• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1194-1200
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• 2006

사용자-제품 상호작용(User-product interaction)의 관점에서 사용자의 만족도는 제품의 사용편의성(Usability)과 감성품질에 의해서 결정된다. 특히, 물리적으로 사용자와 제품의 기능을 연결하는 PUI(Physical User Interface)의 감성품질은 시각뿐 아니라 촉감, 동작감, 청감 등의 사용자의 다양한 감성의 조합으로 이루어져 있다. 문헌조사에 의하면, 사용자의 감성 만족도를 향상시키기 위한 제품의 시각적 감성품질에 관련된 연구는 활발하게 진행되고 있으나, 촉감, 동작감, 청감 등의 감성품질에 관련된 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 이러한 관점에서 제품의 전체적인 감성품질을 평가하기 위해서는 제품과 사용자가 상호작용하는 PUI의 전반에 대한 사용자 만족도(User Satisfaction)의 정량적인 평가가 필수적이며, PUI의 감성품질을 구성하는 시각에 대한 고려뿐만 아니라, 예를 들어 조작장치를 잡는 느낌, 조작장치가 움직일 때의 동작감, 조작장치 작동 시의 청감 등 사용자와 조작장치 간에 일어나는 상호작용 전반에 관한 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 PUI의 구성요소 중 동적인 조작장치의 촉감, 동작감, 청감에 대하여 문헌 조사를 통해 조작 장치의 감성을 구성하는 요소들을 체계적으로 파악하였고, 감성의 요소를 중복 설명하지 않는 상호독립적인 의미를 가진 감성 형용사를 수집하고 분류한 후, 추출한 형용사를 기초로 설문지를 작성하였으며, 사용자들의 설문을 통하여 자료를 수집하였다. 구조방정식 기법을 사용하여, 조작장치의 전체적인 사용자 만족도와 촉감, 동작감, 청감 간의 상관관계 모형을 수립하였다. 또한 구조방정식의 결과를 바탕으로 인간공학 전문가와 제품설계 전문가로 이루어진 FGI(Focus Group Interview)를 실시하여 잡는 느낌, 동작감, 청감과 관련된 조작장치의 적절한 설계 변수를 결정한 후 설계값을 측정하였으며 감성 만족도와 측정치 간의 상관관계를 분석하여 감성품질 요소의 정량화를 수행하였다. 본 연구결과는 실제 산업현장에서 제품개발자들이 사용자 만족도에 영향을 미치는 제품 설계요소들의 상대적인 중요도를 평가하고, 감성품질을 결정하는 설계특성값을 구체적으로 파악하는데 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.326-328
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• 2013

IMO에서 구현하고자 하는 e-navigation은 사용자의 요구사항을 중심으로 서비스와 기술의 아키텍쳐를 수립하는 전략이라고 할 수 있으며, 사용자 요구사항을 조사하고 현재의 상황과 요구사항 간의 운영적, 기술적, 규정적, 교육훈련 측면에서 격차를 식별하여 인간공학적 연계성을 분석하였다. e-navigation에서는 사용자 중심의 환경 구축을 위해 관련 장비들에 대해 사용자 입장에서의 평가의 필요성을 강조하고 있다. 본 연구에서는 이러한 항해장비의 사용성 평가 방법을 제안하고자 한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.1
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• pp.29-48
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• 2019

Recently, product design innovation to improve user experience has been perceived as a core element of enterprise competitiveness due to the fierce market competition and decrease of the technological gap between companies, but there is insufficient services to support the product experience evaluation of small and medium-sized companies (SMCs). The aim of this study is to develop a web-based product user experience evaluation and certification system supporting product design practices for SMCs. For system interface design, we conducted systematic functional requirement elicitation methods such as user survey, workflow analysis, user task definition, and function definition. Then main functions, information structure, navigation method, and detailed graphic user interfaces were developed with consideration of user interactions and requirements. In particular, it provides the databases for evaluation efficiency to support the evaluation process above a certain level of performance and efficiency, and knowledge databases to utilize in the evaluation and product design improvement. With help of the developed service platform, It is expected that the service platform would enhance SMCs' product development capability with regard to the user experience evaluation by connecting the consulting firms with SMCs.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.493-498
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• 2024

