사물인터넷(Internet of Things: IoT)은 다양한 사업자들이 같은 시장을 두고 경쟁하는 분야로, 서비스를 제공하는 사업자들의 주 사업영역 및 특성에 따라 제품의 기능과 성능 등의 차이가 존재한다. 본 논문은 감성분석을 통해 사업자의 특성에 따라 해당 사업자가 제공하는 서비스에 대한 만족도가 달라지는지를 평가한다. 이를 위해, 구글 플레이스토어에 등록된 국내외 사물인터넷 관련 서비스 중 스마트홈, AI스피커, 스마트카 3가지 영역의 총 41개의 애플리케이션에 대한 34,310건의 리뷰를 수집하고 단어 중요도 분석과 감성분석을 실시하였다. 리뷰분석은 키워드 중요도별, 서비스별, 사업자의 기존 사업영역별, 국내외 사업자별 등 다양한 차원에서 수행되었다. 분석결과, 이용자들의 사물인터넷 서비스에 대한 전반적인 평가는 낮은 것으로 파악되었고, 그나마 스마트홈이 다른 서비스 대비 상대적으로 높은 평가를 받았다. 제조업 기반의 사업자와 해외 사업자는 다른 특성의 사업자 대비 만족도가 높았다. 본 연구의 결과를 통해 개별 기업 차원에서 특성에 따른 서비스의 개선점을 찾고, 제품경쟁력을 제고하기 위한 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 개발자가 작성한 코드와 써드파티 라이브러리로 인해 발생하는 Permission Smell을 탐지하여 그 영향에 대해 다각적으로 분석했다. 이를 위해서 실제 구글 플레이 스토어에 존재하는 Android 앱로 구성된 대규모 데이터셋을 활용하여 존재하는 Permission Smell의 영향을 조사 및 분석하는 실증적 연구를 수행하였다. 연구 결과에 따르면 대다수의 안드로이드 앱에 Permission Smell이 존재하며 특히 써드파티 라이브러리는 개발자가 사용하지 않는 기능에 대해서도 권한을 요구하므로 이러한 Smell 들을 더 많이 발생시킨다. 또한, 대다수의 개발자는 써드파티 라이브러리로 인해 선언된 불필요한 권한을 올바르게 비활성화하지 않는다는 것을 파악하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 논문에서는 Permission Smell이 사용자 경험에 미치는 영향에 대해 논의한다. 결과적으로 불필요한 권한을 요구하는 앱이더라도 다운로드 횟수에 영향을 주지는 않았다. 그러나 불필요한 권한을 요구하는 앱들은 사용자들로부터 더 낮은 평가를 받았다.
코로나19에 대한 전세계적 팬데믹이 진행되고 있는 상황에서 잘못된 정보가 대중에게 노출되었을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 우려와 함께 현재 주요 앱 마켓에서 민간 애플리케이션에 대한 차단 조치도 단행되고 있다. 그러나 감염병 상황에서 중앙집중식의 일방적인 정보 전달보다 대중이 스스로 정보를 공유하는 것이 효과적인 측면도 동시에 존재한다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용해 감염병 상황에서 민간 주도의 정보제공에 대한 이용자 반응을 분석한다. 이를 위해 정부와 민간이 현재 한국의 구글 플레이스토어에서 제공하고 있는 모든 코로나19 애플리케이션에 대한 이용자들의 반응에 대한 토픽 모델링과 감성분석을 실시한다. 분석 결과, 이용자들은 정보의 신뢰성, 위험회피, 실시간성, 유용성, 안정성 등 모든 차원에서 정부 대비 민간 애플리케이션에 대해 더 긍정적인 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 민간 애플리케이션에 대한 일방적인 차단이 아닌, 사후적인 모니터링 시스템을 도입하는 방안 등을 제안한다.
