본 연구에서는 음악 스트리밍 서비스의 이용자 수가 점차 늘어가는 추세 속에서 사용자들에게 개선된 사용성을 가진 앱을 제공하고자 Screen Test기법과 실시 전후로 인터뷰를 진행하는 방식으로 사용성 테스트를 실시하고, Performance Measurement방식과 Contextual Inquiry방식을 사용하여 사용성 테스트 진행하였다. 사용성 테스트는 10대부터 50대 사용자 각 1명씩 진행하였으며 서비스 사용자가 많은 멜론, 유튜브 뮤직, 지니, FLO앱에서 진행하였다. 사용성 테스트 결과 아이콘이 기능을 충분히 나타내지 못하고 상호 작용 가능한 버튼으로 인식되지 못하여 사용자가 지나치는 점, 기능이 활성화 되었을 때 시각적 효과 부족으로 사용자가 인지하지 못하는 문제, 기능 배치가 연속적이지 않아 끊기는 사용성을 가지는 문제점을 도출하였다. 이에 대해 각 앱에 대해서 아이콘을 직관적으로 변경하고, 기능 활성화 시 화면의 시각적 효과를 추가하며, 기능이 연속성을 가지도록 위치 조정을 하는 등의 사용자 화면 개선안을 시각적 자료와 함께 제시했다.
기상 데이터는 시설 설치의 비용 문제로 인하여 제한된 도시 공간에서 정밀한 정보를 수집되기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 최근 관심을 끌고 있는 센스 네트워크 기술을 활용하여 휴대폰을 센서로 활용하는 기상 지도 생성 및 서비스 응용 기법에 대하여 고찰한다. 그리고 시스템 구현을 위한 디자인 내용을 소개한다.
교수학습 사이트는 교과 교육 지원이라는 특성상 그 서비스 개선에 있어서 사용자 중심적 디자인이 특히 요구된다. 기존 웹사이트 개선 연구는 단순히 웹사이트와 사용자 간의 인터랙션에서 발생하는 문제점에 초점을 맞추어 왔는데 사용자의 근본적인 니즈를 발견하고 만족시키기 위해서는 웹사이트 사용 정황의 이해라는 보다 확대된 개념에서의 접근이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹사이트의 문제점 발견 및 사용자의 근본적 니즈 파악을 위하여 오프라인과 온라인 환경에 걸친 사용자 경험 관찰 프로세스를 기획하고 교수학습 사이트 서비스 개선을 위해 이를 적용하였다. 사이트 비지팅(Site Visiting), 비디오 에쓰노그라피(Video Ethnography), 사용자 다이어리 및 셀프카메라(User diary and Self camera), 그리고 인터뷰 기법이 현장 조사에서 이용되었으며 원격 사용성 평가 소프트웨어를 활용한 사용성 평가 및 카드소팅 테스트가 온라인 환경에서 진행되었다. 관찰 후 분석을 통해 교수학습 사이트의 새로운 컨텐츠 및 서비스 방향을 도출할 수 있었으며 웹사이트 사용자 경험 관찰 방법론 정립에의 가능성을 제시하였다.
서비스 지향 개발에서 서비스 식별은 워크플로우, 목표와 시나리오, 유스케이스, 컴포넌트, 휘처, 패턴 등에 기반해서 이루어져 왔다. 그러나, 비즈니스 가치 관점에서 의미적 접근에 의한 서비스의 식별은 아직 구체화되어 있지 않다. 본 논문은 비즈니스 서비스 식별의 정확성을 향상시키기 위하여, XL-BPMN 모델 대상의 구조적 및 의미적 분석에 의한 비즈니스 서비스를 식별하는 방법을 제시한다. 비즈니스 시나리오에 기반해서 비즈니스 프로세스들을 식별하고, 이 프로세스는 XL-BPMN 비즈니스 프로세스 모델로 디자인한다. 이 비즈니스 프로세스 모델에서, 액티비티들간 구조적 패턴과 속성 기반 의미적 유사성의 통합된 분석 결과에 의해 밀접한 액티비티를 바인딩해서 단위 비즈니스 서비스를 식별한다. 이를 통해, 상위 비즈니스 가치 관점의 XL-BPMN 모델을 통한 정확성과 모듈성이 높은 단위 비즈니스 서비스 식별을 할 수 있다. 식별된 서비스의 재사용을 통해서 서비스 지향 개발을 더욱 가속화를 도모할 수 있을 것이다.
