안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문은 영상으로부터 풍부한 메타데이터를 자동으로 생성하고 키워드로 동영상을 검색하는 선행 연구를 개선하여 문장 단위로 동영상을 검색할 수 있게 하였다. 문장 단위의 검색을 위해, 검색 문장에 대해 형태소를 분석하여 문장에서 핵심어를 추출하고, 각 핵심어에 가중치를 부여한 다음, 선행 연구에서 작성된 랭킹 알고리즘을 적용하여 동영상들을 추천한다. 본 논문의 동영상 검색 성능을 평가하기 위해서는 충분한 양의 동영상과 충분한 수의 사용자 경험이 필요하다. 하지만 이것이 부족한 현 상황에서 검색 결과에 대한 사용자의 전반적인 만족도, 추천 점수와 사용자 만족도의 비교 평가, 동영상 카테고리별 사용자 만족도 등을 평가하는 간접적인 방법을 사용하였다. 성능 평가 결과, 본 논문에서 구현한 풍부한 메타데이터 구축 및 동영상 추천 시스템은 사용자에게 높은 검색 만족도를 주는 것을 나타났다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 웹 접근성 평가를 위하여 기존의 문서의 배경색과 문자 색 사이의 색 대조 정의에 대한 알고리즘을 조사하고, 비교하였다. 현재까지 나와 있는 색 조합에 대한 색 대비의 정량적 정의는 가독성 측면에서 불완전하며, 사용자에 대한 시험 평가에서도 무시하지 못할 불일치를 드러내고 있다. W3C에서 색 대비 평가 방식으로 추천하는 토론토 대학의 웹 접근성 평가 수정도구인 A-prompt에서 사용하는 알고리즘과 미국 토양조사센터의 토양지도 작성을 위한 색 대비 평가 알고리즘을 비교 대상으로 하여 216개의 웹 안전 색의 조합에 대하여 총 46656개의 비교 평가를 수행하였다. 평가 결과 W3C의 기준은 미국 토양조사센터의 기준보다 대비기준이 너무 엄격하며, 전체 색조합의 94.7%가 부적절한 색 대비를 제공하는 것으로 판정 되었다. 따라서 W3C의 기준은 웹 문서 저작자의 색 선택을 상당할 정도로 제약하며, 적용 기준을 정상인에게도 혼란을 줄 수 있는 기준, 시각적 결함을 가진 사용자에게 혼란을 줄 수 있는 3단계의 기준을 적용하는 것을 제안한다. 추후에는 사용자 평가를 통하여 알고리즘의 타당성을 검증하고, 보완점을 제시할 예정이다.
증강현실은 인공지능과 더불어 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과의 초연결성을 통해 더욱 발전되고 있고 광고의 영역에서도 증강현실광고에 대한 관심이 나날이 확대되고 있어, 기술적인 측면에 대한 연구와 더불어 사용자 경험에 기반 한 증강현실광고의 활용에 대해 살펴볼 필요가 있겠다. 본 연구에서는 증강현실을 활용한 분야 중, 특히 증강 현실 광고를 통해 사용자경험을 살펴보고, 앞으로의 광고 활용에 있어 가이드라인을 제공하기 위한 탐색적 연구라는 점에 의의가 있다. 특히 증강현실 광고를 통해 사용자가 어떤 생각을 가지고 접근하는지, 실제 증강현실 광고를 직접 경험한 후, 평가와 개선할 점에 대해 정성조사를 실시하였다. 또한, 정량조사를 통해 사용자가 평가하는 증강현실의 실용적, 경험적 가치가 소비자태도 중 하나인 브랜드 태도에 미치는 영향에 대해 검증함으로서 탐색적 연구의 타당성을 높였다. 본 연구를 통해 사용자경험에 기반 한 증강현실 광고의 장점과 단점, 개선방안을 살펴봄으로써 증강 현실 광고 활용에 가이드라인을 제공할 것이며, 더 나아가 교육, 전시와 같은 다양한 분야에 증강현실 기술을 활용한 융합콘텐츠를 개발 및 적용하는 데 있어 실질적 가치를 제공하고자 한다.
