[2016] 라이프로깅 애플리케이션을 위한 사용자 행태 분류

권지은(Jieun Kwon), 곽소정(Sojung Kwak), 임윤아(Yoon-ah Lim), 황민철(Min-Cheol Whang), (2016). 한국감성과학회

Keyword
라이프로깅, 사용자 행태, 애플리케이션, Life-logging, User Behavior, Application

Abstract

최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스 제작의 기반이 될 수 있는 사용자의 행동을 조사하고, 분류하여 모델화하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 분류를 분석한다. 둘째, 앞서 살펴본 문헌 자료, 기존 논문 및 라이프로깅 앱에서 사용되고 있는 라이프로깅 관련 사용자 행동 어휘를 수집하고 1차 설문과 적합성 검정을 통한 적절 어휘를 39개 추출한 한다. 이 어휘들을 다시 2차 설문과 통계분석을 통해 최종 19개 사용자 행태 – ‘Eat(먹다)’, ‘Keep house(집안일을 하다)’, ‘Diet(다이어트를 하다)’, ‘Travel(여행하다)’, ‘Work out(운동하다)’, ‘Transit(대중교통 수단을 이용하다)’, ‘Shoot(촬영하다)’, ‘Meet(만나다)’, ‘Feel(감정을 느끼다)’, ‘Talk(말하다)’, ‘Care for(보살피다)’, ‘Drive(운전하다)’, ‘Listen(듣다)’, ‘Go online(온라인에 접속하다)’, ‘Sleep(잠자다)’, ‘Go(가다)’, ‘Work(일하다)’, ‘Learn(배우다)’, ‘Watch(보다)’-로 분류한 모델을 정립한다. 마지막으로 본 연구를 통해 제시한 모델이 라이프로깅 애플리케이션에서의 역할과 한계점을 논할 것이다.

Recently, Life-logging service which has expanded to measure and record the daily life of the user and to share with others are increasing. In particular, as life-logging services based on the application has become popular with the development of wearable-devices and smart-phones, the service content is produced by user behavior and is provided in infographic menu form. Therefore, this paper intends to investigate user behavior based on life-logging service production and model by classification. This study focus on the concepts and features of life-logging and classification of user behavior about life-logging. The user behavior word is collected about life-logging, by the 39 suitable words which are extracted through the first surveys and suitable probations and the 19 final classified words -‘Eat’, ‘Keep house’, ‘Diet’, ‘Travel’, ‘Work out’, ‘Transit’, ‘Shoot’, ‘Meet’, ‘Feel’, ‘Talk’, ‘Care for’, ‘Drive’, ‘Listen’, ‘Go online’, ‘Sleep’, ‘Go’, ‘Work’, ‘Learn’, ‘Watch’ – which are extracted through the secondary surveys and statistical analysis, and the user behavior classification model is established. The model presented in this study the role and limitations of life-logging application of the model presented in this study which is will be discussed.

 

 

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