본 연구는 여성 1인 가구를 위한 성범죄 예방 어플리케이션을 제안하고자 한다. 여성 1인 가구의 현황, 김해시의 범죄 현황, 기존의 성범죄 어플리케이션을 분석한 뒤, 단독 거주하는 20~30대 여성 15명을 대상으로 문화적 조사(Cultural Probes), 맥락적 탐구(Contexture Inquiry) 등의 사용자 조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 예비 사용자들의 행동 패턴, 특징을 상세히 수집하여 퍼소나 제작 후 어플리케이션 프로토타입을 제작해 최종적으로 사용자 평가를 진행하였고, 서비스 디자인 도구를 활용한 사용자 조사를 통해 얻은 인사이트는 어플리케이션 제작시 사용자 만족도 상승에 긍정적 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 사용성 평가 결과를 토대로, 본 연구의 산출물인 성범죄 예방 모바일 어플리케이션을 심화 발전시켜, 1인 가구 여성에 대한 성범죄 예방을 위한 실제 제작 산출물을 제안하고 상용화를 진행하는 것이 후속 연구 과제이다.
본 연구는 우리나라 인구의 고령화에 따라 노인뿐 아니라 치매를 가진 노인이 증가하는 것에 주목하고, 이에 예비 노인 세대가 치매를 자가 진단할 수 있는 태블릿 PC용 어플리케이션을 설계할 것을 목표로 하였다. 주로 노년기에 나타나는 치매는 정상적인 노화와 달리, 뇌 기능이 손상되면서 기억력, 언어 능력, 판단력 등 인지기능 전반에 걸쳐 장애를 보이는 것으로, 일반적으로 치매 환자는 언어 능력의 손상으로 의사소통 장애를 겪게 된다. 이에, 본 연구는 치매 환자의 문장이해 능력이 정상 노인에 비해 저하되어 있는 점에 주목하고, 이를 평가한 연구 결과를 참조하여 문장이해능력 평가 도구를 치매의 진단에 활용하고자 어플리케이션의 기능으로 적용하였다. 이 때, 어플리케이션에의 적용을 위해 본교 언어병리학과 신경언어장애연구실과 협력하여 새로운 문장이해능력 평가 도구를 제작하였으며, 우리나라의 예비 노인 세대로서 우리나라 뉴 실버세대(New Silver)를 어플리케이션의 타깃 사용자로 정의하였다. 이후 실제 타깃 사용자를 대상으로 사용성 평가를 수행하여, 어플리케이션의 활용 가능성 및 그 효용적 가치를 검토하였다. 그 결과, 사용자가 스스로 어플리케이션의 기능을 실행할 수 있고 사용하기 쉽다는 평가를 얻었으며, 이를 치매의 자가 진단에 활용할 수 있을 것이라는 결론을 도출하였다. 본 연구를 통해 치매 자가 진단을 원하는 뉴 실버세대 사용자가 어플리케이션을 활용하여 혼자서도 간편하게 치매를 진단하는 것이 가능하며, 나아가 이들의 치매 조기 발견 및 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
IT 투자성과의 정량화에 대한 필요성이 높아짐에 따라 학계와 연구단체에서 IT 투자성과의 화폐가치 전환 및 정량적 평가를 위한 다양한 측정방법들을 개발하여 제시하고 있으며, 이들 기법을 활용하여 IT 투자성과를 정량적으로 평가하는 기업들이 점차 늘고 있다. 그러나 이와 같은 IT 투자성과의 정량적 평가 기법을 도입한 기업의 실무자들은 화폐가치로 전환되어 도출된 결과들이 가시적으로 확인될 수 있는 것이 아니기 때문에 IT가 제공하는 실 효과를 제대로 반영하여 평가되었는지에 대하여 확신하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 IT 투자성과의 정량적 평가 결과를 기존의 많은 연구를 통해 IT 투자성과의 정성적인 평가로 입증된 사용자 만족도로써 설명이 가능한지 파악하여 보기 위하여 기업의 사례 분석을 통해 그 상관관계를 분석하였다. 사례 연구 결과, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 정보화 효과금액은 사용자 만족도와 상관관계가 있다. 둘째, 합리적인 정보화 효과금액의 도출을 위해서는 조직 내에서 시스템의 효과를 정량화할 수 있는 지표 개발 및 화폐전환 데이터의 관리가 중요하다. 셋째, IT ROI는 시스템 간의 성과를 비교하는 것에는 부적절하며 개별 시스템의 성과 및 효율성 측정 기준으로 사용하는 것이 적절하다. 넷째, 정량적 평가가 여전히 시스템의 전략적인 부분 등에 대한 평가에는 미흡하기 때문에 이를 보완하기 위한 방법으로 사용자 만족도를 함께 사용하는 것이 바람직하다.
