• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.129-142
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• 2019

블록체인기술에 대한 관심은 지속적으로 증가되고 많은 분야에 활용되고 있다. 블록체인기술은 타인이 함부로 데이터와 거래를 제어할 수 없게 하는 분산 환경을 제공한다. 모바일앱 추천은 모바일 사용자에게 적당한 앱을 추천하는데 사용된다. 예를 들어, 사용자의 선호도 및 모바일 환경에 따라 서로 다른 모바일앱을 추천하는 복수의 안드로이드기반 추천앱이 개발되어왔다. 앱 추천은 사용자가 다른 사용자의 경험을 참조하여 앱을 발견하는 데 도움을 준다. 수집된 많은 양의 데이터 및 사용자 정보는 외부 공격에 대한 취약성과 사용자 개인 정보 보호 문제를 내포한다. 이 문제를 해결하는 방법으로 암호화 안전을 보장하는 블록체인 기술을 적용할 수 있다. 본 서베이 논문에서는 모바일앱 추천 기술과 전자상거래 기술 동향을 살펴본다. 개인화된 앱 추천에 대한 사용자의 개인 정보 선호 중요성 측면에서, 블록체인기술과 협업필터링 기술의 접목이 사용자에게 안전한 데이터 환경을 제공할 수 있는지도 살펴본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.353-363
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• 2019

본 연구는 모바일 앱 배색을 위한 색채 추천 시스템의 활용을 위한 연구이다. 이를 위해 선택 색상에 조화되는 색채를 자동으로 추천해주는 머티리얼 시스템과 모바일 웹 앱의 3 배색을 모바일 앱 디자인에 적용하여 배색 실험을 하였다. 그리고 두 가지 방법의 실험에 대한 설문으로 색상 구성과 선택 색상, 결과물의 만족도에 관한 정도를 리커트 7점 척도로 알아보았고, 결과물에 따른 배색 특징을 비교하여 분석하였다. 머티리얼 컬러 팔레트는 정해진 색상의 규칙적인 색조 단계를 자동으로 시스템화하여 색상 선택을 쉽게 하였지만, 모바일 웹 앱 3 배색인 주조색, 보조색, 강조색에 대한 색상 구성과 색상 범위가 다르며, 프라이머리 컬러와 세컨더리 컬러만 선택 가능하여 디자인에 따라 강조색의 선택 기능이 필요했다. 또한 머티리얼 시스템은 색상 범위와 배색 범위가 정해져 있기 때문에 유채색의 사용이 많았고, 대비가 큰 색조나 보색을 선택해도 배색 범위에 따라 배색 결과물의 이미지가 달라져서 배색 범위에 따른 색상 구성의 역할이 중요했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.635-636
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• 2014

최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.39-41
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• 2023

본 논문에서는 대학생들의 스터디 활동을 돕는 앱의 구현 내용을 앱에서 핵심적으로 사용되는 관심도 기반 추천 알고리즘을 중점으로 소개하였다. 해당 알고리즘을 통해 이 앱은 사용자에게 더욱 높은 접근성을 제공한다. 본 논문에서는 이 알고리즘의 설계와 적용 방식을 서술하였고, 이를 통한 앱의 기대효과를 작성하였다. 본 연구의 과정은 해당 앱을 개발하는 과정을 서술하여 유사한 앱 또는 유사한 알고리즘을 활용하는 앱을 개발하는 프로젝트에서 사례로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.481-494
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• 2015

모바일 시장의 성장과 더불어 다양한 앱의 등장은 기존 스마트폰 사업자 및 애플리케이션 개발자들간의 경쟁을 가중시키고 있다. 이에 다양한 스마트폰 앱의 유형별 사용 및 추천의도에 관한 연구가 필요해진 시점이다. 본 연구에서는 기존 UTAUT 모형에 성과기대에 영향을 미치는 요인으로 개인화와 신뢰성을, 사용의도에 영향을 미치는 요인으로 플로우를 추가하여 스마트폰 앱 사용에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 하였다. 또한 스마트폰 앱의 유형을 실용적인 성격의 앱과 엔터테인먼트적인 성격의 앱의 두 가지 대비되는 유형으로 나누어 스마트폰 앱 수용에 관해 각각의 앱 특징에 따라 영향의 차이를 검정하여 전략적 시사점을 도출하고자 하였다. 연구결과, 첫째, 신뢰, 개인화가 성과기대에 유의한 영향을 미치며, 성과기대, 노력기대가 스마트폰 앱의 사용의도와 사용행동 및 추천의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 실용앱과 엔터테인먼트 앱의 유형에 따라 사용자의 스마트폰 앱의 사용목적과 사용에 영향을 미치는 요인들이 다르게 나타났다. 따라서 본 연구가 스마트폰 앱 개발자, 이동통신사, 기업 등의 앱 제작과 서비스제공, 마케팅 등에 실질적으로 활용될 수 있는 전략적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.379-386
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• 2014

모바일 기기의 사용이 급증하면서 앱 스토어를 이용하는 사용자들 또한 증가하고 있다. 그러나 앱 스토어들은 대부분 단순한 랭킹 방식의 추천을 사용하므로 추천의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자에게 더 적합한 아이템을 추천하기 위해 사용자 정보 가중치와 아이템의 최근 선호 정도를 반영한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 셋을 카테고리별로 구분한 후 협업필터링 기법에 사용자 정보 가중치를 적용하여 예측값을 추출한다. 카테고리별로 아이템에 대한 최근 선호 정도를 반영하기 위해 특정 기간을 지정한 아이템 평가값 평균을 구한다. 최종적으로 두 결과 값을 결합하여 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2012

스마트폰 시장이 급성장하면서, 앱스토어 시장도 급성장 하고 있다. 애플과 구글의 앱스토어는 각각 65 만개, 60 만개의 유효 앱 등록량을 돌파했으며, 다운로드 역시 300 억과 200 억 다운로드를 돌파하였다. 앱 사용자들은 어떤 이유로 수 많은 어플리케이션 중에서 특정 어플리케이션을 선택하고 다운받는지에 대한 연구는 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 컨텐츠 정보와 외적인 요인을 4가지 요소(앱의 정보, 외부 추천, 사용 평가, 사용 통계)로 분류하여 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 찾고, 모바일 어플리케이션 스토어 시스템의 품질 개선과 추가로 국내에서 어플리케이션 스토어 시스템 구축을 진행하고 있는 사업자에게 실무적 도움을 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-20
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• 2014

스마트폰의 확산과 그에 따른 모바일 앱 산업의 괄목할 성장과 발맞추어 대학생들의 스마트폰 어플리케이션 선택 이유에 대한 조사를 실시한다. 본 연구에서는 스마트폰 어플리케이션의 선택 이유에 대한 양적인 조사를 연구 범위로 하고 조사방법론으로는 대전의 한 대학교의 학생들에게 설문을 통하여 어플리케이션을 선택하는 이유를 파악하는 방법을 취한다. 또한 어플리케이션 선택 이유에 있어 성별에 따른 차이와 학년에 따른 차이를 SPSS 20 통계패키지를 이용하여 검증한다. 조사 결과는 어플리케이션 선택 이유로 "포털 등에서 정보를 취득하는 경우"와 "친구 등 타인의 권유"가 근소한 차이로 1, 2위로 꼽히고 "앱스토아의 추천"이 가장 낮은 비중을 나타난다. 성별 어플리케이션 선택 이유는 여자가 남자에 비해 친구 등 타인의 권유에 훨씬 크게 영향을 받는 등 통계적으로 유의한 차이를 보인다. 반면 학년별 선택 이유는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는다.