• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.8
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• pp.481-494
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• 2015

Recently mobile application providers and telecommunication companies went through a difficult time in a highly competitive mobile and its application market where we've seen a huge trend for diverse mobile applications occurring on smart phone. If there were a time when those of companies need to analyze factors affecting users' intention to download or recommend others applications more than ever, it is now. Based on UTAUT model, this research is to provide them with strategic implications by analyzing those factors according to application types with utilization and hedonic values. As a result, firstly trust and personalization have positive impact on Performance Expectancy and users' intention to use have been significantly affected by Performance Expectancy and Effort Expectancy. Secondly the result of path analysis has a different outcome according to application types with utilization and hedonic values. Therefore it is expected that the research gives practical and strategic implication for application developer, mobile companies and others helping application development, new service launch and marketing implementation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.75-76
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• 2013

본본 논문에서는 Space Syntax 이론에 기반하여 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 어플리케이션을 제안한다. 이 어플리케이션은 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 한 계산을 통해 추천경로를 만든다. 이는 일반적인 네비게이션이 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 차별성을 가지며, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색한다. 오늘날 늘어난 여가시간에 따라 사람들의 레저 활동이 많아지며, 따라서 여성의 경우도 참여율에 높아진다. 이 때 여성의 경우 안전적 문제에 있어 레저 활동 장소까지의 경로를 추천하고자 한다. 본 논문에서는 제안하는 레저활동과 여성안전에 관련한 어플리케이션은 다양한 위험요소를 염두에 두어 계산을 통해 안전한 경로를 제공하는 알고리듬으로 주관적 선택사항을 적용하여, 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.341-342
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• 2021

본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.808-809
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• 2017

LBS(Location Based Service, 위치 기반 시스템)에 기초한 음식점 추천 및 예약 앱을 개발한다. 본인의 위치로부터 200m 이내의 식당을 기반으로 음식점 확인, 식당 예약, 평가를 할 수 있다. 안드로이드 OS를 기반으로 동의대학교 인근식당을 중심으로 개발하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.418-426
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• 2015

Smartphone users select restaurants using restaurant recommendation apps and use previous visitors' reviews as key decision-making information. It has not been studied yet how users react to negative reviews and how their reactions lead into the dining decision. In this study, we examined whether there are differences in the influence of negative reviews on intention to visit the restaurant according to users' decision making styles. This study confirmed negative reviews affect user decision differently according to three attributes (food, service, and atmosphere), and also partially verified that the effects of negative reviews are different according to decision-making style.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.2
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• pp.379-386
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• 2014

As the use of mobile device is increasing rapidly, the number of users is also increasing. However, most of the app stores are using recommendation of simple ranking method, so the accuracy of recommendation is lower. To recommend an item that is more appropriate to the user, this paper proposes a technique that reflects the weight of user information and recent preference degree of item. The proposed technique classifies the data set by categories and then derives a predicted value by applying the user's information weight to the collaborative filtering technique. To reflect the recent preference degree of item by categories, the average of items' rating values in the designated period is computed. An item is recommended by combining the two result values. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.4
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• pp.103-119
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• 2012

In this paper, we conducted for information search process of users, who have experience to buy paid-application in Appstore, to find out difference of information searching efforts and information sources, reliance on the information in term of attributes of Apps and buyes' innovativenss. As a result, Innovative buyers take a effort to search various information source but they get help buying decision-making supports by own their efforts like searching in category. On the other hand, non-Innovative buyers who search informtion less than Innovative buyers, get information like recommendation from friend and Apps, then they keep those information help buying decision-making supports highly. Besides buyers of Utility Apps search on objective information sources mainly, but those sources have influence on buying decision-making supports. On the other side buyers of Enjoyment Apps consider reliance on the information more than information searching efforts to buying decision-making supports as they get information source like popularity. This research suggests operators of Appstore and app developers how to promote their Apps to users.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.353-363
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• 2019

This study is for the use of color recommendation system for the color combination of mobile application. For this study, color combination methods of a material design color system that recommends harmonized colors automatically and of a mobile web application were applied to a mobile application design and a color combination experiment was carried out. Then for a survey on the experiment using the two methods, color combinations, selected colors and satisfaction with outputs were investigated on a 7-point Likert scale. And color combination characteristics of outputs were compared. It was found that the material design color palette made it easy to select colors by systematizing the regular coloring stages of fixed colors automatically, but there were differences in color compositions and color scopes of dominant color, assort color and accent colors, which are three-color combinations of mobile web application and accent color selection function was required for each design, since only primary colors and secondary colors could be selected. Moreover, chromatic colors were used a lot in the material system because of the fixed color scopes and color combination scopes and images of color combination outcomes varied depending on the color combination scopes, even when tones with a big contrast or complementary colors were selected. The role of color composition was important according to the color combination scopes.