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.
본 연구에서는 자폐성장애 학생들의 사회적 기술 향상을 위한 상황이야기 중재 콘텐츠를 담은 모바일 애플리케이션을 개발하고 평가하였다. 본 연구를 위해 자폐성장애 학생을 지도해 본 경험이 있는 교사 20명을 대상으로 요구조사를 실시하여 애플리케이션의 필요성을 확인하였고, 요구조사의 결과를 바탕으로 자폐성장애 학생의 특성과 요구를 고려한 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션은 안드로이드 앱 스토어에 심사를 거쳐 등록하고, 현장 교사 10명에게 휴리스틱 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과 교육적 가치, 콘텐츠 구현 기술, 콘텐츠 정보 및 편의성 영역에서 모두 '매우 양호'에 가까운 결과를 얻었으며, 평가 결과에서 제시된 보완해야 할 사항들을 반영하여 애플리케이션을 완성하였다. 본 연구는 장애 학생의 사회적 기술 지도와 관련된 소프트웨어가 전무한 실정에서 관련 소프트웨어 개발 연구 활성화에 토대가 될 것으로 기대된다.
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.
스마트폰과 태블릿 PC까지 끊임없이 변화하고 있는 디지털 콘텐츠 환경 속에서 소셜 네트워크 서비스는 우리 생활 속에 깊이 자리 잡고 있다. 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션은 다른 어플리케이션에 비해 다른 사람과의 공유 및 커뮤니케이션을 통한 네트워크를 구축한다는 점에서 개인적인 영역보다는 다른 사람과 함께 공유하는 영역이 많다. 이러한 소셜 네트워크 서비스의 다양성과 경쟁의 흐름은 사용자 경험을 파악하여 트렌드를 예상할 수 있으며, 사용자 만족도를 파악하여 더 나은 서비스의 발전을 기대할 수 있다. 본 연구는 SNS의 확대, 다양성 등의 변화가 있는 시점에서 앱스토어에 상위 링크된 페이스북과 인스타그램 두 어플리케이션을 분석하여 향후 효율적인 어플리케이션 개발 방향을 제시하고자 한다. 따라서 소셜 네트워크의 정보구조 설계자인 진스미스(GENE SMITH)가 제시한 소셜 소프트웨어의 7가지 요소를 기반으로 이론적 기초로 설정했으며, 이를 바탕으로 페이스북과 인스타그램의 기능적 요소를 분석하고 설문을 통한 장단점을 도출하여 연구를 진행했다. 인스타그램과 페이스북 동시 사용자를 대상으로 실증적 분석을 진행한 결과 커뮤니케이션, 신원, 그룹에 대한 만족도는 평등하게 나타났다. 또한 인스타그램은, 존재, 평판에 대해, 페이스북은 공유, 관계에 대해 각각 높은 만족도가 나타났다. 페이스북은 공유의 기능에서 사용 만족도가 가장 높았으나, 보기 싫은 광고 컨텐츠의 공유라는 기능에서 불편함이 나타났다. 이는 광고를 게재하지 않는 인스타그램과 비교 했을 때 향후 페이스북이 사용자 유지를 위해 보완해야 할 점이다. 또한, 인스타그램은 해시태그의 편리성으로 존재의 기능에서 사용도가 페이스북보다 월등히 높은데 비해 전체적인 만족도는 페이스북이 높다. 인스타그램의 만족도를 높이기 위해 페이스북의 가장 큰 장점인 소통, 공유의 기능적인 측면을 고려해 볼 필요가 있다.
현재, 모바일 게임시장의 대부분은 점유율이 높은 구글과 앱스토어를 통해 게임을 출시한다. 제 3자 플랫폼을 이용하기 때문에 제공하는 결제 API시스템만 사용해야하고, 제 3자 플랫폼이 일정 수수료를 제외 후에 게임사에 지급한다. 제 3자를 통해 거래하면 게임사는 환불여부를 잘 모르고 아이템 회수가 힘들기 때문에, 환불을 악용하는 유저들과 전문사이트가 지속적으로 생기고 있다. 본 논문에서는 기존 결제 방식의 문제점을 분석하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 이용한 결제 모델을 제시한 후, 투명성, 중개성(수수료), 효율성 관점으로 기존모델과의 차이점을 분석했으며 결과적으로, 스마트 컨트랙트를 이용한 결제모델은 제 3자가 없이 P2P거래를 통해 수수료가 적고 거래기록이 투명하여 아이템 위변조 및 환불악용을 막을 수 있다. 추후, 제시한 결제모델이 도입된다면 "아이템을 사용했어도 환불 OK"같은 도덕적 윤리에 벗어난 문구를 걸고 환불을 대행하는 업체들이 도태될 것이며 제 3자 플랫폼을 거쳐 발생하는 비합리적인 수수료의 문제가 해결될 것이다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.