본 연구는 시선 추적 방법(Eye-Tracking Method)을 이용한 디지털 컨버전스 제품의 정보 설계 및 평가에 관한 방법론을 제시하였다. Eye-tracking 데이터는 visual search의 효율성 뿐 아니라 타겟의 유의미성이나 가시성등을 측정하는데 유익하다. 응시 횟수와 응시 시간을 통하여 사용자의 심성 모형에 따른 시선 행위와 제품 메뉴 구조간의 전체적인 일치도를 정량적으로 분석하였고, 각 메뉴 item의 세부적인 인지 반응 정도를 평가하였다. 컨버전스 제품의 한 예로 휴대폰을 선정하여 실험을 실시하였으며, 활성화 확산 실험(SAT)을 수행하여 메뉴 항목 상호간의 인지반응 정도를 통한 문제점을 도출한 후 사용자 시나리오를 작성하였다. 1차 테스트를 통하여 피실험자의 시나리오 수행 시 어려움을 알 수 있었으며, 1차 테스트의 결과와 인터뷰 결과를 바탕으로 프로토타입의 메뉴명을 개선하여 2차 테스트를 실시하였다. 실험 결과 개선 전보다 후의 응시 횟수, 응시 시간 또한 감소하여 수행도가 향상됨으로 메뉴 구조의 개선된 결과를 가져왔다. 본 연구는 인간의 눈 움직임 측정치 결과를 토대로 사용자 심성 모형에 부합하여 누구나 접근이 쉬운 정보 구조를 설계할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제시하는 Eye-tracking Method는 디지털 컨버전스로 인한 복잡한 정보 구조의 설계와 평가에 기여할 것으로 보인다.
사용자 중심의 일상 생활용 스마트 자켓 디자인을 위한 사용성 평가 척도를 개발하기 위하여 선행연구 결과를 토대로 네 유형의 스마트 자켓 사례를 선정하고 이에 대한 사용성 평가를 수행하였다. 스마트 자켓은 내장되는 기기의 종류와 사용 용도를 고려하여 네 유형으로 나누었으며, 사용자 경험을 평가하기 위한 평가 척도 구성을 위하여 선행연구결과를 토대로 60개의 사용성 평가문항을 구성하였다 각 스마트 자켓 유형에 대한 사용성 평정 결과 10개의 대표 범주 요인이 추출되었고, 각 유형에 대해 상대적으로 중요한 범주 요인에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과 자켓 유형별 중요 요인이 서로 달랐으며, 이 결과는 사용성 평가 척도 개발 시 디자인하는 스마트 자켓 유형에 따라 고려해야 할 중요 사용성 요인이 달라질 수 있으며 사용성 평가 척도에서의 우선 순위도 서로 달라질 수 있음을 나타낸다.
소프트웨어의 사용 영역이 확대되고 소프트웨어의 품질이 중요성을 더해가면서, 소프트웨어의 품질을 평가하는 방법에 대한 관심도 고조되고 있다. 소프트웨어의 품질평가를 위해서는 객관적이고 구체적인 평가지침의 확립이 중요하기 때문에 국제표준을 기준으로 자국의 실정에 맞는 표준을 제정하여 사용하는 것이 일반적이다. 소프트웨어의 품질평가는 여러가지 측면에서 이루어 질 수 있다. 소프트웨어 제품의 구성요소 중 패키지 소프트웨어 문서는 소프트웨어 제품과 관련된 정보 제공을 통해 사용자들의 편리를 도모하고, 소프트웨어 품질 평가에 있어서 중요한 평가 수단으로 활용된다. 지금까지 패키지 소프트웨어 문서에 대한 요구사항과 문서 작성 프로세스에 관한 국제표준이 제정되고 관련 연구들이 수행되어 왔으나, 국제 표준들이 추상적으로 기술되어 있기 때문에 패키지 문서개발 및 평가에 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 ISO/IEC12119의 패키지 소프트웨어 문서 요구사항을 중심으로 ISO 9127과 기타 소프트웨어 사용자 문서 관련 표준 및 기존 연구 내용 분석을 통해 소프트웨어의 패키지 문서 요구사항 및 평가를 위한 체크리스트를 개발하고, 적용 사례를 통해 그 유용성을 보였다.
효과적인 수술 훈련 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 사실적인 훈련 환경을 제공하는 것뿐만 아니라 훈련 결과를 바탕으로 사용자의 숙련도를 객관적으로 측정하고 평가하는 과정 또한 중요하다. 이를 위해 본 연구는 수술 훈련 중 큰 비중을 차지하는 절개 동작에 대한 정량적 평가 척도를 제공하는 것을 목표로 한다. 사용자가 가상 장기 모델에 대해 절개를 수행하는 동안 평가 시스템은 절개 경로와 깊이를 일정 간격으로 샘플링하여 저장하고, 이를 두 곡선 간의 유사성 측정 알고리즘을 통해 훈련 시나리오 상에 정의된 표준 절개 경로와 깊이, 속도를 각각 비교한다. 이렇게 계산된 두 경로 사이의 거리가 가까울수록 유사성이 높은 것으로 간주하며, 사전에 설정된 기준치 이상의 유사성을 기록할 경우 훈련 목표를 충족한 것으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 단순 거리 측정에 의존한 일반적인 경로의 유사성 판단 알고리즘의 문제점을 제시하고, 전체 절개 경로의 길이 대비 현재까지 진행된 정도를 매개변수로 하는 방법을 이용하여 절개 경로의 방향을 고려한 유사성 측정 알고리즘을 제안하였다. 이와 같이 정량적이며 자동화된 절개 숙련도 평가 기법을 제안함으로써 사용자의 훈련 결과에 대해 보다 객관적인 피드백을 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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