International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.136-148
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2024
In recent years, public attention to health and wellness issues has increased. The integration of smart fitness hardware and innovative technologies have made the development of smart fitness a trend. The number of fitness applications in the market has surged, and demand for an optimal experience is increasingly high. This study selects Sweatcoin, Home Workout, Six Pack in 30 Days, and Fitness Coach & Diet as research subjects from the top ten global mobile health and fitness apps in 2022 based on download rankings. The research is based on eight gamification elements: motivation, challenge, achievement, relationships, sharing, reward, level, and competition, identified through preliminary studies. We distributed a total of 166 questionnaires to users and collected 163 valid responses for data analysis. The Kano Model was used to study the desires of fitness enthusiasts using fitness apps. To reduce the limitations of the research results, the Better-Worse Method was employed for satisfaction index analysis. Based on the final analysis, we propose suggestions for improvement for the four fitness apps to better meet user needs and create a more attractive and efficient application experience.
현재 위치기반서비스는 우리의 일상생활에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 위치 정보의 수집과 이용이 급속하게 증가하고 있다. 위치기반 서비스가 발전하면서 사용자가 느끼는 편의성은 증대되었지만, 프라이버시 침해에 대한 불안 역시 증가하였다. 이에 본 논문에서는 사용자의 위치 기록을 안전하게 기록하고 관리할 수 있는 애플리케이션을 설계 및 구현한다. Room DB를 이용하여 수집한 개인 위치 정보를 위치기반서비스 사업자의 서버가 아닌 사용자 기기의 로컬 데이터베이스에 저장한다. 또한 사용자가 원할 때 기록을 시작하고 종료할 수 있게 하여 위치 정보에 관한 개인정보 보호 측면을 강화한다. 사용자가 본인의 위치 정보를 스스로 제어함으로써 이동 경로 기록에 관한 사용자의 불안감을 감소시킬 수 있다.
협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
Kim, Mi-jin;Kim, Ji-ho;Lee, Dong-hyeon;Han, Jung-hoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권9호
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pp.49-57
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2022
현재 우리 사회는 기후 문제와 세계 인구 증가로 인해 식량 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 해결할 방안으로 인공지능(Artificial Intelligent, AI)와 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)을 접목 시킨 다중 원격 제어 스마트팜을 제안한다. 제안하는 스마트팜은 ICT 기술을 접목시켜 공간과 시간에 제약 없이 원격으로 제어 및 관리하고 작물의 생육환경을 다중 제어한다. 아두이노를 활용하여 스마트폰 애플리케이션(Application, APP)을 통한 다중 제어가 가능한 스마트팜 시스템을 제안하였고, 딥러닝 기술을 적용하여 작물의 생장을 실시간으로 관찰하면서 다양한 데이터 확보 및 진단 기능을 가지는 AI기술을 포함하였다. 스마트팜 내의 각종 센서들을 제어하고 센서들의 데이터 값을 구축한 데이터베이스에 저장하여 사용자가 APP을 통하여 확인할 수 있도록 하였다. 사용자는 APP에서 현재 기상을 참고하여 제어할 수 있도록 하였고 캠을 통해 생육 환경을 실시간으로 확인할 수 있다. 다중 작물을 위한 다중 제어에는 2개 이상의 생육 환경에 대한 각각의 LED, COOLING FAN, WATER PUMP를 적용하여 사용자가 편리하게 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고 딥러닝 기술을 사용하여 TensorFlow 프레임워크를 통해 생육 단계를 진단해주는 APP을 구현하여 사용자가 현재 작물이 어느 단계의 생육 상태인지 손쉽게 진단할 수 있도록 도와주는 애플리케이션을 개발 하고 적용하였다.
