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문제 정의
- 앱 사용성 분석 시스템은 사용자의 앱 사용에 관한 로그를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 정적 . 동적으로 콘텐츠 및 인터페이스 재구성을 위한 프레임워크 개발을 목표로 했다. 개발된 앱사용성 분석 시스템의 효율성을 측정하기 위해 이미 개발된 게임 앱을 통해 사용자가 선호하는 콘텐츠를 분석했다.
- 본 논문에서 물리적인 센서에서 수집되는 로그 정보가 아닌 모바일 앱에서 수집 가능한 가상 센서 정보인 앱 수행에 대한 로그 정보를 수집하고 분석했다. 분석을 수 행하기 위해 설계하고 구현된 모듈의 구성은 <표 1>과 같다.
- 본 논문에서는 실 사용자를 대상으로 동적인 사용성 분석 시스템을 개발하였고, 사용성 분석 시스템을 실제 적용한 슬라이 딩 퍼즐 어플리케이션을 개발하였으며, 현시점에서 사용자 사용성 분석을 위한 로그 데이터를 수집 했다.
- 본 논문에서는 어플리케이션 실제 사용자들의 개별적인 사용성 분석을 위한 분석 시스템을 설계하여 어플리케이션에 대한 사용자 만족도를 능동적으로 분석하고 자동으로 인터페이스 및 개별 맞춤형 서비스로의 전환이 가능케 하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용성 평가를 위해 고려되는 여러 사항 중 사용자의 만족도에 초점을 맞추고 사용자의 만족도를 수집 .
- 본 논문에서는 콘텐츠의 생명력을 높이기 위해 앱 사용성 분석 시스템을 개발하였다. 앱 사용성 분석 시스템은 사용자의 앱 사용에 관한 로그를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 정적 .
- 본 연구에서는 급격히 성장하고 있는 스마트 단말기 및 모바일 어플리케이션 시장에서 모바일 어플리케이션의 수명이 짧은 이유를 분석하고 활용도룰 높이기 위한 동적인 사용자 사용성 분석 시스템을 개발 하였다. 기존의 사용성 분석을 위한 기법은 전문가 및 사용자들의 설문 및 토의를 통해 진행됨으로써 실 사용자의 맞춤형 분석이 진행되지 못하고 많은 시간과 비용이 발생하는 문제점이 있다.
- CEc〒 실행된 특정 콘텐츠의 연속적인 실행 횟수이며, 째는 특정 콘텐츠의 연속적인 실행에 대한 가중치 값이다. 사용자가 일정 기간 동안 실행한 콘텐츠들 중 연속적인 사용을 보인 콘텐츠에 가중치를 부여함으로써 사용자의 선호도 계산에 좀 더 정확성을 높이고자 한다. 가중치의 계산은 한계효용의 법칙에 따라 사용량이 커져도 가중치의 값의 증가에 한계를 두어 사용했다.
- [그림 11]은 콘텐츠 별 사용자 선호도를 보여주고 있다. 자주 사용하는 사용자를 포함한 경우와 포함하지 않는 경우로 나누어 선호도를 분석하였으며, 자주 사용하지 않는 사용자를 포함하지 않은 이유는 분석의 정확도를 높이기 위해서이다. 결과에서 볼 수 있듯이 첫 번째 (야구 사진)와 세 번째(자동차 사진)의 콘텐츠에 대한 선호도가 높은 것으로 알 수 있다.
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