라이프로그 기반 서비스 분석을 통한 기록 요소 연구

Abstract

This study aims at deriving the most minute factors of lifelog-based services and forming the factor-based matrix. It also aims at comparing and analyzing factors through inserting a variable derived from the factor analysis on lifelog-based services into the matrix. A criterion of the abstracted matrix was set as the most central factor extracted. Such an analysis was done with a view to identifying a condition of log factors of the present lifelog-based services and looking into a service sub-factor distribution map easily. Through such a process, sub-factors of a lifelog concept could be examined. Lifelog-based service factors are collected through human certain context. Also, imput method is changing from manual to automatic input gradually. Accordingly, in addition to big data construction, it is possible to check real-time every space-time including a simple daily life, causing a new social phenomenon of recording. The advent of the word 'lifelog' corresponds to the technological development, and it seems to have an obviously great effect on human everyday life with the conceptual development. Precedent studies show a close association between recording and lifelog. This study intends to examine closely aspects of lifelog beyond an act of putting on record and induce factors composing a behavior of lifelog. Hence, it examines such a behavior based on the definition and concept of lifelog, and analyze the most minute factor forming a behavior as a form(format). LOG factors were extracted as the basic premise before research analysis. Automatic and manual log factors were classified each on a criterion of an input sensor. 16 log factors were extracted as follows. * Automatic: direction, location, distance, time, compass, velocity, gradient, water surface, air pressure/altitude, pressure(slant), heart rate, photo/image, voice, temperature/humidity * Manual: TEXT, TAG Based on a data format set by the form and premise of lifelog, research objects were selected as smart phone application and wearable device. Criteria of matrix constructed based on log factors above are as follows. * In a case of applications, automatic and manual factors were overlapped. Simultaneous using of input modes was impossible but it showed that application has different utilizations according to its purpose. Contents of a user were recorded based on log factors in terms of a purpose. In addition, in lifelog-based services, it was possible to interlock contents user recorded(inputted). It has to be done by a user directly, and information is compatible with services having the same purpose. Besides, contents sharing with others is emphasized and it also has to be done by a user manually. The first aim of log may be communication with the self. Sharing user's log contents means that communication with others may be regarded as the log. * In a case of wearable devices, automatic log factors were analyzed particularly. Furthermore, it showed that display enabling to identify user's information real-time takes an important role in the log. Also, interlocking of contents inputted by the same-purposed device and automatic log factor showed information