• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1253-1262
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• 2018

본 연구는 "게이미피케이션(Gamification)"의 개념 원리인 Engagement와 Reward의 장점을 수용한 퀴즈 콘텐츠를 교수자가 직접 손쉽게 저작하기 위한 개발 환경을 선행연구 고찰을 통해서 제안하였다. 미래 서비스 융 복합 기술 그리고 나아가 교육 콘텐츠 저작을 위한 플랫폼으로써 HTML5(CSS3.0, Java Script 등)의 주요 기능과 시사점 등을 주요한 기술과 함께 살펴보았다. 이러한 기능들은 진정한 스마트 러닝 환경을 구축하기 위한 주요 기술이라는 것이다. 이를 바탕으로 교육 효과를 높이기 위한 게이미피케이션 기법을 적용한 사례를 퀴즈 콘텐츠 모형을 통해서 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1255-1266
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• 2014

본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.379-386
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• 2014

모바일 기기의 사용이 급증하면서 앱 스토어를 이용하는 사용자들 또한 증가하고 있다. 그러나 앱 스토어들은 대부분 단순한 랭킹 방식의 추천을 사용하므로 추천의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자에게 더 적합한 아이템을 추천하기 위해 사용자 정보 가중치와 아이템의 최근 선호 정도를 반영한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 셋을 카테고리별로 구분한 후 협업필터링 기법에 사용자 정보 가중치를 적용하여 예측값을 추출한다. 카테고리별로 아이템에 대한 최근 선호 정도를 반영하기 위해 특정 기간을 지정한 아이템 평가값 평균을 구한다. 최종적으로 두 결과 값을 결합하여 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.145-157
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• 2017

현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.25-34
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• 2019

본 연구는 대학생을 대상으로 정신건강 자가관리를 위한 모바일 앱을 개발하기 위한 연구로, 대상자의 요구를 반영하여 개발하기 위해 사용자 중심 설계를 이용하였다. 사용자 중심설계란 대상자에게 적합하게 적용하기 위해 대상자 요구도 사정-분석-설계-개발-평가-수정 및 보완-적용하는 연구설계이다. 대학생들의 정신건강 자가관리를 위해 이들의 주요 정신건강 문제인 음주·수면·우울·스트레스 등 4가지 영역으로 구성하였다. 각 영역별 현재 상태에 대한 자가테스트 콘텐츠, 점검 결과 분석 및 알림, 현재 상태에 대한 관리 방안 제시 등이 가능하도록 설계하였다. 이를 기반으로 안드로이드 기반 정신건강 자가관리 앱을 개발하였다. 대상자가 자신의 정신건강 상태자료를 입력함으로써 각각의 결과에 대한 정상 혹은 위험 정도를 설명하고 이에 따라 대상자는 자신이 수행할 수 있는 적절한 중재법을 선택할 수 있다. 또한 4가지 영역에 대한 현재 상태를 일자별로 나타낼 수 있는 정신건강자가관리 캘린더와 현재상태를 애니메이션과 상태바를 통해 통합적으로 표현할 수 있도록 개발하였다. 본 연구는 대상자 중심으로 다가갈 수 있는 정신건강 중재로, 지속적이고 더 향상된 프로그램으로 개선할 수 있는 정신건강 자가관리 앱 개발의 기초적인 연구로서 시도하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.33-53
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• 2021

모바일 앱 사용이 확대되면서 사용자 프라이버시 침해에 대한 염려는 증가되고 있지만 사용자들은 앱을 사용하기 위해 개인정보를 기꺼이 공개하고 있다. 본 연구는 조절초점성향과 프라이버시계산이론을 바탕으로 사용자의 앱 사용의도에 영향을 미치는 동기요인을 제시한다. 제시한 연구모델을 검증하기 위해 헬스 앱을 사용하는 전국의 성인 151명을 대상으로 설문 데이터를 수집하였으며, PLS-SEM 기법을 이용하여 분석을 진행하였다. 연구결과에 따르면 조절초점 두 성향 중 향상초점성향은 정보프라이버시염려와 프라이버시위험에 부의 영향을 미쳤으며, 예방초점성향은 정보프라이버시 염려에 정의 영향을 주었다. 정보프라이버시염려는 모바일 앱 사용의도에 부의 영향을 미쳤으며 프라이버시이익과 프라이버시지식은 모바일 앱 사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 마지막으로 모바일 앱 사용의도는 모바일 앱 지속사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 본 연구는 앱 사용자의 조절초점성향이 정보프라이버시염려에 미치는 영향관계의 차이를 규명하였으며 이에 따른 모바일 앱 사용의도의 영향을 확인하였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제44권3호
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• pp.223-227
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• 2017