With the rapid advancement of generative artificial intelligence technology, there is growing interest in how to utilize it in practical applications. Additionally, the importance of prompt engineering to generate results that meet user demands is being newly highlighted. Exploring the new possibilities of generative AI can hold significant value. This study aims to utilize ChatGPT 4.0, a leading generative AI, to propose an effective method for evaluating user experience through the analysis of online customer review data. The user experience evaluation method was based on the six-layer elements of user experience: 'functionality', 'reliability', 'usability', 'convenience', 'emotion', and 'significance'. For this study, a literature review was conducted to enhance the understanding of prompt engineering and to grasp the clear concept of the user experience hierarchy. Based on this, prompts were crafted, and experiments for the user experience evaluation method were carried out using the analysis of collected online customer review data. In this study, we reveal that when provided with accurate definitions and descriptions of the classification processes for user experience factors, ChatGPT demonstrated excellent performance in evaluating user experience. However, it was also found that due to time constraints, there were limitations in analyzing large volumes of data. By introducing and proposing a method to utilize ChatGPT 4.0 for user experience evaluation, we expect to contribute to the advancement of the UX field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.250-252
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• 2001

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.213-221
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• 1998

현대의 시스템들이 가지는 고기능화와 자동화로 인하여 인간의 운용 능력이 점점 더 중요한 능력으로 부각되고 있으며, 이는 사용자가 경험하게 되는 인지넉 복잡도를 제어하는 것을 요구한다. 본 연구에서는 사용자 인터페이스에서 사용자가 경험해야 하는 인지적 복잡도를 스키마 구조를 반영하여 정량화하는 엔트로피 모형(윤완철, 1992)을 적용하여 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 예측하는 척도가 제안되었으며 실험적으로 검증되었다. 엔트로피와 시스템 크기-조작의 수와 상태의 수-가 각각 다른 세 가지 인터페이스 (엔트로피가 낮고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 큰 크기의 인티페이스) 중의 하나를 사용하는 것을 피험자이 학습하고, 이에 대해 검사를 받았다. 제안된 척도인 시스템 엔트로피는 사용자 수행도를 잘 설명하였지만, 시스템의 크기는 그러하지 않았다. 본 연구는 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 평가자의 주관이 개입하지 않는 방법을 통하여 평가할 수 있음을 보인 것으로 가전제품이나 스프트웨어의 디자인의 평가와 개선 등 인간의 인지적 복잡도가 사용성에 중요한 영향을 미치는 분야에서 유용하리라 여겨진다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2008.10a
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• pp.82-85
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• 2008

사람과 제품의 인터랙션 과정 중에서 제품 사용 초기 단계에서의 사용자 감성을 평가해 보기위하여 본 연구에서는 처음 접하는 휴대폰을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 평가해 보았다. 전반적으로 사용성 측면을 상당히 고려하여 디자인한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 높은 사용적 만족성과 낮은 불편성이 표출되었다. 반면에 전반적으로 새로운 기능과 스타일에만 집중하여 사용자의 사용성 측면에 대해서는 다소 불편한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 낮은 사용적 만족성, 높은 불편성이 표출되었지만 그 외 심미성, 신규성, 유쾌성, 우수성에서는 높은 값을 나타내었다. 본 연구의 결과를 가지고 성급하게 제품의 사용성과 사용자의 감성에 대한 결론을 내리기에는 다소 미흡하지만 향후 제품 경험 시간에 따라 표출되는 사용자의 감성변화를 분석함으로써 제품의 사용성과 사용자의 감성 간의 관계를 보다 더 명확하게 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.105-111
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• 1998

