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초록

영어

Recently, the use of artificial intelligence technology including deep learning has become active in various fields. In particular, several algorithms showing superior performance in object recognition and detection based on deep learning technology have been presented. In this paper, we propose the proper direction for the implementation of mobile healthcare application that user's convenience is effectively reflected. By effectively analyzing the current state of use satisfaction research for the existing fitness applications and the current status of mobile healthcare applications, we attempt to secure survival and superiority in the fitness application market, and, at the same time, to maintain and expand the existing user base.

한국어

최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애 플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구 배경
1.2 연구 목적
2. 선행 연구
2.1 모바일 헬스케어 선행 연구
2.2 모바일 헬스케어 유형 및 기능분류
2.3 인공지능 선행 연구
3. 연구 모형 및 과제
3.1 연구 모형
3.2 연구 과제
3.3 연구 방법
4. 결론과 제언
REFERENCES

키워드

헬스케어 피트니스 인공지능 딥러닝 합성곱 신경망 순환 신경망 Healthcare Fitness Artificial Intelligence Deep Running CNN RNN

저자

• 하태용 [ Tae Yong Ha | 한성대학교 스마트융합컨설팅학과 박사과정 ] Corresponding Author
• 이후진 [ Hoojin Lee | 한성대학교 스마트융합컨설팅학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물