• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.423-429
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• 2022

The survey was conducted on the Bungae Jangter and Danggeun Market, which provide mobile used market services. The goal is to investigate factors that affect the user experience of used market platforms and to compare usability. Based on Peter Morville's Honeycomb Model, a survey and In-depth interviews were conducted to users with experience in secondhand transactions. And we qualitatively analyze the factors that affect the user experience. As a result, there were differences in usability depending on the age of the user. (reliability, how to find things, purpose of using used trading services, etc.) This study focused on actual user experience, so it will help you find a way to develop to user-centered secondhand marketplace services.

• Knowledge Management Research
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• v.24 no.3
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• pp.127-148
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• 2023

Traditional Business Intelligence environment is limited to support the rapidly changing businesses and the exponential growth of data in both volume and complexity of data. Companies should shift their business intelligence environment into Self-Service Business Intelligence (SSBI) environment in order to make smarter and faster decisions. However, firms seem to face various challenges in implementing and leveraging the effective business intelligence system, and academics do not provide sufficient studies related including the success factors of SSBI. This study analyzes the three cases of Korean companies in depth, their development process and the assessment of business intelligence, based on the theoretical model on the key success factors of business intelligence systems. The comparative analysis of the three cases including project managers' interviews and performance evaluations provide rich implications for the successful adoption and the use of business intelligence systems of firms. The study is expected to provide useful references for firms to fully leverage the effects of business intelligence systems and upgrade towards self-service business intelligence systems.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1998.04a
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• pp.65-69
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• 1998

기존에 사용자 인터페이스 디자인 개발시 다양한 사용자 니즈들이 수집되고 이러한 정보들의 효과적 활용을 위하여 여러 가지 분석방법들이 활용, 개발되고 있다. 그중 Video Ethnography는 특정 시스템 상에서 나타나는 사용자의 행동을 중심으로 한 환경내의 변화를 비디오를 이용해 저장하고 저장된 상황 의 변화요인을 해석 체계에 의거해 분석하는 기법이다. 이는 기존의 다른 방법에 비해 사용자의 자연스 러운 작업의 수행을 분석하는 데 초점을 맞추고 있기 때문에 실험실에서 행해지는 계획된 실험에서 얻 을 수 없는 시스템에 관한 발견점을 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 하지만 현재 Video Ethnography를 수행하는 과정에서 수집된 사용성 정보들이 총체적인 관점에서 체계적으로 관리, 분석되지 못하고 있고, 관리 시스템의 부재로 인하여 비디오 데이터를 분석, 관리하는데 필요이상의 시간과 노력이 필요한 실정 이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결하고자 Video Ethnography를 통해 얻어진 사용자 니즈를 체 계적으로 수집,해석, 관리하는 효과적인 도구의 개발에 중점을 두었다. 특정한 사용상황에 맞추어 수집 된 다양한 형태의 사용자 니즈들은 먼저 컴푸터를 통해 입력되고 입력된 데이터는 과업의 목적, 주변상황, 시스템과 사용자와의 상호작용 등 다양한 변수에 의해 분석된다. 이러한 분석의 과정을 통해특정 시스템 에 대한 사용자의 니즈가 도출되고 새로운 디자인 해결안이 제시될 수 있는 것이다. 이러한 일련의 과정 은 사용자 니즈 데이터베이스로 구축되며 추후 제품 개발의 근거로서 활용될 수 있다. 앞으로 다양한 사 용환경에 대한 사용자 니즈 데이터베이스가 확충되면 각 사용상황하의 사용성 문제 해결안뿐만 아니라 서로 관련이 있는 사용상황간의 연계 연구를 통해 좀 더 광범위한 개념의 제품 개발도 가능해 질 수 있을 것이다.와 만족도와의 관계 및 이상형에 대해 구체적으로 파악할 필요가 있다. 또한, 신체에 대한 이상형은 시대의 여러 여건에 따라서 변화할 수 있으므로 의복 착용자가 의복을 통해서 표현하고자 하는 이상형의 시대적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 신체에 대한 인식도 및 만족도, 이상형에 대한 설문지 조사와 신체측정을 통하여 신체 크기에대한 만족도를 객관적인 척도로 고찰하고, 이상형과 실제 체형에 관하여 고찰하고자 한다. 도한, 1992년도 자료와의 비교를 통하여 시대에 따른 신체만족도와 이상형의 변화를 파악하고자 한다. 이를 기초로 한 의복원형 제작 및 의복 디자인에 대한 연구를 통해 의복의 맞음새가 좋을뿐만 아니라 의복착용자들 에게 심리적 만족을 줄 수 있는 의복 제작에 도움이 될 수 있을 것이다.적입지로 분석되었다.등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대한 적절한 비교가 현재로서는 고려되고 있지 못하기 때문에, 구성되는 가로망의 경우 신호교차로들로만 구성되며, 부득이한 경우 입체교차의 형태로 구성되는 것으로 가정한다. 실제 가로망의 경우, 교통향이 많은 도시부의 경우 주가로망은 대부분 신호교차로와 입체교차로 구성되기 때문에

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.4
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• pp.89-103
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• 2019

