디자인의 여러 프로세스중 중요 행위는 사용자가 바라는 점을 파악하여, 제안하는 행위 중심으로 이루어진다. 사용자의 니즈를 파악하는데 있어, 사용성 평가를 활용하면, 논리적이고, 구체적인 불편요소를 파악하는데 도움을 받을 수 있다. 또한, 디자인 개선안의 효용성을 파악하는데도 디자이너에게 유용한 디자인 개발 프로세스로 자리 잡았다. 사용성 평가를 통해 사용자의 불편요소를 파악하는 방법으로는 크게 두가지 방법이 있는데, 하나는 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 들수 있고 다른 하나는 모바일 폰을 활용하는 모습을 직접 촬영하여, 분석하는 방법을 들 수 있다. 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법은 화면의 해상도와 인터렉션 방법이 상이하고, 직접 촬영 방법의 경우, 피 시험자가 카메라를 의식하거나, 분석상에 연구자의 바이어스가 개입할 여지가 많아 각각의 단점이 있다. 본 연구에서는 디자이너가 해결안을 프로토타이핑 하는 방법으로 모바일 폰의 프로세서를 활용한 로그를 남기는 방법으로 사용성 평가를 진행할 수 있는 도구를 만들고 이를 통한 사용성 평가 기법의 방안을 제안하였다. Mobile phone 의 Software User Interface 의 개선안을 검증할 수 있는 툴로 제작된 Interactive Mobile Phone Logger 라는 프로그램을Visual Basic 과 JAVA를 이용하여 개발하였다. 이를 활용하면, 디자이너의 해결안을 자동으로 JAVA Class 파일의 패키지로 생성해주고, 서버를 이용하여 패키지를 전송, JAVA를 지원하는 모바일 폰이면 어떠한 모델이든 실험에 참가할 수 있도록 제작 되어있다. 또한, 실험의 결과 데이터는 종료시 자동으로 실험자의 서버를 통해 분석될 수있도록 제작되었다.
실 제품을 제작하기 전 컴퓨터를 이용해 프로토타이프를 제작해 미리 제품은 평가하는 방법이 널리 사용되고 있다. 프로토타이핑 작업으로 제품의 외관을 미리 평가하는 부분은 이미 실효성을 입증 받았다. 그러나 사용자 인터페이스(User Interface) 디자인 부분에 대한 평가에서는 아직 그 유효성에 대한 연구가 충분하지 못한 형편이다. 본 연구는 프로토타이핑 방법에 의한 사용자 인터페이스 디자인 평가가 과연 적절한 방법이 될 수 있는 지에 대해 실험적 검정을 수행하였다. 대상이 되는 제품으로 전자렌지를 선택했으며 이를 컴퓨터를 이용해 프로토타이프를 제작했다. 12명의 피실험자들을 나누어 실 제품과 프로토타이프에 대한 사용성 평가를 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 실 제품과 프로토타이프 사이에 작업성공률, 작업수행시간, 버튼 조작 회수 등에 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 이는 아직도 프로토타이핑 방법이 사용성 평가 도구로 사용하기에는 보완해야할 점이 많이 있다는 것을 의미한다. 토의에서는 이에 대한 원인 규명과 문제점 해결을 위한 보완 사항 등을 제시하였다. 본 연구의 결과는 현장에서 래피드 프로토타이핑 방법을 적용해 제품의 사용성 평가를 수행하려는 디자이너들에게 도움을 줄 수 있을 것이다
다양한 산업 분야의 서비스 개발 경쟁 심화로 인해 긍정적인 사용자 경험을 제공하는 완성도 높은 서비스 제작의 중요성이 강조되고 있다. 이에 서비스 완성도와 효용에 대한 검증 방법으로 사용성 평가가 중요하게 인식되고 있지만, 일반적 사용성 평가 방법은 획일적인 구성으로 인해 다양한 참여자의 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계가 평가 효율을 저하시킬 수 있기 때문에 이를 개선할 새로운 평가 방법의 가이드라인 개발이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 아동이 참여하는 사용성 평가에서 고려해야 하는 특성을 정의하고, 평가 효율을 증대시킬 수 있도록 원격 사용성 평가 구성 및 진행을 위한 가이드라인을 제안하였다. 또한 제안한 가이드라인을 기반으로 설계한 사용성 평가 실험을 진행하였으며, 이 과정에서 가이드라인의 효용을 검증하고 보완이 필요한 사항을 도출하였다. 본 연구를 통해 제안한 아동 대상 원격 사용성 평가 가이드라인이 아동을 대상으로 개발한 서비스의 사용성 평가 설계를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
360 영상을 이용한 실감형 미디어에 대한 관심이 날로 높아지고 있지만 높은 대역폭 요구사항으로 인해 원활히 보급되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 360 영상을 타일 분할 기법을 적용한 뒤 각 영역의 중요도에 따라 독립적으로 품질을 조절하여 서비스하는 타일 기반 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 사용자 시점에서 타일 경계에 있는 영상 지점을 바라볼 경우 다양한 품질의 영역이 부분적으로 존재하여 사용자 경험 평가가 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 360 영상을 비균등 품질의 타일들로 구성한 후 시선 위치 데이터를 통해 사용자 시점의 영상을 렌더링하는 과정에 대해 설명한다. 또한 다양한 품질의 영역으로 존재할 수 있는 사용자 시점의 영상의 두드러지는 영역에 대해 가중치를 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 사용자 경험을 크게 해치지 않으면서 동시에 대역폭을 낮출 수 있는 360 영상 타일의 최적 구성을 찾기 위한 방향을 제시한다.
본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. 대화형 진화연산은 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 대화형 진화연산이 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 hidden population 기법과, simplified genotype 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다
본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.
현재 농업용 장비들은 특성상 사용자에게 심한 양의 진동을 가하고 있다. 이는 사용자에게 나쁜 승차감을 주고 또한 장시간 운전시에는 건강에도 좋지 않은 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 농업용 트랙터에서 사용자에게 전달되는 진동의 양을 측정하여 사용자가 느끼는 승차감을 정량적으로 측정하고 또한 건강에 미칠 수 있는 영향에 대해 평가해 보았다. 실험은 포장도로와 농로 그리고 논갈기 작업시에 인체에 전달되는 12축의 진동을 측정하였고, 또한 트랙터에 사용되는 서스펜션 시트의 특성을 보기 위해 시트 아래의 수직방향 진동을 측정하였다 실험에 참가한 피실험자는 모두 현재 트랙터를 사용하고 있는 4명을 대상으로 하였다 실험 결과 현재의 트랙터는 사용자에게 좋지 않은 승차감을 주고 있으며 건강에도 좋지 않은 환경을 제공하고 있음을 볼 수 있었다. 이러한 환경을 개선하기 위해서는 서스펜션 시트의 설계가 중요하게 되는데 보다 좋은 승차감을 제공하기 위해서는 인간이 민감하게 느끼고 또 트랙터에서 많은 양이 나타나는 주파수 대역의 진동을 저감하기 위한 설계가 필요하다고 할 수 있다.
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
최근 사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해주는 추천 시스템은 협력 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천 시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 협력 필터링 알고리즘을 클러스터링 기반으로 분산 환경에서 구현하여, 추천의 효과를 최적화 하는 기법을 제안하며 하둡 및 스파크 기반으로 시스템을 구성하여 협력 필터링 추천 알고리즘을 비교 하였다.
본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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