박수진

모바일 앱 사용성 분석은 높은 비용과 시간, 주관성으로 인해 어려움이 있었습니다. 본 기술은 설계자의 예상 행동 모델과 실제 사용자 행동 로그를 비교하여 모바일 앱의 사용성 저해 요소를 자동으로 검출합니다. 예상치 못한 행동, 미구현 이벤트, 반복적 상태전이, 수행 시간 초과 등 4가지 유형의 이상 징후를 식별하며, 이를 통해 개발자의 테스트 부담을 크게 줄이고 객관적인 사용성 개선을 가능하게 합니다. 모바일 앱의 사용자 경험 향상을 위한 필수적인 기술입니다.

컴포넌트 기반 로봇 시스템의 복잡한 구조로 인해 발생하는 오류 검출의 어려움과 부정 오류 문제를 해결합니다. 본 기술은 로봇 시스템의 무결점 시나리오 수행 로그를 캡처하여 정상동작 행위 모델을 구축하고, 실제 운영 중인 시스템의 행위 모델과 비교함으로써 오류를 정밀하게 검출합니다. 특히, 의미 없는 단위 기능을 비교 대상에서 제외하여 부정 오류 발생을 획기적으로 줄이며, 시스템 내부 접근 없이도 신속하고 정확한 자가 오류 검출을 가능하게 합니다. 검출된 오류에 대해서는 자가 회복, 소프트웨어 교체, 컴포넌트 교체 등 다양한 대응 방안을 제공하여 로봇 시스템의 안정적인 서비스 연속성을 보장합니다. 이 기술을 통해 서비스 로봇의 신뢰성과 효율성을 극대화할 수 있습니다.