• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.229-236
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• 2022

본 연구에서는 모바일 패션 쇼핑 앱을 선택할 때 고려하는 요인들을 AHP를 활용하여 계층적으로 분류하고 가중치를 계산함으로써 선택요인들의 우선순위를 도출하였다. 현재 모바일 패션 쇼핑 앱을 사용하고 있는 소비자들을 대상으로 설문자료를 수집하여 분석하였다. 본 연구 결과, 모바일 패션 쇼핑 앱의 1단계 선택요인들은 경제성, 정보성, 편의성, 신뢰성, 부가서비스로 구성되었고, 이들 중에서 경제성이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 또한 1단계 요인과 2단계 요인의 가중치를 종합화한 결과, 쿠폰 및 할인이벤트가 가장 중요한 요인으로 나타났다. 여러 모바일 패션 쇼핑 앱들이 경쟁하고 있는 상황에서 본 연구는 모바일 패션 쇼핑 앱의 평가를 위한 모형을 제안하고, 소비자들이 어떤 앱을 선택할 지에 관한 요인들에 대한 우선순위를 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1199-1206
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• 2022

본 논문에서는 현대사회에서 전자기기를 스마트폰의 앱을 통해 쉽게 작동시킬 수 있다는 것에 의해 기존의 키패드로만 제어되는 도어락과는 달리 스마트폰을 이용하여 도어락을 제어할 수 있게 앱 인벤터를 이용하여 앱을 제작하였다. 블루투스 모듈 실험을 통해 장애물이 없을 시 스마트폰과 통신거리가 최대 10m까지 제어가 되었고, 음성인식 실험을 통해 60dB의 소음 시 주파수가 500~1000Hz와 1000~1500Hz에서는 인식률이 각각 85%와 90%로 나왔으며, 80dB 소음 시 500~1000Hz와 1000~1500Hz일 때는 각각 70%와 80%의 인식률을 보였다. 실험 평가 결과를 통해 편의성과 보안성을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.755-761
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• 2023

디지털 전환이 가속화되면서 금융 서비스 또한 비대면 서비스의 비중이 높아지고 있다. 최근 모바일 서비스에서 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 경험이 대두되고, 사용자 경험을 향상하기 위한 분석 기법이 출현하고 있다. 정량적 평가에 사용되는 데이터 중 하나인 사용자 리뷰 데이터는 불필요한 정보가 다량 포함되어 있어 개선 방향을 도출해내는 데 많은 시간과 에너지가 소요된다. 따라서 본 연구에서는 코사인 유사도 알고리듬을 활용해 사용자 경험 계층을 기준으로 UX 분석 시스템을 개발하고 검증을 위해 국민은행, 우리은행, 카카오뱅크, 토스의 사용자 리뷰 데이터를 분석하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 개발된 UX 분석 시스템이 사용자 리뷰 데이터의 분석을 통해 효과적으로 UX 분석이 가능한 시스템이라는 것을 증명하였다. 본 연구의 시스템은 빠르게 고객의 피드백을 반영해야 하는 애자일 조직에서 사용자 경험 계층별 개선 방안을 파악하는 데 용이하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.125-135
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• 2022

OTT 서비스 국내 이용자 수는 점차 증가하고 있으며, 기존의 방송 시스템과 다르게 다양한 방식으로 콘텐츠를 소비할 수 있는 OTT 서비스를 통해 사용자들은 보다 자유롭게 콘텐츠를 소비할 수 있게 되었다. 이처럼 서비스 이용률이 증가하고 소비 패턴이 다양해짐에 따라 사용자의 관점에서 유용하고 편리한 UI 디자인과 사용성이 고려되어야 할 테지만, OTT 서비스의 앱 UI 디자인에 관한 연구는 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 OTT 플랫폼 사용률 상위 5개 모바일 앱을 대상으로 UI 디자인 구성요소를 비교, 분석하고, 20대 10명을 대상으로 설문 조사와 심층 인터뷰를 통해 사용성 평가를 진행하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 OTT 서비스 모바일 앱의 개선 방향을 제시하였으며, 본 연구 결과가 향후 OTT 모바일 앱의 UI 디자인 및 사용성 개선을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권11호
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• pp.337-346
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• 2023

고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.