인터액티브 시스템은 여러 번에 걸친 평가 와 수정을 거쳐서 사용자들에게 보다 편리한 방향으로 설계된다. 인터액티브 시스템의 인터페이스 설계자들은 사용자들의 만족도와 소프트웨어의 기능성을 평가하기 위해 표본집단을 구성하고 그들로 하여금 시스템을 사용해 보게 한 후에 QUIS(Questionnaire for User Interaction Satisfaction)와 같은 평가 양식에 따라 사용성을 테스트 해왔다. 그러나, 이러한 방식으로는 사용자가 시스템에 대해서 사용하기 전에 형성하고 있는 저신모형에 관한 평가가 이루어지지 않았다. 정신 모형은 사용자들의 배경과 경험을 통하여 얻어진 시스템에 대한 기대를 말한다. 만약 인터액티브 시스템의 인터페이스가 사용자의 정신모형과 일치하도록 만들어진다면, 사용자들은 그들의 휴리스틱(Heuristic)을 이용하여 배우는 기간을 단축할 수 있고, 보다 효율적으로 소프트웨어를 사용할 수 있다. 인터페이스의 설계가 정신 모형에 기반을 두고 이루어지면, 사용자들이 시스템에 대해 갖는 기대를 파악하면 인터페이스를 수정 보완 함으로서 소프트웨어의 사용성을 향상시킬 수 있고, 사용자들에게 보다 친숙한 인터페이스를 제공할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.308-312
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• 2006

온라인 사용자 조사는 전통적인 사용자 조사 기법의 단점인 높은 사용자 평가 비용, 긴 조사 기간, 평가 장소의 제약 및 사용자 대표성 등을 극복할 수 있는 새로운 대안으로 인식되고 있다. 온라인 특성 상 동시에 수백명의 응답자가 접근 가능하기 때문에 조사 기간을 단축 할 수 있을 뿐 아니라, 상대적으로 많은 응답자의 정보를 수집할 수 있으며, 응답자가 편리한 공간에서 응답자 스스로 질문을 읽고 응답하기 때문에 생각할 여유를 더 많이 제공한다는 장점이 있어 전통적 사용자 조사 기법의 대안으로 많이 활용되고 있다. 특히 시스템의 발전으로 실제 제품 사용 사례를 사진으로 보여주거나 사용자가 직접 조사 시스템상의 에뮬레이터 활용을 통해 직접 제품사용과 유사한 경험을 제공하고 있어 평가 영역 또한 기존 직접 평가와 거의 유사하게 확장되고 있다. 하지만, 설문 응답자에 대한 신원확인 및 온라인 상에서 성실과 활동 수행 등 온라인 사용자 조사시의 신뢰도를 보장한 수 없다는 점과 온 라인 사용자 조사의 수행 결과가 기존의 직접 평가수행 결과와 동일한지에 대한 보장이 없다는 것이 온라인조사시스템 활용의 가장 큰 제약이다. 본 연구를 통해 온라인 사용자 조사의 효용을 높일 수 있는 접근 방법을 제시하기 위하여, 먼저 온라인 설문 조사에 적합한 휴대폰의 사용성 문제 특성을 정의하고, 특성에 대해 효과적인 조사 결과를 도출하기 위한 고려 요소들을 기술하다. 이와 더불어 온라인 설문 조사가 기존 전통적 조사의 대안이 아닌 새로운 효용을 가진 조사 기법으로서 활용 가능성을 주기적으로 제시함으로써, 온라인 사용자 조사에 적합한 설문 항목의 특성을 정의 및 확장하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.754-759
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• 2007

The information recommendation system offers selected documents according to information needs of dynamic users. User's needs are expressed as profiles consisting of one or more words and may be changed into some specifics through relevance feedback made by users during the recommendation process. In previous research, users have entered relevance information by taking part in explicit relevance feedbacks and learned user profiles using the positive relevance feedbacks. In this paper, we learn user profiles using not only positive relevance feedback but negative relevance feedback and reinforcement learning. To compare the proposed with previous method, we performed experiments to evaluate recommendation performance of the same topic. As a result, the former shows the improved performance than the latter does.