Recently, various approaches to recommendation systems have been studied in terms of the quality of recommendation system. A recommender system basically aims to provide personalized recommendations to users for specific items. Most of these systems always recommend the most relevant items of users or items. Traditionally, the evaluation of recommender system quality has focused on the various predictive accuracy metrics of these. However, recommender system must be not only accurate but also useful to users. User satisfaction with recommender systems as an evaluation criterion of recommender system is related not only to how accurately the system recommends but also to how much it supports the user's decision making. In particular, highly serendipitous recommendation would help a user to find a surprising and interesting item. Serendipity in this study is defined as a measure of the extent to which the recommended items are both attractive and surprising to the users. Therefore, this paper proposes an application of serendipity measure to recommender systems to evaluate the performance of recommender systems in terms of recommendation system quality. In this study we define relevant or attractive unexpectedness as serendipity measure for assessing recommendation systems. That is, serendipity measure is evaluated as the measure indicating how the recommender system can find unexpected and useful items for users. Our experimental results show that highly serendipitous recommendation such as item-based collaborative filtering method has better performance than the other recommendations, i.e. user-based collaborative filtering method in terms of recommendation system quality.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.926-932
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• 2009

Recently many research reports on effective use of mobile devices for museums to provide information on displayed artifacts providing individualized learning space, collaborative learning, and discovery learning, Such devices have many possibilities to support learning as a participatory media and social network. Mobile devices are used, however, limited for its usability and lack in providing expected learning experiences. It offers one-way interaction and they are often limited in providing customized services for different patrons to experience learning and entertainment. In this research, we have adopted user centered design approach to identify the needs and possible usage of PDA system in the museum. Research methods include contextual observation and inquiry with symbolic interactionism for qualitative research and its epistemology. We have developed conceptual model with scenario and storyboard method, and developed vertical prototype with Flash.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.12 no.4
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• pp.489-500
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• 2009

This research takes a user-centered approach to define relevance, the core concept in information retrieval. The literature on relevance has identified numerous factors affecting such a judgment. We examined the model of user relevance judgment that describes the relationship between user relevance criteria and different types of relevance with information search task. We consider 7 criteria of user relevance-topicality, novelty, reliability, understandability, specificity, richness, and interest-and 3 type of user relevance-cognitive relevance, situational relevance, and affective relevance. Data were collected from a semi-controlled survey and analyzed by a structural equation modeling. As a result, topicality and reliability were found to be the essential relevance criteria in all information retrieval tasks. In the fact search task, topicality, reliability, novelty, richness, and interest were found to be significant. In the problem solving search task, topicality, reliability, understandability, and specificity were found to be significant. In the decision making search task, topicality, reliability, novelty, understandability, richness, specificity, and interest were found to be significant. In addition, the relationships between types of user relevance were determined. This research made theoretical and practical contributions to the field of information retrieval by identifying a definite model of user relevance judgment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.200-204
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• 2008

검색엔진을 사용해 질의를 입력 후 사용자가 원하는 정보를 얻을 때까지의 검색 결과정보의 탐색 범위에 대해 설문한 연구 보고서에 검색 결과정보의 첫 페이지만 보는 사용자가 설문인원의 41%를 차지했고, 상위 3페이지만 사용하는 사용자는 88%에 달한다고 하였다. 따라서 검색결과의 상위순위는 사용자의 정보 존재여부를 판단하는 중요한 척도가 된다. 또한 인터넷의 방대한 정보로 인해 정보 홍수에 빠진 사람들은 정보에 대한 까다로운 요구를 하고 있다. 이를 테면 개인화 또는 맞춤화된 정보를 제공 받기를 원하고 있다. 정보검색시 대다수의 사용자들은 질의의 길이를 2단어 이하의 키워드를 사용하여 질의가 특정한 토픽을 지향하도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용 사용자 프로파일 DB내 질의에 대한 사용자 질의패턴을 분석하여 '분석 Agent' 통한 연관 질의 리스트를 생성하고 '추천 Agent'는 사용자들의 취향변화 즉 시간에 따라 변하는 관심영역 또는 사용자 질의 변화에 대해서 날짜별 가중치를 부여하여 사용자와 상호교류를 통해 사용자에게 맞춤형 질의를 추천하는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.827-829
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• 2000

오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.244-249
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• 2006

모바일 기기에서 수집된 데이터를 바탕으로 사용자의 기억을 되살리거나 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 하루 동안 수행한 수많은 행동이나 겪은 사건들을 기록할 필요가 있다. 그러나 사용자의 하루 동안 발생한 모든 일을 보여주기 보다는 사용자에게 있어서 중요한 일만 보여주는 것이 사용자의 행동을 분석하고 사용자에게 맞는 서비스를 제공하는 데 더 도움이 될 것이다. 이전의 연구에서는 키그래프를 이용하여 사용자의 하루를 요약하려고 시도하였으나 사용자로부터 얻은 데이터에 직접 키그래프를 적용한 결과로 얻은 데이터는 사람이 직관적으로 그 중요성을 이해하기 힘들었다. 이를 해결하기 위해 보다 상위 수준의 정보에 키그래프를 적용하였다. 본 논문에서는 스마트 폰에서 수집된 GPS 위치 정보를 장소정보로 변경하여 컨셉넷에 입력하고 관련된 개념을 추출한다. 컨셉넷(ConceptNet)은 수많은 어휘들의 연관관계를 의미망 형태로 표현한 것으로 사람이 일상생활에서 이용하는 상식을 포함하고 있다. 컨셉넷에서 추출된 개념들로 문서를 생성하고 생성된 문서에 키그래프 알고리즘을 적용하여 사용자가 수행한 행동에 관련된 개념 중 핵심적인 개념을 추출한다. 이렇게 추출된 개념들은 사용자가 하루 동안 수행한 행동이나 경험을 요약할 수 있는 정보가 된다. 3명의 사용자로부터 수집한 데이터로 제안한 방법의 성능을 평가해 본 결과, 직관적으로 중요한 경험에 관계된 개념을 얻을 수 있었다.