최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.
이 논문에서는 임시 애드 혹 네트워크 기반 무선 영상 관측이 가능한 임베디드 시스템의 두 가지 설계 기법을 제안하고 구현한다. 첫 번째 방법은 실시간에 가까운 단기 관측 적용 서비스를 위한 임베디드 시스템 설계 기법에 기반을 둔 것으로 $160{\times}128$ 영상을 최대 1 fps(초당 프레임) 속도의 무선 영상 전송 능력을 가지며, 영상처리 기능이 내장된 특수한 원격 관측노드를 가진다. 두 번째 방법은 일반 무선 영상 장기 관측을 위한 임베디드 시스템을 사용하며, 1/3 fps 무선 영상 전송 능력을 가지고, 영상처리가 내장된 시스템 제어기, 주노드, 관측노드로 구성이 된다. 제안 시스템은 저전력 근거리 양방향 디지털 통신 방식으로 잘 알려진 애드 혹 무선 네트워크를 사용하며, 제안 시스템의 하드웨어는 일반 개발 보드, 소형 카메라, 그리고 시스템 제어를 위해 PC로 구성되며, 지그비 스택에 기반을 둔 임베디드 소프트웨어와 시스템 제어용 사용자 인터페이스 소프트웨어가 개발되고 구현된 하드웨어 모듈에 내장되어 동작된다. 또한 프로토콜 분석기를 사용해 무선 환경 분석을 수행한다.
공원 이용행태는 주로 이용자 설문이나 행태 관찰을 통해 조사되어 왔다. 하지만 기존 방식들은 시간과 비용이 많이 소모되고, 응답자나 조사자의 주관에 취약하다는 한계를 갖는다. 이로 인해 개별 도시에서 활용할 수 있는 체계적이고 일관된 공원 이용 실태 조사기법이 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 기존에 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 여가활동 관찰 기법(SOPARC)과 비교하여 본 기법의 유용성을 살펴본다. 연구결과, 무인비행장치를 이용한 관찰결과는 SOPARC의 결과와 매우 높은 상관성을 보였으며, 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 두 기법 모두 높은 수준의 검사-재검사 신뢰도를 나타냈다. 무인비행장치를 활용한 방법은 기존 관찰기법들에 비해 넓은 지역을 관찰할 수 있고, 정밀한 이용자 수 조사 및 공간 시설 이용패턴 파악에 적합한 장점을 가진 반면, 자세한 이용자 정보를 파악하기 어렵고, 날씨 등 조사 여건의 제약이 많다는 한계를 보였다. 따라서 두 기법을 상호보완적으로 활용하는 것이 바람직할 것이다. 마지막으로 무인비행장치를 활용한 공원 이용 조사 시 유의할 사항들을 제안하였다.
This study was investigated quantitative ultrasound (QUS) usage in Korea for the QUS quality control guidelines. A total of 344 questionnaires collected from July 24th to August 25th 2017 were analyzed. Questionnaires were created through user interviews, expert group advice, literature review and field observation. As a result of the general characteristics of quantitative ultrasound holding amounted to 81.98% of clinic and 6.69% of hospitals. The main user was radio-logical technologists as 31.39%. The contact methods of the gel pad (balloon) were the most used at 56.68% and the scan region was 91.9% of calcaneus. The quantitative ultrasound quality control cycle was 67.37% when the abnormality was found in the equipment, and 63.66% when the accuracy control was implemented according to the manual. The phantoms of QUS were 34.30% of the manufacturer's own phantoms. User of QUS had never received education for quality control of quantitative ultrasound as 62.20%. This study was expected to be useful when creating detailed quality control guidelines in the future, as well as guidelines for the quality control of Korea's standard quantitative ultrasound.
