Purpose - The purpose of this study was to propose a win-win development plan for not only suppliers of delivery applications but also traditional market vendor companies and delivery riders by analyzing existing delivery models and presenting a new delivery model to enhance competitiveness of the traditional market using delivery apps. Research desgin, data, and methodology - Specifically, small retailers, such as traditional markets and supermarkets, presented a compromised delivery model that utilizes the platform of specialized delivery app service providers for order reception, and that the delivery is delivered by delivery systems jointly hired by Vendor companies, such as franchising companies. To validate the significance of the trade-off delivery model, a cost-benefit analysis was conducted by those involved in the delivery application. Results - From the perspective of suppliers of specialized delivery applications, it is analyzed that the use of specialized delivery applications in traditional markets will be a new market opportunity for service providers to achieve increased sales. It is expected that consumer choice and satisfaction will be increased as convenience and accessibility of traditional market businesses that were available only through direct visit from the user side of the delivery application will be expanded. From the standpoint of delivery application franchises, it is analyzed that they can seek to increase sales and increase customer service as well as ease labor cost burden due to joint employment of delivery riders. The delivery rider will be able to seek to improve customer service due to job security, wage stability, risk reduction and overheated competition due to direct employment. Conclusion - In conclusion, the compromised delivery model solved the problems raised in the preceding study conducted on delivery application suppliers, users, franchises, and riders to establish that it could be a strategic alternative to increasing sales and expanding detailed rights for the self-employed in the traditional market, which are experiencing difficulties in management. However, the adoption of a compromise delivery model requires social consensus from those involved in the delivery application and requires legal, institutional and policy support, which will require continued follow-up research on the delivery model in the future.
본 연구는 미디어분야 산업환경에서 양방향 서비스와 기술의 시장현황을 살펴봄으로써 서비스의 활성화 방안을 위한 발전적 제안에 목적이 있다. 국내 양방향 방송 콘텐츠 서비스분석을 통해 지상파와 채널사용사업자 그리고 통신사들의 서비스 유형에 따른 플랫폼과 서비스 유형분석을 통해 양방향 프로그램의 특성인 개방성, 대화형 개인맞춤, 입체형 특성을 확인함으로써 각 특성별 지원 기술과 서비스 진행사항을 통해 향후 사업자들의 중요한 융합적 소재에 대한 가능성과 발전방안에 대해 제언하고자 하였다. 지상파방송사업자 경우 양방향으로 ARS, 웹사이트나 모바일 앱이 대부분 제공되었고, 케이블 SO와 위성방송사업자들은 데이터 영역을 활용한 양방향 서비스 운영에 다양성을 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 국내 양방향 방송 프로그램 서비스 유형은 전체적으로 융합적 형태의 수익모델 니즈가 있어 새로운 경쟁력 있는 양방향 방송 프로그램 서비스 환경으로 전환이 필요한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 스마트폰을 통해 의사소통하는 사용자들이 느끼는 외로움에 미치는 선행변수를 도출하기 위해 수행되었다. 특히, 관계적 특성, 사회적 특성, 의사소통 특성 등을 반영하여 3가지 특성이 외로움에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 갈등 해결 능력을 대인 간 갈등과 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 스트레스는 대인 간 갈등, 의사소통 피로감, 외로움 등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 의사소통 부족은 갈등 해결 능력과 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 의사소통 피로감은 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개인이 느끼는 외로움을 감소시키기 위해서 자신과 타인 간의 관계 속에서 발생할 수 있는 갈등을 현명하게 해결할 수 있는 능력을 지속해서 향상할 필요가 있으며, 타인과의 관계 형성에 대한 두려움이나 부담감을 떨쳐버릴 필요가 있다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 한류 방송 콘텐츠의 최대 소비 지역이지만 역으로 가장 많은 불법 유통 현상이 발견되고 있는 중국이 어떤 형태로 국내 방송사업자의 권리를 침해하고 있으며, 이에 대한 정책적 대안은 무엇인지 밝히는데 그 목적이 있다. 이를 위해 인터넷 및 모바일 멀티 플랫폼 환경에서 가장 많이 발생하는 저작권 침해 유형의 경로와 방식을 조사하고, 이에 대한 방송사업자의 대응 방식을 심층인터뷰를 통해 조사했다. 연구결과, 복제권과 전송권을 침해하는 방식으로 가장 많이 나타난 유형은 웹과 앱을 통한 링크와 STB 형태의 TV패드를 이용한 방식인 것으로 나타났다. TV패드는 최근 미국소송에서 지상파 연합이 승소했지만 링크는 온라인 불법복제의 만연으로 이를 통제하기 쉽지 않은 상황이다. 특히 국내 사업자들이 개별적으로 대응하는 형태로는 중국내의 불법복제 문제를 해결하기 쉽지 않았고, 이와 관련한 소송 사례도 극히 드문 것으로 나타났다. 향후 정부는 불법복제 근절을 위한 시장조사는 물론이고 꾸준한 모니터링을 통해 한류 방송 콘텐츠에 대한 측면 지원을 해야 할 것으로 판단된다.