최근 측량 및 지형 공간정보 분야의 기술들은 정보통신기술 발달로 사용자 친화적인 기술로 발전하고 있다. 그러나 현장에서 측량성과와 측량한 지점의 좌표를 알기 위해서는 노트북, 태블릿 PC 및 테스크톱 PC 등의 보조 장치와 토탈스테이션을 연결하여 관측 데이터를 얻어야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 연구에서는 토탈스테이션과 스마트폰 간의 블루투스 무선 통신을 통하여 현황측량이 가능하며, 실시간으로 측정된 데이터를 인터넷 지도에 맵핑하고, 측량성과를 나타낼 수 있는 앱을 개발하였다. 개발된 앱은 블루투스 모듈, 트래버스측량 모듈, 현황측량 모듈, 그리고 좌표변환 모듈로 구성되어 있으며 현장에서 외업과 내업을 동시에 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구는 현장에서의 토탈스테이션의 운용 능력과 사용자의 편의성을 향상시키는데 크게 기여할 것으로 사료된다.
안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
안드로이드 스마트폰에서 많은 앱들이 백그라운드로 실행되기 위해 서비스 앱으로 개발된다. 메모리가 부족하면 오랫동안 CPU를 사용하지 않은 사용자 앱뿐만 아니라 서비스 앱도 강제로 종료된다. 하지만, 서비스 앱은 잠시 후 자동으로 재실행되기 때문에 메모리 공간을 지속적으로 소비한다. 본 논문은 사용자들의 스마트폰에서 실행 중인 서비스 앱의 개수와 메모리 사용량을 조사한다. 서비스 앱의 개수는 전체 실행 중인 앱 개수의 최대 65%, 서비스 앱의 메모리 사용량은 전체 메모리의 최대 55%까지 차지한다. 또한, 실행 중인 서비스 앱의 개수가 스마트폰과 앱의 응답 시간에 미치는 영향을 분석한다. 서비스 앱의 개수가 증가할수록 사용자 앱의 시작 시간이 최대 22배까지 증가한다. 부팅 시간과 앱 설치 시간이 서비스 앱의 개수가 증가함에 따라 크게 증가한다.
현대인들은 개인별로 많은 종류의 옷을 가지고 있고 옷장은 단순히 옷을 보관하는 용도뿐만 아니라 옷장의 상태에 대한 관리가 중요해졌다. 본 논문에서는 스마트 옷장의 사용자는 일상생활의 편리함 및 최적의 옷장 상태를 제공하는 스마트 옷장을 제작하여 다양한 환경에서 사용 가능한 스마트 가구개발의 가능성을 제시하였다. 개발된 시스템에서 Arduino MEGA를 기반으로 블루투스 연결을 통한 앱 인벤터와 터치식 LCD를 사용해 옷장을 제어되며, 날씨에 따라 사용자에 어울리는 옷을 추천해준다. 또한 LCD 스크린을 통한 실시간 날씨 상태 확인, 필요에 따라 손쉽게 환기가 가능하도록 하여 시간 절약과 편리성에 의미를 둔 스마트 옷장을 설계하였다. 사용자의 적합한 옷을 어플리케이션으로 추천할 수 있도록 Arduino와 app inventor 프로그램을 통해 구현하였다.
본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.
국내 배달앱 서비스는 COVID19 상황으로 비대면 문화가 확산하고, 산업 규모도 커지면서 비약적인 도약을 맞이하고 있다. 확대되는 배달앱 서비스 시장에서 이용자의 신뢰가 이성적 요인과 감성적 요인에 미치는 영향 요인을 분석함으로써 변수들 사이의 구조적 관계를 검증하려고 한다. 배달앱 서비스 이용자들이 이성적 요인과 감성적 요인의 관계에서 매개변수를 신뢰하고 판별 타당한 배달앱 서비스의 신뢰에 따른 만족과 구전을 통한 서비스 확대 모형을 설계하여, 이용자들이 이용하는 과정에서 어떻게 이용자의 구전 의도에 영향을 미치는지 가설을 통해서 검증했고, 배달앱 서비스 이용자들에 대한 다양한 서비스 전략으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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