• 정보관리학회지
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• 제33권4호
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• pp.225-244
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• 2016

기술의 발전과 더불어 스마트폰의 보급률 및 이용률이 높아지면서 현대인의 생활 방식에도 변화를 가져왔다. 그러나 이용성을 고려하지 않고 끊임없이 생겨나는 어플리케이션으로 인해 이용자들은 여전히 어플리케이션 이용에 불편함을 겪고 있다. 이용성 평가는 다양한 요인과 방법을 통해 이루어지며, 초기의 물리적 편의에서 이용자 중심의 이용에의 만족도 평가로 점차 변화하고 있다. 그 중 불특정다수가 제약 없이 널리 이용 가능한 교통정보 어플리케이션은 이용자 측면에서의 연구가 중요함에도 불구하고 어플리케이션의 기술적 측면 또는 디자인적 측면에 치중되어 전반적인 이용자 중심의 이용성 평가에 한계가 있어 왔다. 본 연구에서는 서울 대중교통을 중심으로 하여 실제로 이용되고 있는 모바일 대중교통 어플리케이션을 대상으로 실제 이용자들을 통해 이용성을 평가하고자 하였다. 과제 수행, 심층 면담, 설문 조사를 통해 데이터를 수집하고 분석한 결과, 이용자들은 어플리케이션이 다량의 정보를 제공한다 할지라도 본인의 이용 목적에 부합하지 않는 정보에는 큰 매력을 느끼지 못하였고, 오히려 방해 요인으로 여긴다는 것을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.25-31
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• 2016

본 연구에서는 모바일기반 영어말하기평가 융합 모형을 개발하였다. 대학생들에게 요구분석을 실시한 결과를 바탕으로 아이폰과 안드로이드 모바일기기용 평가 앱을 개발하고, 그 시험타당도 검사를 실시하였다. 영어말하기 평가 개발을 위하여 시험문항, 채점요인, 척도를 개발하였다. 요구분석에서 대학생 총 89명 중 69명(79.3%)은 안드로이드폰을, 17명(19.5%)은 아이폰을 사용하고 있었다. 이 결과를 기반으로 iOS와 안드로이드 OS용 영어말하기평가 앱을 개발하였다. 이를 위해 HTML5, Javascript bridge 기술, Node와 Express, Mongo DB 등의 기술을 적용하였다. 실험에서는 5명의 수험자를 대상으로 평가를 시행하여 모든 기능이 정상적으로 작동함을 확인하고 수험자들의 피드백을 수집함으로써 시험타당도를 확보하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.635-636
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• 2014

최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2018년도 제25회 학술대회 논문집
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• pp.73-77
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• 2018

본 연구는 국내 의약품 검색 사이트를 국가와 사기업의 두 그룹으로 나누어 사용 경험을 평가하였다. 피터 모빌의 허니콤 모델을 해당 연구에 맞게 수정하여 편리성, 정보접근성의 차이점, 그리고 신뢰도에 대한 설문 조사지를 작성하였다. 일반인을 대상으로 총 18개의 문항으로 설문을 진행하였으며, 구글 설문지를 통해 10대에서 60대까지의 219명에게 답변을 받았다. 분석방법은 다중로지스틱회귀분석으로 사용경험이 재방문 여부에 미치는 영향을 살펴보았다. 설문결과 91%가 사기업 사이트를 더 선호하였다. 본 연구는 향후 개발될 의약품 정보 검색과 앱개발에 기반자료가 될 수 있고 보다 편리한 검색환경의 개선 자료로 활용될 수 있음에 그 의의가 있다.