세계적으로 스마트폰 성장의 축이 중저가로 이동하고 IoT에 대응하는 성장 모멘텀을 찾는 추세이다. 최근 구글의 조립식 스마트폰 프로젝트(Ara)의 진행은 전략적 기술지향점과 지속적인 시장지배전략을 수렴해가려는 산물로 분석된다. 구글안경(2013), 스마트워치(2014), 조립식스마트폰(2015) 등의 상용화출시나 출시예정에 대한 발표는 기존 시장에서 전개되어온 구글의 OS플랫폼 지배전략(70~80%)을 하드웨어 플랫폼을 통해서도 전개할 것임을 강력히 시사하고 있다. 한국은 스마트폰 이후를 준비하면서 조립식 스마트폰과 워치의 파괴적 영향에 대비하여, 심층적인 기술개발 및 시장 대응전략의 수립과 IT융합 산업의 동력원으로 연계하기 위한 연구가 시급한 시점이다.
스타트업 제품 모델링에 있어 기존 제품에 대한 분석은 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이러한 분석은 다양한 방식과 프로그램 들을 통해 측정이 가능하다. 하지만, 다수의 스타트업들은 이러한 프로그램 운영이나 통계적 산출을 할 수 있는 인력 공급이 원활하지 않아 실제 사용에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 특별히 뛰어난 수리적 지식이 없더라도 중, 소 스타트업의 입장에서 직원 누구나 활용 가능한 제품 분석 방법에 대해 찾게 되었으며 그 결과 Kano 모형이 가장 적합할 것이라는 예측을 하였다. Kano 모형을 적용할 제품군으로는 많은 소비자가 존재하지만 시장이 크지 않아 진출 기회가 열려있는 스마트워치를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 일반적으로 많은 회사에서 활용하고 있는 기본 오피스 프로그램인 EXCEL만을 활용해 제품의 Kano 모델 측정을 진행하였으며 그 결과 매력적요소 4가지(배터리 유효기간, 워치페이스의 종류와 수, 외형의 손상방지, 브랜드이미지), 일원적요소 13가지(단말기의 무게, 단말기의 외형, 구매가격, 오류발생, 스마트페이 기능, A/S용이성, 사용 가능한 앱의 수, 충전의 용이성, 방수 등 부가기능, 단말기 색상의 다양성, 헬스케어, 통화기능, 알림기능), 당연적요소 1가지(자사 기기와의 연동), 무관심요소 2가지(워치밴드의 디자인, 타사 기기와의 연동) 항목들을 측정하는 것이 가능하였으며 향후 본 Kano 모델을 활용하거나 해석함에 있어 최종학력, 전공, 연령 등이 어떠한 영향을 미치며 모델 사용에 필요한 최소 지식 수준에 따른 추가적인 연구를 진행할 것이다.
본 논문에서는 블루투스와 스마트워치를 사용하여 운전자 및 탑승자의 사고 감지, 납치 감지, 차량 내 아동 방치 감지, 주차 위치 기록, 스마트키 기능을 수행하는 자동차 안전 및 편의 서비스를 제안한다. 스마트폰에 기반한 기존 서비스는 스마트 폰을 차량 내에 거치하거나 가방 내에 휴대하는 경우가 많아서 사고 및 납치 상황 등을 정확하게 감지하지 못하는 경우가 많다. 이에 반하여 스마트워치는 사용자가 늘 착용하고 있으며 심박수도 모니터링할 수 있으므로 사고 및 납치 상황 등을 좀 더 정확하게 감지할 수 있다. 제안하는 서비스는 스마트워치의 가속도 센서, GPS 센서, 심박 센서, 블루투스 링크 상태 등의 정보를 통해 운전자 및 탑승자에게 발생하는 다양한 상황을 파악하고 사고 통보, 상황 녹음 등 필요한 동작을 수행한다. 또한 제안하는 서비스는 차량과 OBD-II로 연결되어 도어 개폐, 비상등 점멸 등 필요한 동작을 수행한다.