accessibility and extendability. Besides, like applications, there were various log factors used by purpose. In a case of specific purposes like health-care, specific log factor was used. As such, devices showed an obvious difference in log utilization according to a purpose. Particularly, wearable devices concentrate on providing user-customized contents based on input information, now providing only the most basic curation. Since resulting contents vary as input mode, it shows that clear standard is required for customized contents. Research analysis above shows that automatic log factors will be used actively by lifelog-based services. However, it requires consideration about whether it is adequate to input every data of a user automatically through a device. With a view to promoting users to use services more easily and continually, this study conducted a systemic analysis on log factors of lifelog based on input mode. Along with precedent studies including about a situation of lifelog, this study is expected to support lifelog information utilization as the future contents.; 본 연구는 라이프로그 기반 서비스들의 가장 세밀한 요소를 도출하여, 요소 기반의 매트릭스를 형성하는 것이 목적이다. 라이프로그 기반 서비스들의 요소 분석을 통해 도출한 변수를 매트릭스에 삽입하여 요소들의 비교 및 분석을 하기 위함이다. 추출한 매트릭스의 기준은 라이프로그 요소 중 가장 중점이 되는 요소로 선정했다. 도출한 요소는 기록-로그 요소로서, 현 라이프로그 기반 서비스들의 기록 요소 현황을 알고자 했으며 또한 서비스들의 하위 요소 분포도를 보기 쉽게 보기 위함이다. 이를 통해 라이프로그 개념의 가장 하위 요소를 살펴볼 수 있었다. 라이프로그 기반 서비스 요소는 인간의 특정 맥락을 통해 수집된다. 그리고 입력 방식은 수동 입력에서 점차 자동 입력으로 변화하고 있다. 이로 인해 일차적으로 빅데이터 구축 뿐만 아니라, 기록 행위에 관한 새로운 사회 현상을 야기했고 일상 뿐만 아니라 일상을 포함한 모든 시공간의 실시간 확인이 가능하다. 라이프로그란 단어 등장은 기술 발달과 맥락을 함께 하는데, 개념 발전과 함께 인간의 일상에 큰 영향을 일으켰음은 자명해 보인다. 선행연구를 통해 기록과 라이프로그의 긴밀한 연관 관계를 확인할 수 있었다. 남긴다는 행위만을 넘어서 라이프로그의 측면을 면밀하게 살펴보고, 라이프로그란 행태를 구성하는 요소를 이끌어내고자 했다. 그래서 본 연구는 라이프로그의 정의와 개념을 바탕으로 행태를 살펴보고, 행태를 이루는 가장 미세한 요소를 데이터의 형태(형식)로 전제하여 분석한다. 연구대상 분석에 앞서, 기본 전제가 되는 로그 요소를 추출했다. 입력 센서를 기준으로 자동, 수동 로그 요소를 각각 분류했다. 총 16개의 로그 요소가 추출되었고, 해당 요소는 다음과 같다. ・ 자동 : 방향, 위치, 거리, 시간, 나침반, 속도, 방향, 기술기, 수면, 기압/고도, 압력(경사), 십박수, 사진/영상, 음성, 온도/습도 ˙ ・ 수동 : 텍스트(TEXT), 태그(TAG) 라이프로그의 행태와 전제로 설정한 데이터 형식에 기반하여 본 연구의 연구대상을 스마트폰 애플리케이션과 웨어러블 디바이스로 선정했다. 앞서 살펴본 로그 요소를 바탕으로 구축한 매트릭스의 기준은 다음과 같다. ・ 애플리케이션의 경우, 자동과 수동 로그 요소가 중첩적으로 사용되고 있었다. 입력 방식을 동시에 활용하는 것도 가능했으나, 애플리케이션은 주로 목적에 따라 활용 정도가 다름을 볼 수 있었다. 또한 사용자가 기록(입력)한 콘텐츠를 다른 애플리케이션 서비스와 연동할 수 있었다. 이는 사용자가 직접 수행해야 하며, 동일 목적의 서비스들과 정보 호환이 가능했다. 이와 함께 다른 사람과의 콘텐츠 공유를 강조하는데, 이 역시 사용자가 직접 수동으로 수행해야 한다. 기록의 첫 번째 목적은 자신과의 커뮤니케이션이라 할 수 있다. 사용자의 기록 콘텐츠를 공유하는 것은 타인과의 커뮤니케이션도 기록으로 간주한다고 볼 수 있다. ・ 웨어러블 디바이스의 경우, 자동 로그 요소를 중점으로 강조했다. 또한 실시간으로 사용자의 정보 확인이 가능한 디스플레이의 유무가 로그에 있어 중요한 역할임을 확인할 수 있었다. 또한 동일 목적의 디바이스와 자동 로그 요소를 통해 입력된 콘텐츠 연동이 가능함은 정보 접근성과 확장성을 보여주고 있었다. 그리고 애플리케이션과 마찬가지로, 목적별로 활용되는 로그 요소들이 다양했다. 헬스-케어 등과 같은 특정 목적의 경우, 특정 로그 요소가 활용되었다. 이와 같이 디바이스는 목적에 따라 로그 활용에서 확연한 차이를 보였다. 특히 웨어러블 디바이스는 입력 정보를 바탕으로 사용자 맞춤 콘텐츠를 제공하는 것에 초점을 맞추고 있었는데 현재는 가장 기본적인 큐레이션만 제시하고 있었다. 결과로 제시되는 콘텐츠가 입력 방식에 따라 달라지기 때문에, 맞춤 콘텐츠를 위한 명백한 기준이 필요함을 알 수 있었다. 앞서 연구대상의 분석을 통해, 라이프로그 기반 서비스는 점차 자동 로그 요소를 적극적으로 활용할 것으로 보인다. 하지만 디바이스를 통해 자동으로 사용자의 모든 데이터를 입력하는 것이 맞는가도 생각해 볼 문제이다. 본 연구는 사용자들이 서비스를 더 쉽고 지속적으로 사용하는 것을 목적으로, 입력 방식으로 기반으로 한 라이프로그의 기록, 로그 요소를 체계적으로 분류했다. 라이프로그의 현황을 비롯한 선행연구를 바탕으로, 미래의 콘텐츠로서의 라이프로그 정보 활용을 지원하는 연구가 되길 기대한다.