모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 통합기술수용이론과 가치기반수용모델을 이용하여 이용자 인식과 특성이 스마트폰 공통 필수앱의 이용 행동에 미치는 영향을 분석하고자, 15세~65세를 대상으로 고객조사를 하였다. 연구결과, 정보프라이버시 염려를 제외한 성과기대, 즐거움, 촉진조건, 노력 기대, 사회적 영향 순으로 이용 행동에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연령에 의한 조절 효과는 젊은 층일수록 지각된 가치와 이용 의도 사이에서, 중장년층일수록 즐거움과 지각된 가치 사이에서 높게 나타났다. 본 연구는 선탑재 앱 설계 및 선탑재 앱 선정, 이용 활성화를 위한 전략수립에 시사점을 제공하는데 의의를 가진다.
본 연구에서는 예비수학교사가 고등학생들의 집단창의성 신장을 위한 모바일 수학 학습 콘텐츠인 애플리케이션 "집단창의성 발현을 위한 E-learning 고등수학"을 활용하여 사범대학 정규교육과정에서 테크놀로지 내용교수지식(TPACK)을 함양하고 수학 수업에서 학생과의 의사소통 능력을 신장하는 방안을 제안하였다. 집단창의성 발현을 위한 애플리케이션을 활용한 예비교사의 수학수업 전문성을 향상하기 위한 교육프로그램은 사전교육, 목표설정, 수업계획, 수업실습, 수업평가 단계로 구성된다. 이 과정에서 예비교사들은 테크놀로지 도구를 평가하였고, 앱의 두 활동에서 고등학생들이 집단창의성을 발현하도록 지도하기 위해 과제대화록, 레슨 플레이, 반성적 저널, 교수·학습지도안을 작성하였다. 교육프로그램 적용 결과, 예비수학교사의 TPACK을 함양할 수 있었고 집단창의성 발현을 위한 학생과의 수학적 의사소통 능력을 신장할 수 있었다.
최근 정보 기술의 성장에 따라 디지털, 데이터, 인공지능 리터러시와 같은 다양한 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 빅데이터 분석에서 필수적이고, 일상생활 모바일 앱에서도 다양하게 쓰이는 데이터 시각화에 초점을 두고 있으며, 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 데이터 시각화 리터러시 평가 체계에 대해서 다룬다. 2016년에 개발된 영문형 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 평가 체계(VLAT, Visualization Literacy Assessment Test)에 대해서 설명하고, 한국형에 맞춰 개발한 K-VLAT 평가 체계를 소개한다. K-VLAT은 국내 사용자의 맥락에 맞춰 12개의 시각화와 53개의 문항을 웹서비스를 통해 제공한다. 또한, 데이터 시각화 리터러시의 연구 방향을 이해하기 위해서, 영문형 VLAT을 참조한 79건의 논문을 분석하였다. 연구 목적을 4개의 대분야 및 11개의 소분야로 분류하였으며, 데이터 시각화 리터러시와 관련한 인지, 체계에 대한 확장, 교육과의 연계, 사용자 중심형 대시보드 개발 및 효과 평가 등에 활용되고 있다. 이에 따른 K-VLAT의 향후 활용 방안에 대해서 논의한다.
스마트폰의 기능이 다양한 영역으로 확대되고 멀티태스킹이 활성화됨에 따라 스왑 기능의 지원이 점점 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 스마트폰에서의 스왑 지원은 지나친 스토리지 트래픽을 유발하여 메모리 쓰레싱을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 초창기 스마트폰의 스왑 지원시 발생하던 이러한 쓰레싱 현상이 스마트폰 하드웨어가 발전함에 따라 어떻게 변화하였는지를 분석한다. 분석 결과 메모리 용량이 늘어남에 따라 스왑으로 인한 쓰레싱 문제가 일정 부분 해소되는 것을 확인하였다. 그러나, 실행 앱의 수를 지속적으로 증가시킬 경우 쓰레싱은 여전히 발생하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 쓰레싱의 유발이 일부 핫 데이터에 기인한다는 것을 보이고 이를 NVM 기반의 아키텍처를 통해 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 특히, 소량의 NVM으로 효율적인 관리를 통해 스왑 기능을 지원하면서 성능 저하 문제를 해소할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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