스마트 홈의 사물인터넷 서비스 에러 분류 체계 수립을 위한 소셜 데이터 분석에 관한 연구
Social data analysis for Developing Smart Home IoT service error classification Framework
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초록
사물인터넷(IoT)은 상황 판단이나 학습능력 등의 지능적인 디바이스 간 네트워크를 인터넷과 같은 거대한 망에연결하여 사용자에게 유용한 가치를 지닌 서비스를 제공하기 위한 기술로 일반 소프트웨어와 비교했을 때 기능적인 면과 문제 상황에 있어 다양하고 복잡하다. 그렇기 때문에 에러는 가장 일반적으로 발생하는 현상이지만사용자가 사용하는 경험에서 가장 직결적인 영향을 미치는 단계라고 할 수 있다. 이에 근거하여 본 연구는 미국및 유럽 내 사물인터넷(IoT) 스마트 홈 서비스를 중심으로 대표 사례를 선정하여 이에 나타날 수 있는 에러 유형들을 대표 사이트에서의 문제 해결 가이드(FAQ) 및 소셜 네트워크 서비스(SNS) 트위터에서의 사용자 데이터를 기반으로 고찰하였다. 문제 해결 가이드(FAQ) 및 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 도출된 에러 상황들을 통합하여 스마트 홈 사물인터넷(IoT)에서 나타날 수 있는 에러로 정의하고 기존 가전제품의 에러 상황들과 비교분석해 다이어그램으로 가시화하였다. 이차적으로는 문제 해결 가이드(FAQ)와 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서나타난 에러 유형들을 로직 트리(Logic Tree)로 정리하여 도출된 에러들이 어떠한 차이점이 있는지 분석하였다. 마지막으로 문제 해결 가이드(FAQ)와 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서의 에러들을 종합하여 전체 프레임워크를 설계하였다. 이를 바탕으로 UX 디자인 관점에서 사물인터넷(IoT)의 에러 상황을 이해할 수 있도록 하였고사물인터넷(IoT) 기반 스마트 홈 서비스 전반의 에러 유형 파악이 용이해졌다. 본 연구는 스마트 홈의 사물인터넷(IoT) 서비스에서 일어나고 있는 에러 상황들을 이해하고 에러 체계 수립을 위해 소셜 데이터 분석을 진행하였다는 점에 의의가 있다.
Abstract
Internet of Things (IoT) is a technology for connecting intelligent device-to-device networks suchas situation judgment and learning ability to a huge network to provide useful service to users. Thus, compared to regular software, it is diverse and complex in terms of its functionality andproblem situations. Therefore, even though errors are the most common phenomenon, they arethe most direct stage to have an impact on user experience. Based on this, this study selectedrepresentative cases focusing on the IoT smart home service in the US and Europe andinvestigated the types of errors based on FAQ on the representative sites and the user data inthe SNS such as Twitter. By integrating the error conditions derived from FAQ and SNS, thisstudy defined it as a possible error that can exist in the smart home IoT and visualized it as adiagram by comparing and analyzing those of the existing home appliances. Secondly, this studysummarized the types of errors derived from FAQ and SNS by using Logic Tree and analyzed thedifferences. Finally, this study designed the whole framework by integrating the errors derivedfrom FAQ and SNS. Based on this, this study made it possible to understand the error conditionsof the IoT in terms of UX design and to identify the types of errors in IoT-based smart homeservices easily. This study is meaningful in that it understands the error conditions occurring inIoT services of smart home and analyzes the social data to establish the error system.
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