COVID-19 팬데믹 영향으로 대면 소통이 어려워지면서 비대면 소통의 영향을 파악하는 연구가 진행되고 있으나 메신저 애플리케이션 리뷰를 통해 이를 살펴본 연구는 미비하다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내의 메신저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)토픽 모델링을 통해 팬데믹의 영향을 파악하고, 이에 따른 서비스 전략 방안을 제시하고자 한다. 연구에서는 팬데믹이 시작된 시점과 사용자가 부여한 평점을 기준으로 데이터를 분류하였다. 분석 결과 주로 중장년층이 메신저를 사용하는 것으로 나타났으며, 팬데믹 이후에는 가족과의 소통이 증가한 것으로 확인되었다. 사용자들은 애플리케이션의 업데이트에 대해 불만을 표현하였으며, 변화에 대한 적응이 어려움을 보였다. 이에 업데이트 주기를 조정하고 사용자들의 의견을 적극 수용하는 개발접근이 필요하다. 또한, 직관적이고 간편한 사용자 인터페이스(UI)를 제공한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.
다수의 앱 개발업체가 사업에 어려움을 겪고 있는 상황에서 수익을 높일 수 있는 분야로 본 연구에서는 자동차용 앱을 선정하고, 자동차를 운전하거나 관리하는 용도로 쓰이는 모바일 앱을 분석하여 분류하였다. 총 697개의 자동차용 앱(애플의 앱 스토어에서 273개와 구글 플레이 스토어에서 424개)을 분류한 결과 8개 집단으로 나뉘었는데, 대부분 차량 뉴스 및 정보(28%), 위치 서비스(23%), 대여 서비스(15%), 안전/효율 운전(12%) 집단에 속하였다. 나머지는 매매, 운전자 소통, 유지보수 관리, 경비 관리용 이었다. 하지만, 다수의 앱들이 주 기능면에서 너무 비슷한 경우가 많았고, 단지 소수의 앱만이 둘 이상의 집단에 속할 만큼 다양한 기능을 제공하고 있었다. 분류 체계의 실용성을 높이기 위하여 분류자간 신뢰성 검사를 두 번에 걸쳐 실시한 결과 Cohen's Kappa 값이 0.886과 0.828로 수용할 만한 수준이었다. 본 연구의 결과는 자동차용 앱 개발업체가 기존 앱이 제공하지 않는 기능을 발굴내거나 다기능을 복합한 앱을 개발하는데 유용할 것이며, 향후 유망 앱을 찾기 위한 방안을 연구할 필요가 있다.
가상환경 기술의 발전과 COVID-19 팬데믹으로 언택트 문화가 부상함에 따라 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 본 연구에서는 최근 메타버스 서비스로 주목받는 "제페토" 애플리케이션에 대한 사용자들의 리뷰를 분석하여, COVID-19 팬데믹 이후 메타버스에 대한 요구사항의 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2018년 9월부터 2023년 3월까지 구글플레이스토어에 작성된 "제페토" 애플리케이션 리뷰 109,662건을 수집하였으며, LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 토픽을 추출하고, COVID-19 팬데믹이 선언된 "2020년 3월 11일"을 기준으로 전·후로 토픽이 어떻게 변화했는지 Causal Impact 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션 기능적 문제(토픽1), 보안 문제(토픽2), 애플리케이션 내 가상화폐(Zem)에 대한 불만 사항(토픽3), 애플리케이션 성능(토픽4), 개인정보 관련 문제(토픽5) 등 5가지 토픽이 추출되었으며, 이들 중 보안 문제(토픽2)가 COVID-19 팬데믹에 가장 큰 영향을 받았음이 확인하였다.
