스마트폰을 활용한 건강관리는 시간과 공간에 제약을 받지 않아 대학생들의 건강관리를 위한 좋은 방안이 될 수 있다. 본 연구는 대학생들을 대상으로 다이어트와 식생활관련 앱을 2주일간 사용하도록 한 후 앱 효능감과 평가를 통해서 앱 활용성 개선 방안을 모색하였다. 연구결과 앱 효능감과 지속적인 사용의지가 낮아 현재 개발된 앱들이 다이어트와 식생활 개선의지에 크게 영향을 미치지 못하고 있는 것으로 나타났다. 앱 평가점수는 $3.12{\pm}0.85$였으며, 앱 평가 요인 중 편리성과 콘텐츠에 비해 유용성과 커뮤니티요인이 상대적으로 낮았다. 특히 콘텐츠와 커뮤니티는 성별에 따라, 콘텐츠와 편리성은 BMI와 다이어트 경험에 따라 유의적인 차이를 보였다. 앞으로 대학생의 니즈와 특성을 고려하여 앱의 유용성을 높이고 social networking을 강화할 수 있는 방안들이 더 모색되어야 할 것으로 사료된다.
Hyeon Ji Lee;Si Hyun Seong;Hyunjin Chung;Yun Jeong Lee;Jae-Hyun Kim
한국임상약학회지
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제33권1호
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pp.51-61
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2023
Background: Mobile applications (apps) on dietary supplements can increase consumers' access to information. However, it can lead to indiscriminate use of dietary supplements. This study aims to systematically review dietary supplement apps released in English and Korean and evaluate the quality of those apps. Methods: Through the app stores, apps on dietary supplements were systemically searched and examined. Two independent evaluators evaluated the apps and presented a mean score using the Mobile App Rating Scale (MARS). The correlation between MARS scores, user and evaluator ratings, and the number of secondary features of the apps were analyzed. Results: Of the 2,772 dietary supplement apps identified, 17 apps were included according to the selection criteria. The mean MARS score was 3.28 (standard deviation: 0.29) out of 5. Apps had higher scores in aesthetics and functionality dimensions, while engagement and information dimensions had lower scores. There was a positive correlation between the number of app downloads and information among MARS dimensions. The subjective evaluation also correlated with the information dimension. There was a positive correlation between the secondary features of the apps and MARS total score as well as the engagement dimension. Conclusion: The dietary supplement apps need to be managed at a higher level of quality to provide safe and reliable information to consumers. Especially, quality on information and engagement dimensions can be improved. Involvement of healthcare professionals in the app development, management with adequate referencing of information, and use of secondary features for enhanced user engagement can be helpful.
About 3.9 million apps and 24 primary categories can be approved on Apple iTunes Store. Making accurate categorization can potentially receive many benefits for developers, app stores, and users, such as improving discoverability and receiving long-term revenue. However, current categorization problems may cause usage inefficiency and confusion, especially for cross-attribution, etc. This study focused on evaluating the reliability of app categorization on Apple iTunes Store by using several rounds of inter-rater reliability statistics, locating categorization problems based on Machine Learning, and making more accurate suggestions about representative functionality stems for each primary category. A mixed methods research was performed and total 4905 popular apps were observed. The original categorization was proved to be substantial reliable but need further improvement. The representative functionality stems for each category were identified. This paper may provide some fusion research experience and methodological suggestions in categorization research field and improve app store's categorization in discoverability.
Umer, Muhammad;Ashraf, Imran;Mehmood, Arif;Ullah, Saleem;Choi, Gyu Sang
ETRI Journal
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제43권1호
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pp.95-108
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2021
Application (app) ratings are feedback provided voluntarily by users and serve as important evaluation criteria for apps. However, these ratings can often be biased owing to insufficient or missing votes. Additionally, significant differences have been observed between numeric ratings and user reviews. This study aims to predict the numeric ratings of Google apps using machine learning classifiers. It exploits numeric app ratings provided by users as training data and returns authentic mobile app ratings by analyzing user reviews. An ensemble learning model is proposed for this purpose that considers term frequency/inverse document frequency (TF/IDF) features. Three TF/IDF features, including unigrams, bigrams, and trigrams, were used. The dataset was scraped from the Google Play store, extracting data from 14 different app categories. Biased and unbiased user ratings were discriminated using TextBlob analysis to formulate the ground truth, from which the classifier prediction accuracy was then evaluated. The results demonstrate the high potential for machine learning-based classifiers to predict authentic numeric ratings based on actual user reviews.