최근, Internet of Everything (IoE)는 Internet of Things (IoT)의 영역을 급속히 확장하며 그 범위를 넓혀가고 있다. IoT가 여러 가지 다양한 센서들을 인터넷에 연결하는 기술이라면 IoE는 우리주변의 모든 기기들 (예를 들면 가전제품이나 보안 시스템)을 IoE와 아울러서 통합된 망을 구축함으로써 여러 가지 상승효과를 모색하는 정보산업의 새로운 흐름이라 할 수 있겠다. 하지만, IoE의 많은 장점에도 불구하고, 새롭게 개발되고 있는 기술이라는 특성상, 아직도 보완해야 될 점이 많은 것이 사실이다. 특히, IoE 환경의 경우, 가정이나 사무공간에서 연결되고 있는 기기나 장비들이 개인용품이 많다는 특성상 정보 보안에 문제가 생길 때 개인정보 유출의 우려가 클 수밖에 없는 것이 사실이다. 하지만, 많은 IoE 서비스 이용자들이 이런 보안상의 문제점들에 대해서 인지하지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 보안경고 디스플레이 기술을 활용하여 일반인들에게 개인정보 유출에 대한 경각심을 일으키고 구체적인 대응방안을 모색해 볼 수 있도록 유도하는 디자인 기법들의 가능성들을 모색해 보고자 한다.
웹 정보시스템 개발에 있어 사용자 요구사항이 복잡하고 다양해짐에 따라 웹 정보시스템 개발에 SE 기술을 접목하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 아직 웹 기반 소프트웨어공학을 대학의 교육과정에 도입하는 경우는 없다. 본 논문에서는 웹 정보시스템의 개발 및 운영에 대한 핵심 소프트웨어공학 기법을 교육함에 있어서 중요하고 시급한 주제, 네 가지를 제안하려 한다. 첫 번째는 웹 기술과 컴포넌트 기술을 적용한 소프트웨어 아키텍처이고, 두 번째는 웹 효과적인 웹 응용 개발을 위한 디자인 패턴이며, 세 번째는 웹기반 SW 테스팅의 계획수립 및 테스트 수행 기법이고 마지막으로 웹서비스 기술과 적용 사례가 교육되어야 할 것으로 보인다.
스마트폰 대중화와 맞물려 소셜네트워크 서비스 이용이 일상화되자 기업은 제품홍보 및 브랜드 인지도 제고를 위해 여러 개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용하고 있다. 기업은 소셜네트워크 서비스 마케팅 초기부터 현재까지 사용자의 관심유도와 자발적 참여 증진을 위해 게임의 기능적 측면과 정서적 즐거움을 재현하는 '게이미피케이션(Gamification)' 요소를 사용하고 있다. 따라서 본 연구는 소셜네트워크 서비스의 게이미피케이션 요소를 고찰하고 하나의 기업이 여러개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용할 때 나타나는 특징을 살펴보고자 했다. 우선 문헌연구를 통해 소셜네트워크 서비스와 게이미피케이션의 개념 및 특징을 고찰하였다. 다음으로 게이미피케이션 구성요소인 게임 기법과 역학, 재미유형을 정리하였다. 그리고 이론적 고찰에 근거하여 국내에서 가장 많이 사용하는 '카카오스토리', '밴드', '페이스북', '인스타그램' 4개의 소셜네트워크 서비스 중 3개 이상을 사용 중인 '코카콜라 코리아', '롯데마트', '캐논 코리아', '코오롱스포츠', '유니클로 코리아' 5개 기업의 게이미피케이션 마케팅 사례를 수집하여 게이미피케이션 마케팅 특징을 분석하고 시사점을 도출하였다. 마지막으로 소셜네트워크 서비스를 통한 게이미피케이션 마케팅 기획의 초석이 되길 바라며 게이미피케이션과 소셜네트워크 서비스 측면에서 가이드라인을 제안하였다.