차(茶)는 오랜 음용의 역사를 갖은 음료로서 커피, 코코아와 함께 세계 3대 기호음료로 알려져 있으며 생활문화와 전통이 함께하여 다양한 콘텐츠의 애플리케이션이 개발되고 있다. 애플 앱스토어와 구글플레이에 등록된 차연관 앱은 1,000개 이상으로 파악되었다. 본 연구는 스마트폰 앱의 호감도가 높은 20대를 주 연구대상으로 차 소비자들이 선호하는 차연관 앱의 기능은 무엇이고 선호하는 앱의 기능에 따라 소비자들의 특성에 차이가 있는지를 찾아보았다. 차 소비자 169명을 대상으로 설문조사를 한 결과 선호하는 차연관 앱 기능과 소비자들의 연령, 차 섭취량은 유의한 차이를 보였다. 20대는 차 마시는 곳 찾기, 엔터테인먼트와 티타이머 기능을 더 선호하였으며 30대 이상의 소비자 층은 예절, 다례, 다기, 차에 관한 기록의 기능을 더 선호하는 것으로 나타났다. 섭취량이 많은 소비자 층은 다례와 예절에 더 높은 선호도를 보였다. 선호하는 앱 기능과 소비자들의 성별, 차 애호 기간은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 차연관 앱에 관한 소비자 특성에 관한 기초자료를 제공하여 차연관 앱 개발을 도모하고 전통음료를 배경으로 한 다양한 앱과 콘텐츠 개발과 발전에 기여하는데 뜻이 있다.
스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 기기의 발달과 사용이 증가함에 따라, 모바일 기기를 기반으로 한 모바일 어플리케이션 시장이 급속도로 커지고 있다. 모바일 어플리케이션 사용자는 어플리케이션을 사용 경험을 공유하고자 리뷰를 남기는데, 이를 분석하면 소비자들의 다양한 니즈를 파악할 수 있고 어플리케이션 개발자들은 소비자들이 작성한 리뷰를 통해 애플리케이션의 개선을 위한 유용한 피드백을 받을 수 있다. 그러나 소비자들의 남기는 많은 양의 리뷰를 수작업으로 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용을 지불해야하기 때문에 이를 최소화 할 방안을 마련할 필요성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 구글 플레이스토어(Google PlayStore)의 배달 어플리케이션 사용자 리뷰를 수집한 후 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 어플리케이션 기능 장점, 단점, 기능 개선 요청, 버그 보고의 4가지 범주로 분류하는 방법을 제안한다. 연구 결과, Hugging Face의 pretrain된 BERT기반 Transformer모델의 성능의 경우 위의 4개의 범주에 대한 f1 score값은 차례대로 0.93, 0.51, 0.76, 0.83으로 LSTM, GRU보다 뛰어난 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
간편 결제 서비스는 간편 인증 수단을 이용한 결제 및 송금 서비스이다. 코로나 19로 인해 온라인 거래가 증가하면서 간편 결제 서비스 이용이 증가하고 있다. 이와 함께 네이버페이, 카카오페이, 토스와 같은 전자금융업이 간편 결제 시장의 경쟁 구도를 다각화하고 있다. 해외의 핀테크 기업인 PayPal과 Alibaba는 자국 내 독보적인 점유율을 보유하고 있지만, 국내 간편 결제 시장은 독보적인 점유율을 차지하고 있는 업체가 없어 경쟁이 심화되고 있다. 본 연구에서는 간편 결제 시장 참여자를 전자금융업자, 휴대폰 제조업자, 금융회사로 분류하고, 각 업종의 대표적인 서비스들에 대해 SWOT 분석을 진행하였다. 구글 플레이스토어 실 사용자 후기를 토픽모델링 기법을 사용하여 분석하였고, 긍정 토픽을 강점으로 부정 토픽을 약점으로 활용하였다. 또한, 뉴스 기사를 P(정치), E(경제), S(사회), T(기술)로 나누어 토픽모델링을 진행하여 간편 결제 서비스에 대한 기회와 위협을 도출하였다. 본 연구를 통해 간편 결제 시장 참여자가 자사의 서비스 역량을 확인할 수 있도록 하고, 서비스별로 간편 결제 시장에서 우위를 점할 수 있는 서비스 활성화 전략을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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