본 연구에서는 음성 사용자 인터페이스가 적용된 시스템 사용 중 오류가 발생했을 때 제공되는 피드백이 시스템에 대한 사용자의 평가에 어떠한 영향을 줄 것인지에 대해 알아보았다. 피드백 유형(확인 피드백, 정교화 피드백)과 오류 유형(인식 실패, 수행 실패)을 독립 변수로 하고 사용자의 주관적 평가와 피드백 수용성, 향후 이용 의도를 종속 변수로 하는 요인설계 실험연구를 진행하였다. 이원 다변량 분산분석을 한 결과, 피드백 유형만 사용자의 주관적 평가와 피드백 수용성, 향후 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 피드백 수용성에 대해 피드백 유형과 오류 유형의 상호작용 효과가 발견되었다. 따라서 VUI 설계 시, 오류 정보를 자세히 알려주는 피드백을 제공하는 것을 고려해 볼 수 있을 것이다.
본 논문은 컴포넌트 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 또한 피드백 함수에 사용자 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백은 가우시안 함수를 적용한 피드백 함수와 사용자 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있는 적응형 검색 방법이다.
본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.
문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.
본 연구는 소프트웨어 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 검색 피드백을 지원할 수 있는 유저 프로필을 정의하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 사용자 피드백을 반영하는 퍼지화 함수에 유저 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백 방법은 퍼지 기법을 적용한 퍼지화 함수와 유저 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있도록 하였다.
웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.
디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다.
디자인 개발시 사용자 참여의 중요성이 날로 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 그중 사용성 평가에 서의 사용자의 참여는 비교적 활발한 상태이다. 하지만, 현재 기본적으로 행해지고 있는 렙에서의 사용 성 평가는 여러 가지 면에서 극히 제한적이며 비용이 많이 들고, 시간 또한 많이 소비된다. 또한 이러 한 평가는 광범위한 데이터의 수집과 빠른 피드백을 얻는 데 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 우리가 사용성 평가에서 필요로 하는 것은 빠르고 정확한 피드백을 광범위하게 수집하여 디자인에 제공할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 디자인 개발에 있어 앞에서 설명한 빠르고 광범위한 사용자의 피드백을 얻기위한 방법으로 인터넷을 사용하여 사용자의 직접적인 참여-사용성 평가 등-가 가능하게 되었다는 것에 초점을 맞추었다. 사용성 평가를 위한 프로토 타이핑과 사용자의 문화적 배경과 성향을 가늠할 수 있는 질문들을 인터넷의 홈페이지에 올려 각각의 서로 다른 문화권에 속해 있는 사용자들이 제품 디자인 개발 과정에서 되는 사용자의 테스트 데이터를 원격 수집하여 디자인 평가/개발에 즉각적인 피드백을 제시하여 디자인 프로 세스에서의 사용자의 참여를 극대화 시킨다. 이렇게함으로써 상당한 분량의 상용성 평가를 단시간에 시행 하는 것이 가능하며 서로 다른 문화권에 속해있는 사용자의 관념적 특성과 사용형태의 현상적 특성을 밝히 고 이들간의 관계를 연계 분석하여 데이터의 질적인 향상또한 기대할 수 있을 것이다.
본 논문은 3차원 가상환경에서 드로잉할 때, 사용자에게 위치 입력에 대한 피드백을 부여하는 효과적인 방법을 설계하고 그 성능을 측정하여, 피드백을 통해 사용자가 올바른 위치를 입력하는데 도움을 줄 수 있는지 확인하고자 한다. 주어진 선 형상을 핸드-헬드 컨트롤러를 이용하여 따라 그리는 실험에서 사용자에게 위치 입력 오차에 대해 세 단계의 시각, 청각, 촉각 피드백을 각각 제공하고, 어떤 피드백이 가장 효과적인지를 분석하였다. 피드백의 형태에 따른 위치 입력 정확도를 분석한 결과, 피드백은 특정 크기 이상의 입력 오류를 크게 감소시킬 수 있었으며, 시각과 촉각 피드백이 청각 피드백보다 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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