초연결사회의 시대가 도래하여 시간과 공간의 제약없이 효율적으로 정보를 전달할 수 있는 스마트 디바이스의 사용이 보편화되었다. 스마트 디바이스는 사람과 사물 간의 상호작용을 통하여 정보를 전달할 수 있도록 점차 웨어러블 형태로 발전하고 있으며, 의복 형태의 스마트 디바이스인 스마트의류는 인체에 가장 밀착한 상태로 각종 생체신호 등의 측정이 가능하기 때문에 미래 일상생활에서 사용도가 높아질 것으로 주목받고 있다. 기존에 개발된 스마트의류는 의복에 전자장치를 부착한 형태로 개발되어 기기 이물감으로 인해 착용 시 사용자의 불편을 야기하여 지속적으로 생체신호를 측정하기에 한계가 있었다. 이에 따라 점차 전자장치가 텍스타일 내의 한 요소로 통합되어 있는 스마트 텍스타일을 기반으로 한 스마트의류의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 현재 소비자에게 가장 근접한 웨어러블 디바이스인 스마트워치 사용자를 대상으로 하여 사용경험에 기반한 감성을 통해 웨어러블 디바이스에서 사용자가 필요로 하는 요구조건을 탐색하고자 하였다. 스마트워치 사용자의 경험에 기반한 감성에 대해 구체적인 답변을 얻고자 반구조화 된 심층인터뷰를 통해 질적 연구를 수행하였으며, 심층인터뷰 내용을 바탕으로 사용자감성을 기능적, 심미적, 사회적, 경험적 네 가지 측면으로 분류하였다. 측면별로 감성키워드를 설정하여 빈도 수 확인을 통해 스마트워치 사용자의 관심도를 알아보았다. 본 연구의 결과를 미래의 웨어러블 디바이스로 주목받고 있는 스마트의류 제작에 필요한 스마트 텍스타일 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 원형 베젤을 이용하여 감성 조명을 제어하는 시스템을 개발하였다. 기존의 조명제어 시스템들은 스위치, 스마트 폰으로 제어하였다. 이러한 시스템들은 조명이 표현할 수 있는 다양한 빛을 표현해주지 못하고 복잡한 인터페이스를 사용하였다. 사용자의 편의성을 향상시키기 위해서 조명의 다양한 빛을 제어할 수 있는 기능과 직관적인 인터페이스가 필요하다. 조명의 색조, 색온도, 채도, 밝기 까지 세세하게 조절하는 기능을 만들었다. 스마트 워치의 휠 인터페이스를 이용하여 다양한 빛을 직관적으로 제어 할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자에게 스마트 감성 조명을 제공하기 위하여 사용자에게 감성정보를 선택받는다. 사용자는 "안정", "놀람", "피곤", "화남" 등 11가지의 감성 중에서 감성을 선택할 수 있다. 또한 본 연구에서는 사용자의 감성 정보와 시간, 위치를 프로파일링 한다. 본 연구에서는 스마트 워치의 원형 베젤을 이용하여 스마트 전구를 제어하는 시스템을 개발하였다.
인터넷의 확산으로 트위터와 같은 SNS가 확산되었고, 컴퓨터 처리 능력의 발달로 빅 데이터 처리가 가능해졌다. 본 연구에서는 현재 주목 받고 있는 기술인 스마트 워치에 대해 다루고 있으며 최근 출시되었던 삼성 갤럭시 기어 S2를 대상으로 연구를 진행하고 있다. 스마트 워치의 출시 전, 후에 게시되었던 트위터 데이터를 수집하여 실제 SNS 사용자들이 신제품 출시에 어떻게 반응하고 있으며 어떠한 다른 양상을 보이는지 분석한다. 분석을 통해 기업 실무자들에게 출시 전, 출시 후 각각에 마케팅에 대응하는 방법에 관한 가이드라인을 제공하며 본 연구에서 사용된 분석 프레임워크는 다른 분야 및 제품에서도 사용 가능한 연구 가이드라인이 된다.
본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.
웨어러블 디바이스의 시장규모는 매년 가파르게 성장하고 있으며, 그 슈요에 발맞춰 전세계 제조업체들은 각자만의 특성을 살린 제품들을 선보이고 있다. 그중 스마트워치는 판매량 지분이 매우 높은 웨어러블 디바이스이며, 실시간으로 수집하는 정보를 활용해 사용자들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 품질은 스마트워치가 수집하는 데이터의 정확성에 의존하게 되는데, 상황에 따라 데이터 측정이 되지 않는 경우가 발생한다. 본 논문은 스마트워치가 수집하지 못한 데이터를 복원하는 방법을 소개한다. 데이터 복원을 위해 시간의 흐름에 따라 측정되는 운동궤적(Trajectory) 정보의 유사도 계산 방법을 다루며, 유사도에 따라 결측 구간을 복원하는 절차를 소개한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 기계학습 알고리즘과의 비교실험을 진행하였으며 마지막으로 본 연구의 기대효과와 향후 연구 방향에 대해 다룬다.
가상현실(VR)과 블록체인 기술의 발전에 따라 메타버스는 게임, 교육, 소셜 네트워킹 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 동시에 스마트워치와 같은 웨어러블 기기의 출하량이 매년 성장하며, 사람들의 일상생활에 점점 더 밀착되고 있다. 본 연구에서는 두 현상의 결합을 통해 측정된 사용자의 신체 신호를 메타버스 캐릭터에 반영하는 새로운 가능성을 제시한다. 스마트워치를 통해 수집한 사용자의 심박수, 운동량 등 다양한 생체 정보를 메타버스 내 캐릭터에 반영하여, 사용자의 신체 상태가 가상 세계에 반영되도록 한다. 이를 통해 메타버스는 단순히 가상현실을 넘어 '확장된 현실'이라고 할 수 있는 새로운 경험을 제공하고, 메타버스에 대한 사용자의 만족도 향상 및 스마트워치의 발전 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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