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문제 정의
- 본 논문은 이용자 관점에서 모바일 포털들의 응답시간을 측정하고 비교하였다. 유선 포털의 결과와 정반대결과가 나왔으며 Daum의 응답시간이 가장 컸으며 개선이 매우 필요한 수준임을 알 수 있었다.
제안 방법
- 다음으로 중심위치를 비교하기 위해 평균을 비교하였다. 자료를 같은 시간에 측정하였기 때문에, 대응 t검정을 실시하였다.
- 응답시간 분류에서 Seow는 2초가 넘어가면 시스템이 멈추지 않았음으로 주기적으로 알려 줄 필요가 있고, 5초가 넘어가면 반드시 피드백을 주어야 하고, 7초 이상이면 사용자들이 떠난다고 주장하였다. 따라서 이를 기반으로 우리는 응답시간을 분류하였다. 시스템으로부터 추가적인 정보를 제공받지 않고 편안하게 사용하는 2초 이하를 “Comfortable"로, 2초~5초를 참고 사용할 만 하기 때문에 "Tolerable"로, 5초~7초를 피드백이 필요하기 때문에 “Feedback", 7초 이상은 사용자들이 떠날 수 있기 때문에 ”Leave"로 분류하였다.
- 우리는 Seow의 분류에 기초하여 2초 이하를 “Comfortable" 로, 2초~5초를 ”Tolerable"로, 5초~7초를 “Feedback", 7초 이상을 ”Leave"로 분류하였다.
대상 데이터
- 본 논문은 3개의 모바일 포털의 응답시간을 비교하는 논문으로서 자료는 모바일 포털들이 활성화되기 시작되던 즈음인 2012년 4월 18일에 측정하기 시작하여 2018년 4월 17일까지 6년간 측정하였으며, 측정횟수는 4,060회이다. 히스토그램으로 구현한 분포를 보면 Naver가 가장 빠른 응답시간을 Daum이 가장 느린 응답시간을 보이고 있음을 알 수 있다.
- 본 연구를 위해 Naver, Daum, Nate의 모바일 포털 응답시간을 모바일 포털들이 활성화되기 시작되던 즈음인 2012년 4월 18일에 측정하기 시작하여 2018년 4월 17일 까지 6년간 측정하였으며, 측정횟수는 4,060회이다.
- 다음으로 모바일포털 사이트의 분포를 이론적으로 비교하기 위해, 먼저 모수적 방법인 카이스케어 검정을 실시하였다. 카이스케어 검정을 위해 구간을 31개로 분할하였다. 검정결과는 표 4에 나와 있다.
데이터처리
- 다음으로 모바일포털 사이트의 분포를 이론적으로 비교하기 위해, 먼저 모수적 방법인 카이스케어 검정을 실시하였다. 카이스케어 검정을 위해 구간을 31개로 분할하였다.
- 비모수적 검정을 위해 이표본 K-S 검정을 실시하였다. 검정결과는 표 5에 나와 있다.
- 다음으로 중심위치를 비교하기 위해 평균을 비교하였다. 자료를 같은 시간에 측정하였기 때문에, 대응 t검정을 실시하였다. 결과가 표 6에 나와 있다.
이론/모형
- 이는 두 모집단의 분포가 동일하다면 근사적으로 카이스케어 분포를 한다는 사실에 기초하고 있다. 비모수적 검정에는 Kim and Oh (2003), Hong and Kim (2003) 등에서 설명되어있는 바와 같이 이표본 콜모고로프-스미르노프 (K-S) 검정을 사용할 수있다.[11][4] 이표본 콜모고로프 스미르노프 검정통계량은식 (2)와 같다.
- com이다. 응답패킷 측정은 네스케이프사에서 개발한 Firefox 브라우저의 도구인 Firebug에서 제공하는 네트워크 모니터링 도구를 이용하였다.[15][16][18] 그림 1은 Firebug가 Naver 무선포털의 응답패킷을 측정하는 화면이다.
성능/효과
- 우리의 분류에 따르는 실험결과가 표 8에 나와 있다. Comfortable 비율에서는 Naver가 55.98%, Daum은 35.94%, Nate는 46.73%이므로 추가적인 정보를 수신하면서 사용해야 하는 비율이 Naver가 44.01%, Daum은 64.06%, Nate는 53.28%로 높은 수준을 보이고 있으므로 모바일 포털들이 웅답시간을 줄이는 것이 중요한 이슈임 알 수 있다. Feedback 비율에 서는 Naver가 1.
- 따라서 모수적 방법과 비모수적 방법의 결과가 모두 3개 모바일포털들의 응답패킷 분포가 다르다는 사실을 알 수 있다. 검정의 결과로 볼 때 Naver의 응답시간분포가 가장 빠르며, 다음은 Nate, 마지막으로 Daum임을 알 수 있다. 이는 히스토그램과 백분위 수를 이용한 결과와 동일하고 Ryu (2014)의 유선 포털의 결과와 정반대이다.
- 결과가 표 6에 나와 있다. 결과를 보면 유의수준 5%하에서 Naver, Daum, Nate의 모바일포털의 응답시간의 평균이 다름을 알 수 있다. 평균시간에서도 가장 빠른 응답은 Naver이고 다음이 Nate, 마지막으로 Daum임을 알 수 있다.
