4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 기반 맛집 앱에 대한 이용만족과 재이용의도에 영향을 미치는 선행 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기를 제시하여 영향 관계를 규명하고, 이를 선행연구와 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 맛집 앱 이용자들이 지각하는 앱 서비스품질 요인과 사용후기의 역할을 파악하여 맛집 앱 콘텐츠개발과 운영에 도움을 줄 수 있는 실무적 시사점을 제시하였다. 연구의 조사대상과 공간적 범위는 최근 3개월 이내에 스마트 폰 맛집 앱을 검색한 경험이 있는 전국의 20세 이상 남녀 내국인 거주자로 선정하였다. 선정된 조사대상자들에게 먼저 망고플레이트, 다이닝코드, 핫플레이스 등 빅데이터 맛집 앱을 검색해서 음식점을 선택하고 이용한 경험이 있는 지를 사전질문을 통하여 파악한 후, 경험이 있다고응답한소비자를대상으로설문조사를하였다. 연구결과, 서비스품질 중 신뢰성, 정보성, 시스템능력이 앱 이용만족에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났으나, 디자인과 이동성은 아무런 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 앱 이용만족은 앱 재이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용후기 정보성은 조절적 역할을 하는 것으로 나타났다. 외식소비자들의 지속적인 맛집 앱 이용에 영향을 미치는 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기 정보성의 중요성을 규명하였다.
스마트 폰의 등장으로 인해 사용자들은 모바일 기기를 통해 언제 어디서나 인터넷 서비스를 이용할 수 있게 되었고 더불어 다양한 앱을 통해 기존에 PC에서 제공되던 서비스들이 모바일 기기로 이동하게 되었다. 이러한 변화는 TV시장에도 영향을 미치게 되었고 TV에서도 인터넷 서비스뿐만 아니라 다양한 앱 서비스를 이용할 수 있는 스마트TV 시대를 열게 되었다. 스마트 TV시스템은 방송망과 인터넷 망을 통해 사용자에게 보다 다양한 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있게 되었으나 각 인터넷 콘텐츠 제공자가 앱 형태로 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 콘텐츠 제공자로부터 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 데에 한계가 있었다. 본 논문은 사용자 키워드 검색문 의미해석을 통해 서로 상이한 멀티미디어 콘텐츠 메타데이터 정보 구조를 가지고 있는 콘텐츠 제공자들이 효과적으로 검색결과를 제공할 수 있는 스마트TV통합검색시스템에 대하여 기술한다.
본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.
현재 가장 활발히 이용되고 있는 음악 검색 서비스는 스마트폰의 앱(App) 형태로 사용자에게 배포되고 있다. 사용자는 스마트폰의 마이크에 자신의 주위에 들리는 음악을 직접 검색 소스로 입력함으로써 검색 작업을 수행한다. 일반 가정에서 사용자가 즉흥적으로 음악 검색을 수행하고자 하는 경우는 주로 TV 시청 중에 발생한다. 그러나 최근 널리 보급되고 있는 스마트TV의 하드웨어 및 소프트웨어 능력이 충분한 상황에서, 별도의 스마트폰을 이용하여 음악을 검색하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문은 사용자가 외부 검색 장비에 의존하지 않더라도, 스마트TV에서 자체적으로 현재 시청중인 영상에 삽입된 배경음악을 실시간으로 검색하여주는 서비스를 제안한다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
스마트폰 시장의 급격한 성장으로 새로운 비즈니스 모델이 필요함에도 불구하고 그 동안의 스마트폰 앱 관련 연구들은 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)과 Rogers의 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)을 기반으로 한 것이 대부분으로 실제 사용자 특성에 관한 연구는 부족했다. 이 연구에서는 스마트폰 앱 기능을 분류하고 기능별 앱을 이용하는 사용자들의 특성을 분석하였다. 스마트폰 앱의 기본 기능인 통화 및 메시지, 음악 및 동영상, 정보검색, 게임, SNS(Social Network Service)에 따른 사용자 특성은 인구통계학적 특성뿐만 아니라 스마트폰 이용 특성(앱 다운로드 빈도, 유료 앱 다운로드 경험)에서도 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 그리고 스마트폰 이용 특성은 스마트폰 사용기간과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 대표적으로 음악 및 동영상 관련 앱을 활발하게 사용하는 집단은 앱을 주 3회 이상 다운로드받는 20대 여성으로 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것이 특징이다. 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것은 앱 마켓의 플레이어들에게 긍정적인 부분이지만, 음악 관련 앱 제공의 경우 대규모 업체들이 독점하고 있어 중소규모 플레이어들은 기존과 차별화된 혁신적인 비즈니스 모델을 개발해야 함을 시사한다. 이 연구 결과는 앱 이용에 따른 사용자들의 특성을 살펴봄으로써 앱 마켓의 플레이어들이 비즈니스 모델을 기획하고 각 기능별로 보다 사용자 특성에 맞는 앱 상품을 개발하는데 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
최근 우리사회는 집중호우, 산사태 등의 재해발생으로 사회적으로 적지 않은 피해를 입고 있다. 이에 따라 재난 관련기관에서는 효과적인 대응체계를 마련하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히, 스마트폰이 사회 여러 분야에서 폭넓은 활용이 이루어짐에 따라 재난방재 분야에서도 이를 활용하는 시스템 구축에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 대부분 간단한 형태의 재난정보만 제공하기 때문에 사용자의 상황 및 요구조건을 고려하는 재난정보 서비스는 제공되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 재난정보수집 및 제공이 상호 연계적으로 가능한 체계 구성과 사용자의 요구에 따라 정보를 검색할 수 있는 애플리케이션 기능을 구현하여 더욱 효율적인 재난정보서비스를 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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