추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.
환경영향평가 정보지원시스템은 환경영향평가 관련 정보의 다양화, 최신화 및 질적 향상, 그리고 평가서 및 협의 의견 등의 자료를 데이터베이스화를 통하여 평가서 작성의 기간단축 및 사회적 비용절감과 안정적인 서비스를 제공하여 사용자의 편이를 제공하여 환경평가제도 운영의 효율성을 극대화하기 위하여 추진되고 있다. 이 연구에서는 본 시스템의 지리정보서비스를 소개하고 사용자들의 편의성 향상과 서비스 지원범위 확대 등을 위하여 시스템 사용자의 설문조사를 통한 지리정보서비스의 활용성 개선방안을 제시하고자 수행하였다. 지리정보의 자료 업데이트 관련한 개선방안으로 환경공간정보의 자료수집, 구축, 그리고 활용을 위한 일원화된 인벤토리 구축을 위하여 데이터하우스의 단계별 유통 및 연계방안을 수립하여 제시하였다.
컴퓨터 공학의 발달 및 검사이론의 발전으로 검사를 제작하거나 실시하는데 컴퓨터를 이용하는 많은 새로운 기법들이 연구 개발되고 있으며, 최근에는 인터넷과 정보통신 기술의 발달로 웹을 기반으로 하는 평가에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 기술적 측면의 발달에 비해 학습자에게 편안한 평가 환경을 제공할 수 있는 사용자 가독성에 관한 연구가 부족하였다. 웹기반의 평가에서 사용한 가독성은 수험자들의 시험 불안을 감소시키며, 정확한 능력 측정을 위해 매우 중요한 요소가 된다. 본 연구에서 우리는 웹 기반 학습 인터페이스에 관한 연구와 초등학생들을 대상으로 한 설문을 통해 최적의 웹 평가 인터페이스를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 제안 된 원리들은 앞으로 웹 평가 화면을 제작하는데 많은 도움이 되리라 생각한다. 더불어 본 논문에서 제안한 원리 이외에도 개별적인 문항 제작과 지시문, 멀티미디어 요소의 레이아웃 등 좀 더 다양한 분야에 관한 연구가 수행되어야 할 것이다.
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.
추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.
본 연구는 Haptic System의 물리적 stiffness(N/mm)와 사용자의 주관적 촉감정보(단단하다, 무르다)의 상관성에 관한 것이다. tangible media와 같은 컨텐츠의 촉감을 실감나게 표현하기 위해서는 사용자가 주관적으로 느끼는 힘의 강도가 haptic system에 매핑이 되어야 한다. 따라서 사용자의 주관적인 힘의 강도와 haptic system의 물리적 stiffness간에 상관성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물리적 특성을 결정하고 하드웨어와 소프트웨어를 연동시켜 촉감을 모델링하는 haptic 렌더링을 통해 정량화된 외부의 자극(변화)에 대해 사람이 심리적으로 느끼고 있는 감각을 정량화하여 입력 자극과의 관계를 밝히고자 팬텀을 이용해 두 번의 실험을 실시하였다. 먼저 haptic system에서 사용자가 힘의 차이를 느낄 수 있는 stiffness의 해상도를 측정하고, 그에 따라 나뉘어진 해상도 별로 촉감에 대한 주관적인 평가를 하였다. ANOVA결과에 따르면 haptic system의 물리적 stiffness와 사용자의 주관적 촉감정보간에 유의한 상관관계가 분석되었으며 회귀분석을 실시하여 유의한 정도를 회귀 방정식으로 도출하였다. 따라서tangible media를 이용한 실감적인 촉감 컨텐츠를 재현하는 기술에 본 연구결과가 유용하게 사용되리라 기대된다.
스마트TV는 일반TV를 대체할 차세대 TV로 사용자경험(user experience: UX)의 중요성이 높아지고 있다. UX는 사용자의 감정 상태인 몰입, 기쁨, 흥미 정도를 평가하는 것으로 사용성과 함께 스마트TV 설계에서 고려되어야 할 중요한 원칙이며 사용만족도를 증진시켜 지속적인 구매를 유도하게 된다. 그러나 UX는 사용성보다 측정이 어렵고 생리적 또는 심리적 평가방법은 실험 비용과 실험환경의 제약이 많다는 것이 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트TV의 UX 평가방법을 고찰한 후 새로운 UX 측정방법으로 텍스트로부터 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 텍스트는 인터넷 쇼핑몰에서 스마트TV를 구매한 사람들이 남긴 상품후기를 사용한다. 이 방법은 설문조사 방법보다 적은 비용으로 감정을 파악할 수 있다는 것이 장점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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