본 논문에서는 건조물 문화재의 대용량 3D 데이터를 시점거리 기준으로 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여, 계층적 구조를 기반으로 한 단계별 상세정보 브라우징 기법을 제안하고자 한다. 대용량 건조물 문화재의 단계별 상세정보는 크게 계층적 구조를 생성하는 전처리 과정과 사용자의 시점 거리를 고려하여, 적합한 계층정보를 결정하는 상세정보 브라우징 과정을 통하여 제공한다. 전처리 과정에서는 3D 데이터를 최적화된 공간구조로 분류하여 관리하고, 공간 내 표면들 간의 관계도를 검사하여 메시(mesh) 구조에 홀이나 왜곡이 발생하지 않도록 표면을 재구성한 후 단계별 상세정보 데이터를 생성한다. 상세정보 브라우징 과정에서는 모델과 사용자 간의 시점 거리를 검사하고, 이에 적합한 단계의 데이터를 브라우징 함으로써, 관찰 시점 위치에 따라 사용자에게 적합한 계층 모델 데이터를 제공할 수 있었다.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
서울시 지하철 무인 승차권 발매기는 이원화된 종이 승차권과 교통카드 시스템의 통합 관리 및 역무 인력의 효율적 운영을 위해 도입된 키오스크 형태의 1회용 교통카드 발급기이다. 그러나 서울시에 설치된 지하철 무인 승차권 발매기는 여전히 이용과정에서 혼란 및 불편함을 발생시키고 있으며, 이에 따라 사용성 개선에 대한 방향성 고찰이 필요한 실정이다. 본 연구를 위해 먼저 지하철 무인승차권 발매기에 관한 도입배경 및 운영에 대한 문헌 조사를 진행하였다. 또한 UI 구조를 분석하여 문제점을 예상한 후, 유동인구가 많은 9호선 신논현역 무인승차권 발매기를 대상으로 사용자들의 이용행태를 관찰하였다. 분석 결과, 구매절차는 구간금액이나 목적지역을 선택하는 과정으로 이용이 가능하나 선택한 구간 금액이 원하는 목적지와 일치하는지 판단이 어려웠으며, 목적지역 탐색 과정은 화면의 복잡도로 인해 시간이 지체되는 문제점을 발견할 수 있었다. 이러한 조사결과를 기반으로 각 시스템 화면별 개선사항을 도출하여, 향후 체계적이고 효율적인 시스템 구축을 위한 방향성을 제시하고자 하였다.
중 소형위성은 적은 비용으로 단기간에 개발 및 운용할 수 있어야 한다. 하지만 개발 초기 단계에서 임무를 설계하고 분석하는 과정과 위성시스템의 개념설계를 수행하는 과정을 반복 수행하면서 사용자의 요구사항을 맞추고, 개발방향을 정립하는 과정에서 많은 시간과 비용이 소요하게 된다. 본 연구에서는 이러한 초기 단계에서 소요되는 시간과 비용을 줄이기 위해 GUI(Graphical User Interface) 기반의 소프트웨어인 SCDT(Spacecraft Cenceptual Design Tool)를 개발하였다. GUI 기반의 소프트웨어는 입력된 값들의 수정이 용이하고 다양한 방법으로 사용자에게 결과를 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 MATLAB GUI 기반의 SCDT를 개발한 과정 및 개발된 SCDT GUI를 소개한다.
본 연구의 목적은 동사무소의 기능전환에 따라 전국적으로 설치 ${\cdot}$ 운영되고 있는 동사무소문고의 정체성 확립과 활성화를 위한 방안을 찾는 것이다. 운영담당자와의 면담을 통하여 전반적인 운영현황을 파악하였고 현장관찰을 통하여 장서현황과 이용상황을, 그리고 이용자와의 면담을 통하여 이용자행태를 조사 ${\cdot}$ 분석하였다. 현재의 상황에서 동사무소문고가 본래의 기능을 효율적으로 수행하기 위해서는 공공도서관의 봉사거점으로서의 정체성을 확립하고 지역 공공도서관으로부터 기술적인 지원을 받으며 지역의 교육기관과 사회봉사기관의 협조를 얻어 이용자와 자원봉사자를 확보하는 등 관련기관과의 적극적인 협력관계를 맺어야 한다. 내부적으로는 동사무소문고의 운영담당자들 사이에 활발한 교류를 위한 협력망을 형성하여야 한다. 학계에서는 문고의 운영을 위한 기본 모델과 동사무소문고의 환경과 이용자의 필요에 따른 특화 모델을 개발하여야 한다.
최근 모바일 스마트 기기의 보편화로 인하여 사용자 인터페이스로부터 개인 정보를 직접 획득하는 유형의 공격(숄더 서핑 공격, 레코딩 공격 등) 위협이 크게 증가하고 있다. 이러한 공격 가능성 및 안전성에 대한 체계적 평가를 위해 정형화된 안전성 분석 모델이 필요하지만, 이에 적합한 모델이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기환경의 안전성 및 사용성 분석 모델인 STM-GOMS 모델을 제안한다. STM-GOMS 모델은 HCI 인지 모델을 안전성 분석에 처음으로 활용한 이전 연구 사례를 메모리 한계 관점에서 개선한 GOMS 기반 모델로 인증 기법의 사용성과 안전성 평가가 가능하다. 본 논문에서는 현재 스마트 기기에서 사용 중인 패스워드 입력 기법을 STM-GOMS 모델로 분석하여 사용성과 숄더 서핑 공격에 취약함을 보이고 이를 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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