Background Carpal tunnel release is one of the most common surgical procedures performed by hand surgeons. The authors created a surgical simulation of open carpal tunnel release utilizing a mobile and rehearsal platform app. This study was performed in order to validate the simulator as an effective training platform for carpal tunnel release. Methods The simulator was evaluated using a number of metrics: construct validity (the ability to identify variability in skill levels), face validity (the perceived ability of the simulator to teach the intended material), content validity (that the simulator was an accurate representation of the intended operation), and acceptability validity (willingness of the desired user group to adopt this method of training). Novices and experts were recruited. Each group was tested, and all participants were assigned an objective score, which served as construct validation. A Likert-scale questionnaire was administered to gauge face, content, and acceptability validity. Results Twenty novices and 10 experts were recruited for this study. The objective performance scores from the expert group were significantly higher than those of the novice group, with surgeons scoring a median of 74% and medical students scoring a median of 45%. The questionnaire responses indicated face, content, and acceptability validation. Conclusions This mobile-based surgical simulation platform provides step-by-step instruction for a variety of surgical procedures. The findings of this study help to demonstrate its utility as a learning tool, as we confirmed construct, face, content, and acceptability validity for carpal tunnel release. This easy-to-use educational tool may help bring surgical education to a new- and highly mobile-level.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.483-489
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• 2019

최근 들어 방송, 영화, 모바일 등 다양한 매체가 게임 요소와 융합하며 콘텐츠의 확대와 영역 확장을 이루고 있다. 본 연구에서는 게이미피케이션 융합콘텐츠에 주목한다. 그 중에서도, 트레이시 풀러턴이 언급한 8가지 게임의 형식적 요소를 적용하여 모바일 어플리케이션 라이브 퀴즈쇼 <잼라이브> 사례를 분석한다. <잼라이브> 속 요소들은 게임의 형식적 요소를 모두 지니고 있어 게임이라는 놀이 특성에 기반하여 수용자를 몰입으로 이끈다는 결론을 도출케 했다. 이는 콘텐츠 속에 침투한 게임의 요소에 주목하고 이를 재해석하여, 새로운 콘텐츠의 방향을 제시할 수 있어 산업적 문화적 학문적으로 유의미하다. 본 연구는 <잼라이브> 콘텐츠가 창출하는 산업적 문화적 성과에까지 집중하여, 유희와 유용의 균형을 이룬 새로운 콘텐츠를 기획 전망하고 이를 고찰한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.249-254
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• 2019

기상이변 및 미세먼지 현상이 대두되면서 발생 가능한 문제의 대안으로 사용자들은 모바일 날씨 어플리케이션을 찾는다. 그러나 발전된 기술을 기반으로 정보를 제공하는 어플리케이션이 있음에도 불구하고 예측오류 및 날씨로 인해 발생되고 있는 환경, 경제 등의 문제들은 기대한 만큼 줄어들지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자가 모바일 어플리케이션을 통해 변덕스러운 날씨에 대비를 철저히 할 수 있는 요소를 모바일로부터 찾는 것이다. 연구방법으로는 UX 전문가를 중심으로 닐슨의 휴리스틱 사용성 평가를 진행하여 '원기날씨'와 '케이웨더'사례를 평가 분석한 뒤 취약한 점을 도출했다. 분석 결과 제품은 다양한 기능과 제공하는 정보를 제공하고 있지만 사용자에게 접근성이 낮았으며, '정보전달'에 주 초점을 두고 있어 딱딱한 느낌주고 있었다. 본 연구는 향후 날씨 앱 실증연구시 사용자를 움직이는 적용방법의 효용성에 대한 단서를 얻는데 중요한 기초가 될 수 있으며, 모바일 어플리케이션 사용성 결과를 행동경제학 이론이라는 신선한 접근으로 분석했다는 점에서 의의가 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-10
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• 2020

안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.