스마트폰의 빠른 보급과 소셜 미디어의 급격한 성장에 힘입어 온라인 상에 기록되고 있는 개인의 정보의 양 또한 급격히 증가하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따라 사용자들이 생성한 정보를 분석하여 새로운 정보를 얻기 위한 노력이 증가하고 있다. 기존의 성격유형 분석 방법의 경우 자기 보고 문항을 통해 사용자의 유형을 탐색하는데, 이는 검사 대상자의 정보들을 심리학 전문가가 확보하기 어려웠기 때문이다. 하지만 유명인의 경우 그들의 정보를 쉽게 취득할 수 있고 이러한 정보를 통해 해당 인물의 성격 유형을 분류하는 연구들이 다양하게 이뤄진다는 점에서 볼 때, SNS 에 기록된 개인 사용자들의 정보를 통해 성격유형 분석이 가능할 것이라는 가설을 세울 수 있었다. 본 연구에서는 이를 증명하고자 분류지표를 설계하여 페이스북 네이티브 앱을 개발하였고, 이를 통해 사용자가 소셜 미디어 상 공유한 정보에는 정보 소비 기호가 반영되어 있으며, 이를 통해 성격 유형을 파악할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.
방송과 통신이 융합되면서 새로운 서비스들이 등장하고 있는데 서비스만 보고서는 방송서비스인지 통신서비스인지 분간이 힘든 기술들이 다수 등장하고 있다. 최근 스마트TV가 방송, 통신, 컴퓨팅의 대표적인 서비스로 부각되면서 멀티플랫폼 연동의 하이브리드 미디어서비스가 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 방송통신 융합서비스에 대해서 두 매체 간의 연관여부에 따라 2가지로 서비스를 분류하고 각 분류된 방식에 따른 다양한 하이브리드 미디어서비스의 실제 구현사례를 소개한다. 소개되는 서비스에는 개인형 홈스크린, 앱스토어, 콘텐츠 검색 및 추천, 패밀리톡, 대면 통신을 포함하는 스마트TV 홈스크린 기반 미디어 융합서비스와 하이브리드광고 서비스, 멀티앵글뷰 서비스, 멀티오디오 서비스를 포함하는 스마트TV 하이브리드 미디어서비스이다. 본 논문에서는 모든 서비스가 HTML5 기반의 웹브라우저에서 동작하도록 구현하였다.
가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.
스마트폰 어플리케이션 데이터는 사용자와 밀접한 데이터를 포함하고 있기 때문에 디지털 포렌식 수사에서 매우 중요하게 수집되어야 할 대상이다. 하지만 어떤 어플리케이션은 암호화 기법을 활용하여 사용자 데이터를 포함한 어플리케이션 데이터를 보호한다. 데이터 암호화는 데이터 보호에 효율적이지만, 디지털 포렌식에서는 안티 포렌식으로 작용하여 어플리케이션 데이터 분석을 어렵게 한다. 따라서, 효율적인 디지털 포렌식 수사를 위해서는 암호화된 스마트폰 어플리케이션 데이터에 복호화에 대한 선제 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최근 발표된 스마트폰 어플리케이션의 암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 수집하여, 암호화 키 생성 및 데이터 암호화 방법에 대해 분류하였다. 이를 통해 스마트폰 어플리케이션 데이터의 암호화 방식을 습득하여 추후 또다른 어플리케이션 효율적인 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
영업사원이 영업수단으로 가장 많이 사용하면서 간단한 방법이 명함일 것이다. 매일 많은 고객과 명함을 주고받고 있지만 종이 명함은 버려지기 싶고 정보 검색도 어렵다. 해결책으로 스마트 폰으로 명함을 촬영하여 데이터베이스로 만든다면 언제든지 영업에 필요한 고객 정보를 쉽게 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 전자명함 데이터베이스 구축과 전자명함을 기반으로 영업관리를 지원하는 앱 기반 솔루션을 개발한다. 본 시스템은 클라우드 환경에서 작동되며 고객인맥관리, 고객 분류, 유망고객 발굴 등의 다양한 의사결정 지원 기능을 갖추고 있다.
연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.
본 연구는 빠른 속도로 디지털화 및 모바일화되는 리테일 산업에서 전통적인 오프라인 리테일러인 백화점을 대상으로 고객 가치 이론을 기반으로 백화점의 모바일 앱 지속 이용 의도에 영향을 미치는 고객 가치 요인을 조사한다. 본 연구에서는 다차원적인 고객 가치를 기능적 가치, 편의적 가치, 그리고 사회적 가치의 세 가지 차원으로 분류하였다. 기능적 가치는 옴니채널 리테일 환경에서의 채널 간 통합과 일관된 고객 경험 제공을 의미하며, 편의적 가치는 고객이 모바일 앱 이용 시 절약할 수 있는 시간과 노력의 절약인 편의성이다. 사회적 가치는 백화점의 모바일 앱 내 친환경 마케팅과 관련하여 제품 또는 서비스 사용으로 인해 발생하는 사회적 승인 또는 사회적 자아 개념의 향상을 뜻한다. 이렇게 세 가지 차원의 고객 가치를 선행변수로 하여 종속변수인 모바일 앱 지속 이용 의도에 미치는 각 영향력을 분석하였다. 국내 신세계 백화점의 모바일 앱 사용 이력이 있는 고객을 대상으로 데이터 수집 후 Smart PLS 4.0을 사용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 고객 가치의 세 가지 차원인 기능적 가치, 편의적 가치, 사회적 가치가 모두 고객의 모바일 앱 지속 이용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 기능적 가치의 영향력이 가장 큰 영향을 미친다. 기술의 발전으로인한 옴니채널 리테일 트렌드에서 기능적 가치가 가장 중요한 영향 요인으로 나타남에 따라 오프라인 리테일러인 백화점의 통합된 채널 제공이 중요하다는 점을 시사한다. 백화점 모바일 앱 활성화를 위한 고객 중심 전략 수립 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 백화점이 기존 오프라인 채널이 아닌 신규 모바일 채널을 통해 변화하는 고객의 기대 및 요구를 효과적으로 충족할 수 있는 맞춤화된 서비스와 마케팅 활동을 위한 기초적인 분석자료를 시사한다.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
본 연구는 간호사 및 간호학생을 위한 간호진단, 간호중재, 간호결과 분류체계의 간호과정 프로그램을 모바일 응용 기반으로 개발하였다. 연구재료는 표준화된 분류체계인 북미간호진단협의회의 간호진단 분류체계와 아이오와 대학을 중심으로 개발된 간호중재 분류체계, 간호결과 분류체계를 사용하였다. 기존 연구 방법은 간호과정의 일부분만을 선택하여 개발하므로 환경에 제한적인 프로그램으로 임상에 일반화시켜 환자들에게 적용하기 어려웠다. 그러나 본 연구는 진단-결과-중재의 전체를 연계시킨 프레임워크를 개발하므로 어떠한 임상환경에서도 적용이 가능한 가이드라인으로 개발하였다. 개발된 프로그램은 한글판으로 3월부터 앱 스토어에 등록되었으며 간호교육 도구로 적극적으로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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