developed a music play and music control application applied the proposed technology and tested a control experiment using the developed applications. The control success rate was 97% and recognition rate of surrounding people about using high frequencies was under 5%. Therefore, the proposed technology will be the useful technology to control between smart devices in near.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.3
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pp.49-59
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2016
Rapid technological advancements and widespread adoption of smart phones in recent years provide students with new opportunities for getting knowledge and making researches in innovation century. As the penetration of smart phone devices in education increases, there is a large growth in the use of these devices especially among the youth. In spite of increasing importance of smart devices in education, the significant features of these technology devices for general learning have not been experientially addressed. In this study we are going to investigate the comparison of smart phone devices and find the necessary conditions for using mobile devices as an educational tool by a conjoint method. There will be five attributes: screen size, batter type, mobile OS, memory capacity and price. By surveying we got the results which showed us the respondents' desire of using specific smart phone; thus, we defined that screen size attribute is the most important device characteristic.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.1
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pp.23-28
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2015
This study is to investigate the accessibility compliance status of smart devices for people with disabilities in the information age, smart and offer improvements. Vision of smart devices, operating systems (IOS, Android, Windows) based smart devices currently in use by most, hearing, investigation and provide handicapped accessibility status and improvement measures derived from a comparative analysis of the Disabled Accessibility Improvement of smart devices was presented.
With much attention being paid to the rapid growth of wrist-worn smart devices, this study aimed to examine the micro-processes that determine an individual's adoption of smart bands and smartwatches. Primarily relying on the theoretical background of the extended technology acceptance model (TAM II), this study explored relationships between three groups of predictors-social, personal, and device-oriented-and the three main components of the original TAM: perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU), and behavioral intention (BI). Results from the path analysis indicated multiple factors played significant roles in increasing the PU, PEOU, and BI of wristworn smart devices: subjective norms, social image, self-efficacy, perceived service diversity, and perceived reasonable cost. The main findings from this research contribute to significantly improving the understanding of the main factors leading people to adopt wrist-worn smart devices.
The aim of this study was to examine how children's self control, mother's addiction to smart devices and parenting behavior influence the way young children used smart devices. Participants were made up of 166 preschoolers and their mothers. Descriptive analysis, Pearson's correlation coefficient, and hierarchical regression analysis were used for statistical analysis. The results were as follows: First, children in their early childhood years used smart devices once or twice a week, for ten to thirty minutes, mainly during weekends. Children in their early childhood stage started to use smart devices before reaching the age of 3, and accessed them through their parents, usually along with their siblings. Parents allowed their children to use smart devices for fun and entertainment, with only 66.3% of them setting rules. Second, the mother's tendency to be immersed in smart devices, overprotection and permission were positively correlated to young children's overusage of smart devices, whereas geniality, encouragement, setting limits, and children's self control were negatively correlated. The study also found that the mother's tendency of being immersed in smart devices was the most influential factor for their children's overusage of smart devices. The value of this study lies in providing practical suggestions for children's smart device usage and parental education programs.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.85-92
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2024
Information Security is the foremost concern for IoT (Internet of things) devices and applications. Since the advent of IoT, its applications and devices have experienced an exponential increase in numerous applications which are utilized. Nowadays we people are becoming smart because we started using smart devices like a smartwatch, smart TV, smart home appliances. These devices are part of the IoT devices. The IoT device differs widely in capacity storage, size, computational power, and supply of energy. With the rapid increase of IoT devices in different IoT fields, information security, and privacy are not addressed well. Most IoT devices having constraints in computational and operational capabilities are a threat to security and privacy, also prone to cyber-attacks. This study presents a CIA triad-based information security implementation for the four-layer architecture of the IoT devices. An overview of layer-wise threats to the IoT devices and finally suggest CIA triad-based security techniques for securing the IoT devices..Make sure that the abstract is written as one paragraph.
The purpose of this study is to analyze the structural relationship among the usefulness, ease of use, use intention, and learning utilization of smart learning devices recognized by college students. In order to achieve this, the following problems were addressed: first, how do college students' recognition of ease and usefulness of smart learning devices? second, how do college students' recognition of ease and learning utilization? third, what mediating effects od use of smart learning devices and learning utilization? As for the research method, a survey of 350 students who participated in smart learning was conducted to conduct a home review, confirmatory factor analysis, and bootsrapping for structural equation estimation and mediating analysis. As a result of the analysis on this, first, it was found that the usefulness and ease of smart learning devices recognized by college students had an effect on the intention of use. Second, it was found that the perception of the usefulness and ease of smart devices perceived by college students had an effect on the use of smart learning device learning. Third, it was found that the intention to use smart devices perceived by college students mediated the relationship between usefulness and learning utilization, and it was found that it mediated the relationship between ease and learning utilization. The implications are that instructors can recognize and utilize the intention of using smart learning devices properly by allowing college students to recognize the usefulness and ease of using smart learning devices in the classroom, thereby increasing the learning utilization of smart learning devices in class. In addition, efforts are needed to enable college students to recognize the usefulness of smart devices and to expand the use of learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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