본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 Jena의 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 구축한다. 본 논문에서는 제안하는 앱스토어 시스템 모듈은 기존의 소비자 중심의 앱스토어에 비해 소비자의 상황정보에 따른 서비스 전달 및 정확성 면에서 기존의 앱스토어 보다 우수함을 보인다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.255-262
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2020
Recently, medical tourism is recognized as a high value-added industry because of its longer period of stay and higher expenditure than general tourism. In particular, although the number of medical tourists visiting Korea is increasing, the perception of Korean medical services is low. The purpose of this paper is to develop the app which, based on medical tourism type, recommends tourism destinations. Additionally, this proposed app can expand general tourism as well. It can provide tourists with medical information easily by sorting types tourists. Besides, as medical tourists normally stay long, we can take the advantage of post-treatment time. This app collects medical information data and tourist destination data, and categorizes the types of medical tourists into four categories: disease medical tourism, traditional medical tourism, cosmetic medical tourism, and recreational medical tourism. It provides medical information according to each type and recommends customized tourist destinations. User-based collaborative filtering is applied for tourist destination recommendations.
Purpose: This study aimed to develop an app-based self-management program based on the transtheoretical model (TTM) for breast cancer survivors' exercise practice, as well as to investigate the program's effects on the stage of change for exercise, exercise self-efficacy, exercise decisional balance, exercise amount, and body composition. Methods: This non-randomized controlled study included 52 participants (26 in each of the experimental and control groups, respectively). An app-based self-management program based on the TTM was conducted with the experimental group for a 12-week period. The program comprised three components: individual coaching for each stage of change for exercise based on TTM, amount of exercise and body composition monitoring, and online self-help meetings. Results: Compared with the control group, the experimental group had significantly higher stages of change for exercise (p < .001), exercise self-efficacy (p < .001), exercise decisional balance (p = .002), exercise amount (p < .001), and body composition (body weight [p = .006], body mass index [p = .005], and body fat percentage [p = .010]) immediately and four weeks after the intervention. Conclusion: An app-based self-management program based on the TTM improves exercise behaviors in breast cancer survivors and provides physical benefits.
Purpose The mail goal of this study is to find out factors influencing users' satisfaction of public application with the emphasis of service quality of public web and public value. For this purpose, we applied IS success model to develop the research model that explains users's satisfaction and public performance. Design/methodology/approach The proposed research model was developed based on IS success model along with two moderating effects - Service Quality of Public Web and Public Value in order to empirically test proposed causal relationships withing the model. A total of 377 survey responses were analyzed by forming the structural equation modeling with AMOS 24.0. Findings The analysis results show that the service, information, and system quality from IS success model are positively associated with user satisfaction, which in turn is positively associated with public app performance. The results also show that the relationship between user satisfaction and public app performance is positively moderated by public value. However, the relationship between public app service quality and user satisfaction isn't moderated by public web service quality.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
이 연구의 목적은 대학생을 위한 공동체 기반 진로교육 앱을 설계하는 것이다. 현재 대학의 진로교육은 다양한 문제점을 가지고 있다. 첫째, 진로교육이 체제화 되어 있지 않았으며, 둘째, 참여 학생의 만족도가 높지 않고, 셋째, 역량중심 진로교육이 이루어지지 않고 있다. 대학생을 위한 공동체 기반 진로교육 앱을 설계한다면 대학진로교육 교수자 부족 문제를 해결하고, 진로교육에 참여하는 학생들의 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이를 위해 대학생 대상 요구조사, 문헌분석, 네트워크 텍스트 분석 결과를 통해 핵심가치를 도출하고 래피드 프로토타입의 설계에 따라 앱의 프로토타입을 구안하였다. 앱에 활용될 진로교육 프로그램은 대학생이 학습공동체 단위로 실행할 수 있도록 온라인과 오프라인 활동을 나누어 설계하였다. 1, 2차 사용성 평가와 전문가 평가를 통하여 최종 프로토타입을 설계하고 앱의 화면을 디자인하였다.
본 연구에서는 PC 기반으로 시설하우스의 생장환경을 자동으로 제어하는 기존 농업 IT시스템을 스마트폰 기반의 모바일 앱으로 제어할 수 있는 시스템으로 설계하고 구현하였다. 모바일 앱은 모바일 디바이스의 특징인 높은 이동성, 자원의 제약성, 모바일 무선네트워크지원, 엔터프라이즈 모바일 컴퓨팅 지원 등의 특징을 가지고 있기 때문에 하이브리드 앱의 채택이 필연적이라고 할 수 있다. 하이브리드 앱을 통해서 업무를 수행하는데 자원 소비를 최소화 할 수 있었고, 모바일 디바이스의 한계에도 불구하고 높은 성능을 이끌어 낼 수 있었으며, 서비스 기반 아키텍쳐의 신뢰성을 확보하였고 복잡도가 높은 기능을 구현할 수 있었다. 본 시스템의 개발을 통해서 최신 IT농업을 발전시켜 농민의 소득증대와 삶의 질 향상에 기여할 것으로 보고 있다.
LBS는 스마트폰 시대의 가장 핵심적인 킬러 앱으로 스마트폰에는 기본적으로 위치 기반 서버스를 하기 위한 위치 측위 기술로서 GPS, Wi-Fi AP, 3G ID를 이용한 위치정보를 제공한다. 또한 구글맵이나 다음 맵처럼 Open API를 통해 지도를 이용할 수 있다. 따라서 스마트폰은 위치기반 응용 프로그램 개발에 가장 적합한 플랫폼이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이벤트 및 마케팅에 적용되는 위치기반 스마트 폰 앱인 "리얼레이스 앱"의 설계 및 구현을 제시하고자 한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.263-270
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2020
The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.
모바일 디바이스의 확산과 네트워크 진화에 따라 모바일 앱의 응용분야와 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 앱은 특정한 소수 글로벌 회사의 운영체계(OS)와 플랫폼에 종속되는 경향이 심화되고 있다. 즉, 모바일 앱의 OS는 구글의 안드로이드나 애플의 iOS에 편중되고 플랫폼도 애플 앱 스토어(App Store) 등에 종속되어, 상호운용성이나 호환성을 보장하기가 용이하지 않은 상황이다. 본 연구 결과, HTML5 기반으로 모바일 앱을 개발하면 이기종 디바이스와 서비스간의 상호운용성이나 호환성이 담보되어 특정 OS에 종속되지 않고 멀티 플랫폼에 유연하게 대응할 수 있기 때문에 개발자뿐만 아니라 일반 사용자의 사용의도 측면에서도 긍정적인 평가를 받았다. 또한, 모바일 앱 개발자는 기술적 경로의존성이 강한 경향이 있기 때문에 중소벤처기업의 모바일 앱 개발자에 대한 정부차원의 제반 지원과 인력양성이 필요한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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