Digital healthcare: 사례 중심으로 본 UX engagement 향상을 위한 미래 제언
1. Feb 2016•0 gefällt mir•1,462 views
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Digital healthcare: 사례 중심으로 본 UX engagement 향상을 위한 미래 제언
1. Digital healthcare:
사례 중심으로 본
UX Engagement
향상을 위한
미래 제언
2016
Billy(최병호)/BillyChoi@Gmail.com
중앙대학교 교수
홍익대학교 영상대학원(HCI개론 강의)/
연세대학교 공학대학원(서비스디자인경영 강의)/
성균관대학교 일반대학원 휴먼ICT융합학과(교수)/
HEDcentric UX미래융합전략연구소(연구소장/사외이사)
Research Data: http://www.slideshare.net/BillyChoi/
Blog: http://blog.naver.com/soularchitec
Twitter/Facebook: ILOVEHCI
10. [Q] 당뇨병에 걸린 아이를
위해서 우리는 무엇을 가장 먼저
해야 할까요?
① 어둠을 알려준다.
② 어둠을 지배하는 방법을 알려준다.
③ 어둠과 공존하는 방법을 알려준다.
11. [Q] 당뇨병에 걸린 아이를
위해서 UX/UI는 무엇을 가장
먼저 해야 할까요?
① 심리적인 두려움을 스스로 케어하는 방법을 제시한다.
② ‘또래의 동병상련’을 공유하여 ‘외로운 싸움’이 아님을
공유한다.
③ 24시간 동안 또 하나의 신체로서 체화될 수 있는
거대한 환경, 기호를 선물한다. (예) 인형
④ 목표 가속화 효과를 활용하여 행동의 변화를 유도한다.
36. Agenda: 수면패턴 및 활동량 측정이
아닌 스마트폰의 사용패턴으로
우울증을 진단하고 케어할 수 있을까?
35
Source: http://www.jmir.org/2015/7/e175/
37. 36
• Entropy: The variability of the time the participant spent at the location clusters; −∑ipilog pi
• Normalized Entropy: By dividing the entropy by its maximum value, which is the logarithm of the total number of clusters;
Entropy ∕ log N
• Location Variance: The variability in a participant’s GPS location; log(σlat
2+ σlong
2)
• Home Stay: The percentage of time a participant spent at home relative to other location clusters
• Transition Time: The percentage of time during which a participant was in a non-stationary state
• Total Distance: the total distance in kilometers taken by a participant
• Circadian Movement: To capture the temporal information of the location data. This feature measured to what extent the
participants’ sequence of locations followed a 24-hour, or circadian, rhythm.
• Number of Clusters: The number of location clusters found by the K-means algorithm in the preprocessing stage
• (Phone) Usage Duration: The total time in seconds that a participant spent each day interacting with their phone
• (Phone) Usage Frequency: How many times during a day a participant interacted with their phone
Source: Mobile Phone Sensor Correlates of Depressive Symptom Severity in Daily-Life Behavior: An Exploratory Study, http://www.jmir.org/2015/7/e175/