Recommender systems based on Collaborative Filtering (CF) algorithms have established an extensive means for retailers to suggest personalized item lists that will maximize each consumer’s utility. Nevertheless, in the mobile game industry, which characterized by the intense competition from the avalanche of other game options and fast-changing demands of game users, there has been no marked success with recommender systems. Instead, app stores merely show summaries of general market trends without any individual-level information, fail to suggest personalized lists based on preferences of the future. For modeling dynamics of game usage, we assume that an individual’s preferences on games can be represented as the proportion of each game’s running time, which can be calculated in daily basis by the individual’s usage time for each game apps divided by the individual’s total capacity. Then, we construct a tensor filled with the induced preferences. For the next step, we apply Bayesian probabilistic tensor factorization (BPTF), an extension of Singular Value Decomposition (SVD) to consider dynamic pattern, to restore all the empty entries of the tensor. Each restored component becomes an estimate of each user’s preference on each game at certain period. For empirical analysis, we use mobile log data in app-level for total 1,000 panels over 2 years. Top 100 mobile games in cumulative usage time are treated as focal apps in this study, making the dimension of the tensor by 1000 (users) * 100 (focal games) * 730 (2 years). We compare the model performance by the root-mean-squared error (RMSE) with that of baseline model, the static counterpart in collaborative filtering algorithm (Salakhutdinov, and Mnih, 2008). The results showed that our model (BPTF) defeats the baseline throughout overall user-game pairs, especially outperforming under the conditions that there are severe fluctuations in daily usage pattern and when the life span of newly adopted apps are relatively short. Furthermore, we compose personalized suggestions, which consists of the top-10 highly likable lists according to the predicted usage patterns for each individual, and compare the performance with that of the established general recommender system in app stores. For that matter, our suggestion also outweighed the existing recommender system by the typical performance metrics that commonly used in the mobile game industry.

This study was conducted to analyze the effect of message frame on Exercise Interest and User Experience including Fitness App Fun, Fitness App Satisfaction, and Fitness App Use Intention in the mobile fitness app game. ‘Enjoy Your Fitness’, a fitness app game developed by Healthcare Media Research Institute, was used for this study and Repeated Measure Design and Playtest methodologies were used for the experiment. The results showed that the persuasive effect of gain messages were higher than loss messages in all factors. This results implies that exercise, as a preventive health behavior, can be promoted more effectively when messages are presented in the frame of gain message rather than loss message. Therefore, messages in the fitness app game need to be presented by emphasizing the positive outcome and benefit of exercise.

본 논문은 모바일 RPG게임 내 인앱 결제 서비스 이용자들에 대한 사용성 평가를 통해 향후 국내 모바일 RPG게임 개발자 및 기획자들에게 업데이트 및 개발에 필요한 자료를 모색하고 제안하는 데 그 목적을 두었다. 모바일 게임 '리니지M'의 인 앱 결제 서비스를 주로 이용하는 이용자들을 대상으로 정량적 평가를 위한 사용성 평가를 실시했다. 사용성 평가를 위한 도구로는 피터모빌(Peter Morville)이 정의한 'The User Experience Honeycomb'를 기준으로 설계한 설문지를 통해 설문조사를 하였다. 이러한 통계결과를 접근성, 가치성, 신뢰성, 매력성, 사용성 총 5가지 측면으로 나누어 분석하였고, 이를 통하여 새로운 모바일 RPG게임 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다.

현재 우리나라는 급격히 증가하고 있는 인구의 고령화가 27년 후면 초고령사회로 진입할 것으로 예상되고 있으며, 노인인구 증가에 따른 사회복지, 건강에 대한 많은 문제점이 대두될 것으로 예상되고 있다. 그 중 고령화 사회에서 연령대가 높아짐에 따라 치매라고 일컫는 퇴행성 뇌질환 발생률이 증가하지만, 이에 따른 연구, 복지, 치료가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 이러한 치매환자를 감소하고 또한 예방 할 수 있는 방안을 제안하기 위해 사회적으로 빠르게 발전하는 IT기술 중에서 사용이 보편화되고 있는 스마트 디바이스 환경에서 실행되고 있는 응용프로그램인 앱을 통해 치매환자에게 도움을 주거나 또는 치매예방을 감소하기 위한 방안으로 앱 디자인 설계 제안에 대해 고찰하고자 하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 연구방법은 치매와 관련된 이론적 고찰을 중심으로 치매와 관련이 깊은 서비스 앱을 사례조사하고 사용자와의 매체와의 효율성에 대해 분석하였다. 사례분석을 통해 치매예방이나 치료에 관련이 있는 서비스되는 앱은 없었다. 이러한 연구방법을 통해 현재 급증하고 있는 노인성 질환인 치매를 예방할 수 있는 두뇌활동게임, 치매 관련정보 등 디자인의 문제점을 분석하고 개선 방향을 제안하여 예방의 대안과 실증적으로 적용할 수 있는 모바일 앱 디자인 설계 제안을 하였다. 향후 IT의 발달과 함께 다양한 스마트 디바이스 매체를 통해 치매예방에 관련된 서비스가 제공된다면 의료선진화 정책에 기여를 할 것임에 따라 이 연구를 통해 제공하는 시사점은 중요하다.

본 연구는 상호작용 요소가 강화된 피트니스 앱게임의 사용자의 운동경험과 앱게임의 재미, 만족, 이용의도 효과를 검증하기 위해 플레이테스트 실험 방법론을 통해 분석하였다. 실험에 사용된 피트니 스 앱 게임은 한림대 헬스커뮤니케이션 연구소에서 제작한 ‘Enjoy Your Fitness’를 사용하여 남녀 대 학생 각각 50명씩 총 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구결과, 사용자들의 운동경험인 운동성 취감, 몰입, 관심과 같은 운동효과는 상호작용성이 강화된 앱 게임에서 더 높은 것으로 나타났다. 또 피트니스 앱게임의 재미, 만족, 이용의도 역시 상호작용적 요소가 강화된 피트니스 앱 게임에서 더 높 은 것으로 나타났다. 본 연구는 상호작용성이 강화된 앱 게임이 사용자의 운동 경험과 앱 게임 자체 의 사용자 경험을 강화한다는 점에서 건강증진을 위한 앱 게임 설계에 대한 실무적 함의도 제공한다.