본 연구는 교수자와 학습자들이 소유하고 있는 여러 장치들을 활용한다는 개념을 이용하여 스마트러닝 환경을 지원할 수 있는 학습자 평가시스템을 개발하여 수업에 적용하였다. 또한, 인터페이스, 상호작용, 애플리케이션, 기술지원, 평가 영역을 통해 학습자의 만족도를 분석하였다. 개발된 시스템은 태블릿 PC와 스마트폰용 애플리케이션 프로그램, 프로젝터를 지원하는 전자교탁용 프로그램, 서버 프로그램으로 구성된다. 수업자료 및 학습자에 대한 평가, 피드백 자료는 모두 서버에 저장되며, 학습자는 이를 이용하여 스마트폰, 데스크탑 PC를 통해 학습하거나 수업에 대한 피드백을 실시간 받을 수 있게 하였다. 제안된 시스템을 이용할 경우 학습자의 학업성취도와 학습에 대한 흥미를 높일 수 있음을 보이고 있다.
Purpose: To develop educational material about nutrition during antepartum period for women pregnant with twins by using smartphone applications. Methods: A series of steps according to ADDIE model, including Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation were used to develop smartphone application of antepartum nutrition care for women pregnant with twins. Results: Based on experts' evaluation, the average score was $4.6{\pm}0.39$ in total. Content score was $4.7{\pm}0.40$. Interface design score was $4.5{\pm}0.55$. Content score was higher than interface design score. User evaluation was conducted in the form of interview. Results of interviews revealed that users generally responded positively to the accuracy, understanding, and objectivity for content items of the smartphone app. As for the evaluation of consistency for the evaluation item of interface design, users answered "ordinary" or "generally yes". For design suitability and accuracy of vocabulary, they answered 'generally suitable'. Conclusion: The smartphone app developed through this study is expected to aid antepartum care for women pregnant with twins. It will also contribute to health promotion of both pregnant women and twin fetus.
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.
The amount of data is increasing significantly as information and communication technology advances, mobile, cloud computing, the Internet of Things and social network services become commonplace. As the data grows exponentially, there is a growing demand for services that recommend the information that users want from large amounts of data. Collaborative filtering method is commonly used in information recommendation methods. One of the problems with collaborative filtering-based recommendation method is the cold start problem. In this paper, we propose a method to improve the cold start problem. That is, it solves the cold start problem by mapping the item evaluation data that does not exist to the initial user to the automatically generated data from the mobile app. We describe the main contents of the proposed method and explain the proposed method through the book recommendation scenario. We show the superiority of the proposed method through comparison with existing methods.
Purpose: This study suggests observational gait analysis (OGA) strategies for therapists with limited experience in clinics in evaluating patients with stroke during walking. Methods: The proposed model was the mnemonic STEP APP, whose initials refer to the process of OGA for clinical reasoning and decision-making by identifying problems during walking in patients with stroke. Results: STEP APP stands for step (S), tibia (T), events (E), phases (P), ankle (A), problems (P), and priority (P). It serves as a procedural guide for OGA in patients with stroke walking on the ground. Conclusion: This review suggests a simple evaluation of gait using OGA that can be used by therapists who have less experience and difficulty in evaluating patients with stroke during walking. However, it is important to consider the front and back views of motion as well as motion in the transverse plane in order to analyze problems accurately. Furthermore, small joint problems, such as those in the foot, should be considered when evaluating patients with stroke during walking.
본 연구의 목적은 정보통신 기술의 발달에 따른 교육환경 변화에 적응할 수 있는 스마트 디바이스 기반의 조리실습교육용 앱을 제작 보급하는 것으로 2012년 7월 1일부터 12월 30일까지 진행되었고 App의 설계는 조리실습 교육 내용 중 서양요리에 대한 이론 내용과 만드는 방법, 실습 동영상, 평가 문항으로 구성하였다. 또한 교수자와 학습자의 상호작용을 위해 공지사항과 관리자 문의 항목을 추가하였으며, 31가지 메뉴에 대한 메인요리사진 31개와 메뉴별 만드는 과정 사진 155개, 요리 레시피 31개, 요리 팁 31개, 평가 문항 372개, 요리 동영상 31개가 제작되었다. 제작된 콘텐츠는 사이트 http://kongju-fn.dslink.co.kr/super/index.html에 접속하여 직접 입력함으로써 App이 제작되도록 하였고, 이렇게 제작한 App을 'play store'에서 '요리박사'로 검색하면 찾을 수 있도록 하였다. 본 연구는 조리실습교육용 App의 개발이 전무한 시점에 제작되었다는 데 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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