산업계에서 개발비용과 기간을 단축시키기 위해 시스템을 점차 Enterprise JavaBeans(EJB)로 개발하는 추세이다. 그러므로 시스템 재사용성, 확장성과 이식성을 높이기 위해 EJB를 위한 아키텍처가 중요해졌다. 그러나, 상위 레벨 수준의 추상적인 아키텍처는 제공되지만, 현재 가능한 J2EE기술을 사용하여 실제화 시키는 구체적 방법은 제공되지 않아 실용적인 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구가 부족하다. EJB 규약(Specification)은 EJB를 운용하기 위한 세션빈, 엔티티빈들의 특성과 소규모(Fine Grained)방식의 컴포넌트 아키텍쳐만을 제시하고 있다. 그러므로 EJB는 작은 재사용 단위이기 때문에 EJB, 미들웨어 기술을 사용해도 기대만큼 재사용되지 않는다. 본 논문에서는 EJB 기반의 시스템을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍처를 구체적인 구현 기술과 기법을 함께 제안한다. 또한 효율적인 EJB 아키텍처를 설계하기 위한 EJB 설계 패턴을 제안한다. 설계 패턴들의 장단점을 분석하여 엔터프라이즈 아키텍처의 각 계층에 적합한 EJB 디자인 패턴을 식별하고, 디자인 패턴을 적용한 컴포넌트를 통해 최적의 컴포넌트간의 상호관계를 지원하는 아키텍처가 되도록 한다. EJB 설계기법을 객체수준의 화이트박스 형식인 소규모 EJB 컴포넌트로 부터 대규모(Coarse Grained) 방식의 EJB 컴포넌트로 설계하는 기법을 5가지로 제시하고, EJB 기반의 트랜잭션, 조립기법을 포함한 엔터프라이즈 아키텍처 설계 기법을 구체적으로 제안한다.
본 연구에서는 화재가 발생했을 때, 화재감지시스템과 연동된 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 재실자들이 안전하게 피난할 수 있는 기존의 김태완 외3명(2018)이 제안한 서비스 시나리오를 토대로 1950년 RAND사가 개발한 다양한 전문가의 경험적 지식을 통한 문제해결을 하는 기법인 델파이 조사(Delphi Method)를 통해 좀 더 현실적인 시나리오를 작성하여 피난심리나 행동에 도움이 될 수 있는 모바일 자극을 접목하여 시나리오를 고도화하는 것이 최종 목적이다. 또한 제작되어지는 시나리오가 일반적인 건물의 구조와 동선까지 고려하여 좀 더 현실적으로 만들기 위해 전문가 시나리오검증과 델파이 기법을 적용하여 기존 시나리오에서 불필요하거나 현실적으로 실현이 어려운 부분을 제외 하였다. 연구 결과 1차 델파이 조사에서 화재경보 시에 보일 수 있는 주요 심리로 꼽혔던 것은 의구심, 안전불감, 경각심이었으며, 2차 델파이 조사의 결과를 분석한 결과 내용타당도(CVR)와 수렴도, 합의도를 모두 만족하는 것은 의구심과 경각심 두 가지 심리가 도출되었다. 최종적으로 이 내용을 적용하여, 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 화재 대응 단계에서 피난하는 시나리오를 작성하였다. 본 연구를 통해서 화재발생시 재실자들의 피난률을 높이기 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
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[게시일 2004년 10월 1일]
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