스마트폰의 보급으로 사용자의 다양한 개인정보가 실시간으로 스마트폰에 기록되고 있다. 사용자 데이터의 유실을 방지하고 분실 및 도난, 휴대폰 교체 등에 대응하기 위해 제조사들은 다양한 스마트폰 백업프로그램을 사용자에게 제공한다. 과거 PC 기반의 백업프로그램 뿐만 아니라 현재는 스마트폰에서 직접 실행이 가능한 백업용 모바일 앱을 기본 제공하는 추세이다. 디지털 포렌식 데이터 획득의 관점에서 획득이 가능한지 여부와 원본 데이터의 무결성을 손상되지 않았는지는 중요한 요소이다. 특히 파편화된 안드로이드 스마트폰의 경우 원본 데이터의 무결성을 손상시키지 않으면서 획득 가능하게하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 최근 보안이 강화되어 출시되는 스마트폰은 기존 연구된 데이터 획득 기법을 그대로 적용하기에는 어려운 한계점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제조사에서 기본으로 제공하는 백업용 모바일 앱을 이용하여 기존 데이터 획득 방법을 그대로 적용하기 어려운 최신 스마트폰을 대상으로 무결성을 훼손시키지 않고 사용자의 데이터를 획득하는 과정에 대해 설명한다.
Smartphone use is rapidly spreading due to the advantage of being able to connect to the Internet anytime, anywhere--and mobile app development is developing accordingly. The characteristic of the mobile app market is the ability to launch one's app into foreign markets with ease as long as the platform is the same. However, a large amount of prior research asserts that consumers behave differently depending on their culture and, from this perspective, various studies comparing the differences between consumer behaviors in different countries exist. Accordingly, this research, which uses online product reviews (OPRs) in order to analyze the cultural differences in consumer behavior comparatively by nationality, proposes to compare the U.S. and South Korea by selecting ten apps which were released in both countries in order to perform a sentimental analysis on the basis of star ratings and, based on those ratings, to interpret the sentiments in reviews. This research was carried out to determine whether, on the basis of ratings analysis, analysis of review contents for sentiment differences, analysis of LDA topic modeling, and co-occurrence analysis, actual differences in online reviews in South Korea and the U.S. exist due to cultural differences. The results confirm that the sentiments of reviews for both countries appear to be more negative than those of star ratings. Furthermore, while no great differences in high-raking review topics between the U.S. and South Korea were revealed through topic modeling and co-occurrence analyses, numerous differences in sentiment appeared-confirming that Koreans evaluated the mobile apps' specialized functions, while Americans evaluated the mobile apps in their entirety. This research reveals that differences in sentiments regarding mobile app reviews due to cultural differences between Koreans and Americans can be seen through sentiment analysis and topic modeling, and, through co-occurrence analysis, that they were able to examine trends in review-writing for each country.
스마트폰 사용자들은 맛집 추천 앱을 통해 음식점을 선택하며, 이용자 후기를 중요한 의사결정 정보로 활용한다. 이러한 변화 속에서 앱 서비스 제공자와 광고주는 이용자 후기의 중요성을 인식하고는 있으나, 다양한 이용자 후기가 실제적으로 고객의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지에 대해서는 이해가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 부정적 이용 후기를 중심으로 음식점 방문의도에 미치는 영향의 정도가 의사결정 유형에 따라 차이가 있는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해 맛, 서비스, 분위기의 부정적 이용 후기 속성에 따른 3가지 시나리오를 개발하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 부정적 이용 후기의 속성에 따라 음식점 방문 의도에 미치는 영향이 다른 것을 확인하였으며, 의사결정 유형에 따라 부정적 이용 후기의 영향이 다른 것을 부분적으로 확인하였다. 본 연구 결과는 맛집 추천 앱 서비스 제공자와 광고주가 부정적 이용 후기에 대한 적절한 관리 방안 수립 시에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.
최근 발표되었던 폐쇄적인 Apple의 새로운 Software Development Kit(SDK) 정책으로 인해 Adobe가 자사의 소프트웨어를 사용한 AppStore의 애플리케이션 개발이 불가능해지자 반독점행위라고 주장하게 되었고 Department of Justice(DOJ)와 Fair Trade Commission(FTC)에 반독점행위 여부를 조사해 줄 것을 요청했던 바 있었다. 1998년에 있었던 Microsoft의 반독점 소송과 비교하면서 Apple이 스마트폰 시장을 독점하려 한다는 주장도 있으나 본질적인 내용에 있어서 분명한 차이가 있으며 과연 Apple의 선택적인 iPhone과 iPad용 애플리케이션 개발프로그램 지정이 반독점적인 상황인지는 따져볼 필요가 있다. 스마트폰 시장의 양면시장적 성격 때문에 시장획정을 어떻게 하든 Apple의 iPhone이 휴대전화시장 또는 스마트폰 시장에서 독과점적 지위를 갖지는 않을 수 있지만 애플리케이션 스토어 시장에서 시장지배적 지위를 갖는 것으로 간주할 수도 있기 때문에 반독점적 성격이 전혀 없다고 보기도 어려운 상황이었다. 그러나 지난 9월 Apple은 자발적으로 SDK개방정책을 새롭게 발표하게 되었고 이는 시장에서 상당히 긍정적인 결과로 받아들여지고 있다. DOJ, FTC 등 미국의 규제기관들이 성급하게 끼어들기 보다는 시간을 두고 사업자들의 상호작용을 지켜보면서 시장실패가 존재하는지를 파악하고 소비자의 이해관계에 해가 되는지를 면밀하게 검토하는 신중함을 보인 부분에 대해서는 상당히 바람직하다고 할 수 있겠다. 무엇보다 중요한 것은 Adobe가 소비자와 개발자들의 선택의 자유를 표방하면서 Apple을 공격하고 있지만 객관적인 관점에서 Apple이 반독점적 행위를 하고 있는지, 그 행위에 의한 피해를 플랫폼의 양쪽에 있는 개발자와 소비자들이 겪게 되어 시장의 실패가 존재하는지에 대한 종합적 분석에 근거한 결론이 필요하다.
