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Data driven studies on the efficacy of healthcare applications and strategies for improving user compliance with these applications = 헬스케어 어플리케이션의 효용성 검증 및 사용 증진 전략에 관한 데이터 기반 연구
서명 / 저자 Data driven studies on the efficacy of healthcare applications and strategies for improving user compliance with these applications = 헬스케어 어플리케이션의 효용성 검증 및 사용 증진 전략에 관한 데이터 기반 연구 / Junetae, Kim.
저자명 Kim, Junetae ; 김준태
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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8033397

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서울 학위논문 서가

DMT 18028 c. 2

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초록정보

With the recent interest in wellness, the use of various smartphone healthcare applications has grown rapidly. However, there is a lack of research on the efficacy of healthcare applications and strategies for improving user compliance with these applications. This thesis has conducted research on the efficacy and promotion strategies of smartphone healthcare applications through three studies. In the first study, I examined whether mood logs collected through emoticon questionnaires through smartphone application is effective for depression screening. In the second study, it was proved that the accuracy of depression screening could be improved by applying high quality data filtered by machine learning methods. In the third study, I verified whether the promotional effect offered by a firm to the customer is effective in improving application retention.

최근 웰니스에 대한 관심이 증가하면서 다양한 건강관리 어플리케이션 사용이 급성장 했다. 하지만 이러한 어플리케이션의 유용성 및 사용촉진전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 학위논문은 세 가지 세부 주제를 통해 스마트폰 건강관리 어플리케이션의 효용성 및 사용증진전략에 관한 연구를 수행하였다. 첫 번째 연구에서는 스마트폰 어플리케이션을 통해 이모티콘 설문 방식으로 수집되는 기분 정보가 우울증 선별에 유효한지에 대해 검증하였다. 두 번째 연구에서는 기계학습을 적용하여 품질 좋은 데이터만 활용하는 방식으로 우울증 선별 정확도가 높아질 수 있음을 검증하였다. 세 번째 연구에서는 어플리케이션 사용증진을 위해 기업이 고객에게 제공하는 판촉 효과가 실증적으로 유효한지에 대해 검증하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DMT 18028
형태사항 x, 91 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 김준태
지도교수의 영문표기 : Byungtae Lee
지도교수의 한글표기 : 이병태
수록잡지명 : "Depression Screening Using Daily Mental-Health Ratings from a Smartphone Application for Breast Cancer Patients". Journal of Medical Internet Research, v.18.no.8, (2016)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 경영공학부,
서지주기 References : p. 77-87
주제 Machine learning
healthcare applications
user compliance (adherence)
depression
mobile marketing
기계학습
건강관리 어플리케이션
고객 순응도
우울증
모바일 마케팅
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