최근 모바일 기기의 혁신적 진화와 태블릿 PC나 스마트폰의 급격한 확산이 이루어지면서 개인의 일상뿐 아니라 기업의 업무용 애플리케이션에도 새로운 변화가 이루어지고 있다. 특히 수개월 이상의 개발 기간이 필요한 중대형 업무용 모바일 애플리케이션의 경우 그 복잡도나 중요도가 급격하게 늘고 있다. 현재 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스가 이러한 중대형 모바일 애플리케이션 개발에 사용되지만, 개발자의 숙련도에 대한 높은 의존도와 상세 작성지침들의 부족한 현상등의 문제점들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 S-MADP (Smart Mobile Application Development Process)를 제안한다. S-MADP은 객체지향 설계프로세스를 확장한 서비스 기반의 중대형 모바일 애플리케이션을 위한 개발 프로세스이다. 다양하고 제한된 모바일 기기들의 리소스를 보다 효과적으로 사용하는 애플리케이션의 개발을 위해 사용자 요구사항을 서버기반 또는 클라이언트기반의 서비스로 정의하고 효과적인 서비스의 재사용을 위한 상세지침들을 제공한다. 또한 다양한 사용자 인터페이스를 지원하는 화면 개발을 위한 효과적인 UI설계 상세지침을 지원한다. S-MADP의 성능을 검증하기 위해 3개사의 대형 업무용 모바일 애플리케이션 개발 프로젝트를 진행하였고 그 결과를 분석하였다. 수행된 프로젝트들은 TB사의 'TBS(TB Mobile Service) 3.0', TS사의 '모바일 앱스토어'와 TG그룹의 '모바일 그룹웨어' 프로젝트들이다. 프로젝트를 수행한 결과, 기존의 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스를 사용할 때에 비해서 S-MADP은 모바일 애플리케이션 개발 환경에서 중점적으로 고려되어야 하는 '리소스 사용의 최소화', '서비스 기반의 설계', '모바일 기기에 적합한 사용자 인터페이스'에 대한 상세설계 내용을 보다 자세히 제공하는 것으로 확인되어, 개발된 모바일 애플리케이션의 사용성, 유지보수성, 효율성을 향상 시킨다고 분석되었다. 또한 S-MADP를 현장 적용한 결과 애자일 기반의 개발 프로세스에서 예상된 성능보다 25%향상된 성능으로 중대형 모바일 애플리케이션을 개발 할 수 있음을 확인 하였다.
급격한 방송통신 융합 현상의 진전으로 인해 기존 수직적 규제체계의 한계를 극복하기 위해 수평적 규제체계 도입이 논의되고 있다. 하지만 수평적 규제체계도 생태계 산업구조의 등장으로 인해 한계를 노출하고 있다. 방송통신 생태계가 구축된 경우의 경쟁상황은 개별 사업자간 경쟁을 전제한 경쟁상황과는 다른 모습으로 나타난다. 중추적 사업자의 사업전략에 따라 다양한 구조의 생태계가 존재하게 되고, 이러한 중추적 사업자의 역량이 생태계 간 경쟁의 핵심이 된다. 그런데, 중추적 사업자의 특성이나 사업 전략에 따라 그가 존재하는 계층 영역이 달라질 수 있으므로, 생태계 간 경쟁 환경에 수평적 규제체계를 그대로 적용할 경우 일반적으로 경제적 규제의 강도가 약한 콘텐츠 계층에 중추적 사업자가 존재하는 생태계는 전송 계층에 중추적 사업자가 위치하는 생태계에 비해 상대적으로 약한 규제를 받게 되어 생태계에 따라 규제 차등화가 발생하게 되고 이는 생태계간 경쟁왜곡 현상을 초래하는 제도적 원인이 될 수 있다. 이러한 경쟁왜곡 현상을 완화하기 위한 방안으로서 생태계 요소를 반영한 방송통신 규제체계로는 전혀 새로운 규제체계를 정립하는 방안과 기존 제도를 활용하는 두 가지 방안을 상정할 수 있다. 그러나 방송통신 생태계가 너무 복잡하여 다양한 시장변화 동인 모두를 적절하게 포괄하는 유효경쟁에 관한 단일한 기준을 도출하기 어려운 현 상황에서 전혀 새로운 규제체계를 마련하는 것은 비현실적이다. 따라서 이 글에서는 수평적 규제체계를 전제로 하면서도 생태계 요소를 반영하는 규제체계를 정립하는 방안으로 경쟁상황평가제도에 생태계 요소를 반영하고 경쟁상황평가제도와 구체적인 규제수단 마련의 연계성을 강화하는 방안을 제안하였다. 이러한 방안은 수평적 규제체계를 집행하기 위한 사업자분류체계로서 논의되는 2단계 분류체계나 3단계 분류체계 어느 것과도 결합될 수 있다. 그러나 기존의 분류체계에 의하더라도 전송 기능을 담당하고 있지는 않지만 최근 디지털 콘텐츠 유통에서 중요한 역할을 담당하고 있는 앱스토어 등은 규제 영역 밖에 놓이게 될 수 있다. 따라서 이를 플랫폼으로 파악해 규제할 수 있도록 플랫폼 개념을 확대하고 이러한 플랫폼을 제공하는 사업자를 2단계 분류체계 또는 3단계 분류체계 내로 위치지우는 방식으로주제어:수평적 규제체계, 생태계, 전송단계, 콘텐츠 단계, 중추적 사업자, 상당한 지배력을 가진 사업자(SMP), 방송법, 통신법 사업자 분류체계를 구성하는 것이 타당하다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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