ICT의 발전으로 모바일과 헬스케어의 융합을 통해 건강 관리와 관리 효율성 증진을 위한 다양한 콘텐츠가 확산되고 있으나 소비자의 모바일 헬스케어에 대한 수용과 불균형을 나타내고 있으며, 소비자 행동과 특성에 따라 요구되는 기능과 수용의도에 대한 실증적 연구가 미흡한상황이다. 본 연구는 사용자들이 스마트폰 사용시 바른자세를 유지하고 있는지에 대한 자각 여부와 그로인한 위험성 인지와 해결하고 있는 방법들을 알아보고, 헬스케어 어플리케이션의 수용의도 및 기능과 가격에 대한 연구를 수행하고자 하였다. 연구를 위해 'BIO 2018 in Boston' 전시회에 참가 및 참관한 사람들을 대상으로 5일간 1:1심층 설문 작성한 자료를 실제 분석에 활용하였다. 수집된 표본 자료는 빈도분석, 기술 통계분석, 스피어만 상관분석, 카이제곱검정, 일원분산분석, 정확검정 등을 실시하였다. 그 결과 첫째, 바르지 못한 자세를 자각 할수록 위험성 인지와 문제해결 행동의 의지도 높다. 둘째, 헬스케어 앱의 기능에 대한 만족도를 높이는 방안과 함께 건강관리와 헬스케어 앱을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 셋째, 사용자 행동변화를 중심으로 한 시스템 또는 기능구현에 포커스를 맞춰야한다. 넷째, 시각적으로 동기부여를 높일 수 있는 서비스개발이 필요하다. 본 연구는 다양한 소비자 특성을 파악하고 기능의 개발 방향을 제시하였다는 점에서 의의를 가지며, 향후 효율적인 헬스케어 어플리케이션 제공을 위한 기반자료로 활용 할 수 있을 것이다.
스마트폰의 대중화로 이용자의 위치정보를 이용한 모바일 앱이 늘어나면서 위치정보에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 위치정보를 이용한 사용자의 이동속도를 나타내는 간단한 분포함수를 찾고자 한다. 스마트폰에서 제공하는 위치정보는 경우에 따라 큰 오차가 발생할 수 있기 때문에 이를 제거하는 과정이 필요하다. 또한 이동속도 분포의 경우 교통수단에 따라 여러 가지 다른 분포들의 혼합분포로 표현할 수 있다. 속도의 분포함수를 찾기 위하여 혼합분포를 이용하여 꼬리부분에 해당하는 분포를 찾고 이부분을 설명할 수 있는 모수 분포모형을 찾는다.
최근 스마트폰 어플리케이션 개발이 많아지고 있고, 많은 어플리케이션들은 인터넷 사이트의 정보를 재가공하여 제공하고 있다. 어플리케이션이 재가공하는 데이터의 성격에 따른 적절한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 해결하기 위하여 스마트폰에서 어플리케이션 개발시 무선 네트워크가 가지고 있는 제약사항, 하드웨어의 성능이 낮고 지원되는 장치에 한계, 기존의 웹을 스마트폰에서 접근할때 발생되는 문제점을 도출하고 이와 같은 문제점을 고려하여 스마트폰 어플리케이션을 개발하기 위해 실시간 방식, 캐시 방식, 정적 방식의 3가지 개발 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스마트폰 앱의 파일 접근 중 상당 부분이 1회성 쓰기 참조라는 것을 분석하고 이러한 특성을 고려한 버퍼캐쉬 관리 기법을 제안한다. 버퍼캐쉬는 여러 번 참조되는 파일 데이터를 스토리지 접근 없이 메모리에서 처리하여 성능 개선을 도모하지만, 쓰기 참조가 발생한 경우에는 짧은 시간 내에 스토리지에 직접 반영하여 시스템 크래쉬에 대비한다. 제안하는 기법은 1회의 쓰기만 발생한 캐쉬 데이터의 경우 스토리지 반영 직후 버퍼캐쉬에서 쫓아내어 캐쉬의 공간 효율을 높인다. 다양한 스마트폰 앱에 적용한 시뮬레이션 실험 결과 제안하는 기법은 기존 버퍼캐쉬 관리 기법에 비해 캐쉬적중률을 5-33% 향상시키고, 전력소모를 27-92% 줄일 수 있음을 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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