스마트폰이 대중화됨에 따라 다양한 종류의 어플리케이션이 생겨나고 있고 관련 사업간의 경쟁도 점점 심해지고 있다. 경쟁시장에서 살아남기 위해서는 앱 개발자들은 신중하게 관련 마켓의 경쟁상황, 주요 타켓의 성별 및 연령층을 체계적으로 분석해야 할 뿐만 아니라 자신의 앱이 다른 앱들과 차별화 될 수 있는 특징을 가져 경쟁력을 확보해야 한다. 본 고에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 "MOta 모바일앱 분석도구"를 이용하여 20대 여성을 타켓으로 하는 앱 마켓의 현황에 대해 진단하고자 한다.
학교폭력 피해 사례는 꾸준히 증가하는 반면 학교폭력 예방의 대안으로 실시되고 있는 앱/웹 시스템으로는 통합성의 연계에 어려움이 있어 문제점으로 나타나고 있다. 본 논문에서 구현한 학교 폭력 예방 통합 앱 시스템은 학교폭력 진단 테스트, AI 상담, 일기장, 게시판, 교화 프로그램 영상 시청 기능을 제공함으로써 이런 문제점들을 보완하였다. 또한, 진단 테스트와 상담 내용의 신뢰성을 확보하기 위해 상담 센터의 검증을 받았다. 해당 시스템의 활용을 통해 학교폭력 예방 교육의 효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 배달앱의 수용을 촉진하거나 억제하는 요인의 탐색에 초점을 맞추고 있다. 가능한 선행 요인으로 리뷰의 진단성 및 기술적 규범, 위험의 다차원적 지각 정도를 살펴보고 있는 본 연구는 실제 배달앱 비즈니스가 활성화되어 있는 주요 광역도시 거주 사용자들을 대상으로 데이터를 수집하였다. 수집된 자료에 대해 시행한 구조방정식 모형 분석의 결과는 배달앱에 게재되어 있는 리뷰의 진단성 및 기술적 규범의 수준에 대한 인식이 향상될수록, 그리고 배달앱 사용에 수반되리라 예상되는 다차원적 위험 지각이 완화될수록 보다 우호적인 방향으로 태도가 형성되게 됨을 확인시켜 주었다. 아울러 이러한 태도가 실제 배달앱 수용의 의사에 미치는 정(+)의 영향력은 지각된 위험의 수준이 악화될수록 보다 완화되게 됨을 확인시켜 주었다. 이러한 일련의 실증결과는 최근 다양한 분야에서 부상하고 있는 O2O 서비스 플랫폼의 수용 및 확산을 촉진할 수 있는 전략적 제도적 지침의 마련에 기여하여 줄 수 있을 것이다. 즉, 최근 부상 중인 여러 신생 O2O 서비스 업체들의 시장 안착에 요구되는 전략적 고려 사항에 대한 인식 환기와 더불어 보다 신속한 사용자 저변의 확대에 이바지할 수 있는 동인들을 발견해 내는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰의 건강 관리 및 진단 기능은 모바일 헬스라 불리며 가장 혁신적인 분야로 받아들여지고 있으며, 웨어러블 기기와의 결합은 향후 가장 유망한 산업으로 예측되고 있다. 그러나 기술의 발전 속도에 비해 소비자들의 수용 및 활용은 아직까지 미비한 수준이다. 본 연구는 건강 관련 앱에 대한 선행연구를 통해 앱과 연동되어 활용이 가능한 웨어러블 기기의 사용의도를 대학생을 대상으로 검증코자 했다. 특히 건강 관련 앱의 사용 효능감, 사용의도, 만족도가 웨어러블 기기의 사용 의도에 어떻게 영향을 미치는지 구조방정식 모델을 통해 분석하였다. 분석결과, 건강 관련 앱의 사용 효능감은 건강 관련 앱 만족도와 건강 관련 앱의 지속사용의도에 직접적인 영향을 미쳤고, 앱 만족도는 건강 관련 앱 지속사용의도와 웨어러블 기기의 사용의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 건강 관련 앱 지속사용의도 또한 웨어러블 기기의 사용의도와 통계적으로 유의미한 관계가 있음이 밝혀졌다. 이 같은 결과는 건강 웨어러블 기기의 성공적 확산을 위해서는 선행 요소로 건강 관련 앱의 사용 효능감, 만족도, 앱의 지속사용의도가 중요하게 고려되어야 함을 시사한다.
최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 스마트폰 중독과 관련된 다양한 분석을 위한 스마트폰 사용 앱과 관리자 웹을 개발하고자 한다. 연구방법으로 이전 연구에서 중요한 변수로 작용되었던 '화면 켠 횟수', '실사용시간-인지사용시간' 변수를 분석할 있도록 적용하여 스마트폰 사용시간, 사용량, 사용 앱, 화면 잠금을 해제한 횟수 등 다양한 데이터 수집이 가능한 앱을 개발한다. 관리자 웹은 수집된 데이터를 저장, 분석할 수 있는 공간으로 사용할 것이다. 앱에서 수집된 데이터는 서버에 전송한 후, 시각화 분석 기능을 제공하는 관리 프로그램으로 개발하여 스마트폰 중독 연구에 사용한다. 향후 데이터 수집과 사용 목적에 동의한 사용자를 모집하여 데이터를 수집하고 스마트폰 사용 패턴, 데이터마이닝, 중독 등과 관련된 다양한 분석을 할 것이다. 이를 통해 보다 정확하고 효과적인 스마트폰 중독 진단이 가능해질 것과 나아가 스마트폰 중독 치료방안 연구에 기여할 것으로 기대한다.
치과는 가까이 있지만 심리적으로 접근하기 힘든 곳이기도 하다. 본 연구는 치과를 방문하려고 하는 대부분의 환자가 스마트폰을 가지고 손쉽게 방문 전에 자기 정보를 등록하고 등록된 정보를 바탕으로 치위생 전문가는 환자의 상태를 진단하여 간단한 조치 내용을 알려주거나 필요하면 치과를 방문하여 진료를 받을 수 있게 하는 앱 개발에 관한 것이다. 환자들은 이 앱을 통해 비용과 시간을 절감할 수 있으며 치과와 IT 기술을 융합하는 차원에서 의미가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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