- K-S 검정에 따르면 Naver, Daum, Nate의 모바일포털의 응답시간의 분포가 유의수준 1%하에서도 다름을 알 수 있다. 따라서 모수적 방법과 비모수적 방법의 결과가 모두 3개 모바일포털들의 응답패킷 분포가 다르다는 사실을 알 수 있다. 검정의 결과로 볼 때 Naver의 응답시간분포가 가장 빠르며, 다음은 Nate, 마지막으로 Daum임을 알 수 있다.
- 유선 포털의 결과와 정반대결과가 나왔으며 Daum의 응답시간이 가장 컸으며 개선이 매우 필요한 수준임을 알 수 있었다. 또한 우리나라의 3개 모바일 포털들의 응답시간은 Seow의 관점으로 볼 때 42% 이상이 피드백이 필요할 정도로 매우 불만족스러운 수준으로 나타나 개선이 시급한 것으로 나타났다. 본 논문의 결과가 3개 모바일 포털들이 응답속도를 높이려는 기술경쟁을 촉진할 수 있기를 기대한다.
- 이론적 검정을 위해 모수적 검정인 카이스케어 검정과 비모수적 검정인 K-S 검정 모두 세 분포가 다르다는 결론을 유의수준 1%하에서 내릴 수 있다. 또한 평균들도 유의한 차이가 존재하는가를 검정하기 위해 대응 t검정을 실시한 결과도 유의수준 5%하에서 Naver가 가장 빠르고, 다음이 Nate, Daum이 가장 느렸다. 이는 유선 포털과 정반대 결과로서 Naver는 유선포탈에서는 콘텐츠를 많이 보여주어 느리지만 무선포탈에서는 무선의 특성을 고려하여 속도를 최대한 빠르게 구현하는 전략을 구사하고 있고, Daum은 이와 반대로 속도의 희생을 무릅쓰고 모바일 포털의 콘텐츠를 중시하는 전략을 구사하고 있음을 확인할 수 있었다.
- 응답시간을 백분위수로 비교한 결과는 표 3에 나와 있다. 백분위수로 비교한 결과, Naver가 Daum의 백분위수중 큰 비율이 27%, Nate에 큰 비율은 39%이고, Daum이 Nate에 큰 비율은 100%로서, 백분위수로도 Naver의 분포가 가장 작고, Daum이 가장 크고 Nate는 중간 수준임을 알 수 있다.
- 본 논문은 이용자 관점에서 모바일 포털들의 응답시간을 측정하고 비교하였다. 유선 포털의 결과와 정반대결과가 나왔으며 Daum의 응답시간이 가장 컸으며 개선이 매우 필요한 수준임을 알 수 있었다. 또한 우리나라의 3개 모바일 포털들의 응답시간은 Seow의 관점으로 볼 때 42% 이상이 피드백이 필요할 정도로 매우 불만족스러운 수준으로 나타나 개선이 시급한 것으로 나타났다.
- 표 7은 Seow의 분류에 따르는 무선포털의 응답시간 분류결과이다. 응답시간이 가장 늦은 7초 이상에서 10초 사이인 Captive에 속하는 비율이 Naver는 0.74%, Daum 이 7.81%, Nate는 0.96%로 Daum이 압도적으로 높아서 Daum의 모바일 포털의 응답속도는 개선이 매우 필요한 수준임을 사실을 알 수 있다.
- 또한 평균들도 유의한 차이가 존재하는가를 검정하기 위해 대응 t검정을 실시한 결과도 유의수준 5%하에서 Naver가 가장 빠르고, 다음이 Nate, Daum이 가장 느렸다. 이는 유선 포털과 정반대 결과로서 Naver는 유선포탈에서는 콘텐츠를 많이 보여주어 느리지만 무선포탈에서는 무선의 특성을 고려하여 속도를 최대한 빠르게 구현하는 전략을 구사하고 있고, Daum은 이와 반대로 속도의 희생을 무릅쓰고 모바일 포털의 콘텐츠를 중시하는 전략을 구사하고 있음을 확인할 수 있었다.
- 이들의 기본통계량으로 비교해 보면, 표 2에 나타난 것과 같이 Daum은 Naver의 평균 1.76배 Nate의 평균 1.3배, Nate는 Naver의 평균 1.36배 시간이 많이 소요되어 Daum이 가장 느렸고, 다음으로 Nate이고, Naver가 가장 빨랐음을 알 수 있다. 이는 Ryu (2014) 유선포털의 응답 시간과 정반대 결과임을 알 수 있다.
- 백분율로 비교하여도 같은 결과를 보였다. 이론적 검정을 위해 모수적 검정인 카이스케어 검정과 비모수적 검정인 K-S 검정 모두 세 분포가 다르다는 결론을 유의수준 1%하에서 내릴 수 있다. 또한 평균들도 유의한 차이가 존재하는가를 검정하기 위해 대응 t검정을 실시한 결과도 유의수준 5%하에서 Naver가 가장 빠르고, 다음이 Nate, Daum이 가장 느렸다.
후속연구
- 또한 우리나라의 3개 모바일 포털들의 응답시간은 Seow의 관점으로 볼 때 42% 이상이 피드백이 필요할 정도로 매우 불만족스러운 수준으로 나타나 개선이 시급한 것으로 나타났다. 본 논문의 결과가 3개 모바일 포털들이 응답속도를 높이려는 기술경쟁을 촉진할 수 있기를 기대한다.
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