The objectives of this research is to compare UX elements influencing the satisfaction of users in Korea and North America according to product types of mobile commerce services, to determine UX INDEX suitable for each type of service, and to derive positively influencing UI factors through analyzing the relationship between UX INDEX and UX design detail factors. This research showed that there was difference in perceived reliability according to selling product types and there was difference in both perceived usefulness and reliability according to users in Korea and North America. Also, this research found out that, in analysis of relationship between UX INDEX and UX design detail factors, UI factors to understand a service structure generally showed close relationship but factors such as troubleshooting and help showed difference between users in Korea and users in North America.
Park, Jongmin;Ha, Hyunnam;Hong, Sangwoo;Chung, Kyungwon
Journal of the HCI Society of Korea
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v.9
no.2
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pp.41-51
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2014
In mobile content services like apps for smart mobile devices in specific, there has been a growing interest in evaluating UX quality to make sure that it provides better experience to users and consequently, secures competitiveness in a market. In that sense, usability testing has been considered as one method that enables designers and design managers to evaluate UI quality before they launch their service. However, those designers have been faced with a following fundamental question to be answere d : Is good UX design a good business? In other words, can well-designed service, which has good usability, actually satisfy target users and improve competitiveness in a market? There is no doubt that usability is one important factor perceived by users. However, it has a limit in terms of evaluating UX quality in macro level, as it mostly focuses on ease of use and efficiency of performing tasks, but does not cover other possible experiential factors, which also can be perceived by users, such as market situation and preexistence experience. Therefore, this research aims to identify key experiential factors in using mobile content services, and establish service UX index model that enables to measure perceived user satisfaction, and identify how UX design contributes to the satisfaction in quantitative way.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.517-528
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2023
The purpose of this study is to analyze and compare UX factors of connectivity systems of domestic and overseas car brands. Using a text mining analysis, UX factors of domestic and overseas brands were compared through positive-negative sentiment index. After collecting 120,000 reviews on Hyundai Motor Group (Hyundai, Kia, Genesis) and 190,000 on Tesla, BMW, and Mercedes, pre-processing was performed. Keywords were classified into 11 UX factors in 3 dimensions of the system connection, information, and service. For domestic brands, sentiment index for 'safety' was the highest. For overseas brands, 'entertainment' was the most positive UX factor.
This study suggest the development direction of mobile environment by combining UX satisfaction index and UI guideline. In order to improve the satisfaction of viewers, in this study, we understand the mobile Internet broadcasting environment and application by combining UX and UI index. We present components which are suitable for internet broadcasting and calculate it on each broadcasting screen. Internet broadcasting application is for satisfaction of viewers. To make application which is satisfy viewer's needs, those advantages of applications should be combined.
Mission autonomy system should be embedded on UAV (unmanned aerial vehicle) for mosaic warfare where UAVs autonomously assign tasks to themselves. UxAS (unmanned x-systems autonomy service) proposed by Air force research laboratory is mission autonomy system for unmanned platforms. UxAS has extensible structure composed of numerous module services. We have developed mission autonomy system based on UxAS that performs mission allocation and path planning. In this paper, We present a method of analyzing and evaluating the mission autonomy software according to the performance evaluation index.
Recently, as User Experience (UX) is considered as an important concept in the service design process of various fields, securing usability of Enterprise UX, UX developed for professional users, is acknowledged as an essential factor to increase work efficiency. The interface of Enterprise UX is complex and technically difficult for it is targeted for professional users. Thus, creating problems with complicated planning and relatively insufficient concerns regarding usability due to emphasis on development efficiency. It is necessary to consider various methods of usability, regarding further improvement is arduous in aspects of development and the cost. Therefore, this study aims to define the concept and specificity of Enterprise UX to improve usability and system effectively, and verify the main factors that reduce the usability of Enterprise UX. The evaluation of the research enterprise service, RDP (Research Data Platform), was conducted to establish and verify hypothesis. Furthermore, an independent evaluation standard for Enterprise UX is proposed after testing speculating factors that lower the usability of Enterprise UX. It is expected to utilize the Enterprise UX usability criteria defined through this study as a base data in enhancing usability and in designing Enterprise S/W.
Park, Inchae;Park, Gwangman;Yoon, Byungun;Koh, Soonju
ETRI Journal
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v.38
no.2
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pp.405-415
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2016
This research proposes the use of a patent analysis methodology that can suggest promising technology in the ICT sector at the micro-level. This approach identifies core patents from the technology field, groups them as research frontiers (RFs), and develops a visualized network based on the citing relationships to monitor the relationship among RFs. In addition, it calculates a "promising index" based on the growth potential, impact, and marketability of patents to ultimately derive promising RFs. To illustrate the proposed approach, this research presents analysis results for a chosen area, which is the user interface and user experience (UI/UX) technology field. By proposing promising technological fields at the micro-level, the proposed methodology will serve as a useful decision-making support tool in selecting R&D projects, technology planning, and determining technology policy direction.
As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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