This study focuses on finding ways to stimulate the growth of agricultural sectors in m-businesses, by analyzing and comparing the factors that influence the purchasing behavior of consumers in the open market, social commerce, and integrated shopping malls. Consumers at various mobile shopping malls answered a survey. Among the nine factors considered, one important factor was the frequency of purchasing agrifoods. Regression analysis produced three results. First, in the open market, in addition to various other advantages, the brand image, reasonable pricing, simple payment system, and convenience of using an app were important factors that influenced the purchasing behavior of the individual consumer. Second, in social commerce, the major factors influencing purchase were the reasonable pricing, quick delivery service, and convenience of using an app. Third, in integrated shopping malls, the brand image, guaranteed after-sale service, the variety of products, quick delivery service, and convenience of using an app were the significant factors.
3D 프린터의 빠른 보급에도 불구하고 3D 프린팅 속도 느리기 때문에 3D 프린터를 여러 사람이 동시에 이용하기에는 어렵다. 기존 3D 프린팅 솔루션은 SD 카드에 파일을 옮겨서 출력하거나 PC에서 출력하는 방법이 있으나 시간이 많이 소요되고 프린팅 진행정도를 알 수 없다. 아직 원격에서 3D 프린터를 제어하고 프린팅이 가능한 솔루션은 없다. 따라서 본 3D 소프트웨어 솔루션은 인터넷 네트워크 상에 3D 프린터를 연결하고 이들 프린터를 이용하기 위해서는 스마트폰 앱에서 사용할 프린터를 선택하며 원격 제어 및 프린팅이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 이러한 기능들이 수행 가능한 안드로이드 앱을 제작하기 위하여 UML을 이용한 효과적인 분석/설계 및 구현 방법을 제시하고자 한다.
This paper mainly discusses the influence of the aggregate properties including grading, shape, content and distribution on the chloride diffusion coefficient, as well as the initiation time of steel corrosion from a probabilistic point of view. Towards this goal, a simulation method of random aggregate structure (RAS) based on elliptical particles and a procedure of finite element analysis (FEA) at meso-scale are firstly developed to perform the analysis. Next, the chloride diffusion coefficient ratio between concrete and cement paste $D_{app}/D_{cp}$ is chosen as the index to represent the effect of aggregates on the chloride diffusion process. Identification of the random distribution of this index demonstrates that it can be viewed as actually having a normal distribution. After that, the effect of aggregates on $D_{app}/D_{cp}$ is comprehensively studied, showing that the appropriate properties of aggregates should be decided by both of the average and the deviation of $D_{app}/D_{cp}$. Finally, a case study is conducted to demonstrate the application of this mesoscopic method in predicting the initiation time of steel corrosion in reinforced concrete (RC) structures. The mesoscopic probabilistic method developed in this paper can not only provide more reliable evidences on the proper grading and shape of aggregates, but also play an important role in the probability-based design method.
Recently Mobile Software Applications are developed in various languages and stored in App Store. App Users selectively use appropriate apps for the owned hardware. In other words, it depends on the kinds of operating systems of the apps whether to use or not to use the applications in various languages. The apps should be differently implemented according to the kind of the user's device, though they provide the same functions. To solve these problems, it is necessary to define an independent function specification method which is not dependent to a specific system environment. In this paper, the Mobile Application Developing Framework is suggested, which incorporates all of the development process. Standardized models are proposed which can be used in the analysis and design steps. In implementation phase, a technique for cross framework design is suggested so as to implement a platform dependent mobile app.
This study aims to suggest service improvement opportunities by analyzing user review data of the top three OTT service apps(Netflix, Coupang Play, and TVING) on Google Play Store. To achieve this objective, we proposed a framework for uncovering service opportunities through the analysis of negative user reviews from OTT service providers. The framework involves automating the labeling of identified topics and generating service improvement opportunities using topic modeling and prompt engineering, leveraging GPT-4, a generative AI model. Consequently, we pinpointed five dissatisfaction topics for Netflix and TVING, and nine for Coupang Play. Common issues include "video playback errors", "app installation and update errors", "subscription and payment" problems, and concerns regarding "content quality". The commonly identified service enhancement opportunities include "enhancing and diversifying content quality". "optimizing video quality and data usage", "ensuring compatibility with external devices", and "streamlining payment and cancellation processes". In contrast to prior research, this study introduces a novel research framework leveraging generative AI to label topics and propose improvement strategies based on the derived topics. This is noteworthy as it identifies actionable service opportunities aimed at enhancing service competitiveness and satisfaction, instead of merely outlining topics.
모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.
본 연구의 목적은 모바일앱 관광콘텐츠 사용자의 재사용 의도에 영향을 미치는 요인들과 그들사이의 관계를 파악하는 것이다. 이를 위하여 기존 TAM 모형의 외부변수로 모바일앱 관광콘텐츠의 특성요인인 주변상황인식성, 편재접속성, 서비스품질, 지각된 가치 요인을 도입함으로서 기존 TAM모형을 확장하였으며 이를 바탕으로 모바일앱 관광콘텐츠의 사용 경험자를 대상으로 하여 실증분석을 수행하였다. 구조방정식을 이용한 실증분석 결과, 편재접속성과 지각된 가치 요인은 지각된 유용성과 용이성에 유의한 영향을 미쳤고, 지각된 유용성과 용이성은 태도에 유의한 영향을 미쳤으며, 태도는 재사용의도에 유의한 영향을 미침을 알 수 있었다.
최근 스마트폰에 대한 관심이 급증하면서 과거 일부 비즈니스 계층과 얼리 어답터의 전유물이었던 스마트폰이 일반 대중의 생활 속으로 빠르게 확산되고 있다. 다양한 종류의 앱이 하루에도 수만 건씩 등록되고 있지만, 사용하기 쉬운 인터페이스를 가진 앱의 수는 많지 않다. 디자인과 기능은 화려하지만 사용자를 고려하지 않은 채 개발자와 디자이너의 관점에서 무분별하게 개발되어진 결과이기 때문이다. 따라서 본 연구는 앱스토어에 등록된 앱의 디자인 동향 및 사용성 분석을 통해 사용성의 중요성에 대해 인식하고 이를 앱에 효과적으로 적용할 수 있는 방안에 대해 논의해 보고자 한다. 사용성 개선을 위한 방안으로 직관적인 아이콘의 사용, 사용하기 쉬운 앱 네비게이션 설계를 제시하고자 한다. 이를 통해 스마트폰 앱 개발자나 디자이너들에게 효과적인 개발을 위한 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대해 본다.
고령자들에 국한된 M-Health 관련 서비스는 많지 않다. 치매발병 위험성이 있는 고령자의 다수가 스마트 기기에 익숙하지 않은 것이 현실이므로 직관적으로 사용하기 쉽고 터치버튼의 크기를 최대화한 사용자 맞춤형 앱설계가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 고령자들의 접근성을 높이고자 음성입력이 가능한 모바일 음성알리미 통합앱을 설계, 구현하여 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병을 예방하고자 한다. 경북 H지역의 평생교육원 수강생들에게 앱을 배포 후 개별 인터뷰와 설문검사를 실시 후 분석한 결과 만족도가 높게 나타났다. 음성 헬스케어 알리미 앱을 통해 치매예방을 할 수 있어서 고령자들의 M-Health 서비스를 위한 핵심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 웹 DB에 저장된 자료를 딥러닝을 통해 학습하여 고령자들의 생활패턴과 치매가능성 여부를 예측하고자 한다.
모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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