As the number of personal computers installed in vehicles increases, a touchpad often used in a labtop computer can be used for the control of an in-vehicle information system (IVIS). Using a touchpad to control the system allows the user to select among large amount of information with a single touch of dragging. For safety and convenience of a driver, the touchpad could be placed on a steering wheel. This research is designed to calculate the most efficient Control-Response Ratio (C/R ratio) for the menu interaction of a touchpad on a steering wheel. Since the menu pointer's rate of movement and proper C/R ratio is determined by the amount of selected information, the amount of displayed information and the movement of a menu pointer was chosen to be independent variables. The dependent variables are a user's preference and task completion time. Two factor full factorial within subject design was used 16 subjects. The investigation revealed that the amount of selected information increased with increasing C/R ratio. The movement of the pointer became slower as the amount of information increased. The best C/R ratio was calculated for each amount of information and preference regression of the user's preference was drawn accordingly. Through this research, the automobile interior designer can benefit from the guidelines suggested for the touchpad control.
최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
사용자마다 임의의 메일에 대한 반응은 자신의 취향에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호 온톨로지를 구축함으로서 스팸 메일을 줄이고자 한다. 사용자의 행동양식을 기술하는 온톨로지를 정의하기 위하여, 사용자들의 선호도 정보와 그들의 이메일에 대한 반응을 연구하기 위한 연관성 분류 마이닝 방법을 적용했다. 생성된 분류 규칙은 정형화된 온톨로지 언어로 표현된다. 사용자 선호 온톨로지는 어떤 메일이 느팸 또는 비스팸 인지를 의미있는 양식으로 설명할 수 있다. 또한 사용자들의 온톨로지에 대한 이해력 향상을 위해 논리합성에 기반한 새로운 규칙 최적화 절차를 제안하여 불필요한 규칙들을 제거한다.
본 연구의 목적은 원문정보를 데이터베이스로 구축하여 이용자에게 제공하는 국회도서관의 전자도서관시스템에 대한 이용자들의 기대와 만족을 살펴보고, 이용자들의 기대와 만족에서 얼마나 차이를 나타내는가를 분석하고자 한 것이다. 설문지를 분석한 결과에 의하면 정보의 양, 정보의 최신성, 정보의 질, 분류의 체계성, 정보의 일관성, 정보의 정확성은 전체 기대수준의 평균보다 높게 나타나고, 응답의 속도 정보의 질, 정보의 일관성, 검색의 편리성, 정보의 양, 정보의 정확성은 전체 만족수준의 평균보다 높게 나타나고 있다. 분석대상요인 전체에서 정보의 최신성, 정보의 양, 정보의 다양성, 분류의 체계성, 정보의 정확성은 기대와 만족의 차이가 높은 편으로 나타나고 있다.
AI의 발전으로 빠르게 확산하고 있는 무인 매장 서비스는 고객에게 새로운 쇼핑 경험을 경험하게 하였다. 그러나 기존의 소매업 서비스 연구는 종업원(사람)을 기준으로 한 평가가 주를 이루었다. 본 연구는 이러한 서비스평가를 무인 매장의 특성에 맞춰 재구성하여 서비스를 평가하고자 시작되었다. 또한, AI 무인 매장이 제공하는 서비스 경험특성이 고객의 긍정 또는 부정적인 감정에 미치는 영향을 파악하고, 최종적으로 재방문 의도에 미치는 영향까지 살펴보려 한다. 본 연구 결과로 AI 무인 매장이 가지는 서비스 경험특성이 감정반응에 일부 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, AI 무인 매장 서비스 경험특성이 불러일으키는 긍정적 감정반응은 재방문을 유도하지만, 부정적 감정반응은 재방문을 저해하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 앞으로 더욱 발전하게 될 AI 무인 매장 서비스의 연구 발전에 기여할 것으로 기대한다.
An interface in smart device environment is changing to TUI(touch user interface) environment where a system is being controlled by physical touch, differently from a system controlled through conventional mouse and keyboard. What is more important than anything else in this TUI environment is to implement interface in consideration of learn ability and cognitive constructivism according to user's experience. Therefore, now is the time when it is necessary to carry out various studies on smart content design process going a step farther together with discussing the details of user's experience factor. Hence, this study was intended to look into what effect a user's experiential traits had on the production of contents for the purpose of measures for improving TUI user satisfaction in order to effectively realize contents in smart environment. Results were yielded by using a statistical empirical analysis such as cross-tabulation analysis according to important variable and user, paired t-test, multiple response analysis, and preference frequency analysis of user preference on the basis of a survey. As a result, a system was presented for implementing DFSS(Design For Six Sigma) process. TUI experience factor can be divided into direct habitual experience, direct learning experience, indirect habitual experience, and indirect learning experience. And in the results of study, it was possible to find that the important variables of this study had a positive effect on the improvement of use satisfaction with contents on the whole according to the user convenience of smart contents. This study is expected to have a positive effect on efficient smart device-based contents production by providing objective information according to empirical analysis to smart media-based developer and designer and presenting a model for improving the changed TUI usability.
This paper discusses two user-friendly reliability techniques that could be implemented easily using the ubiquitous EXCEL. The techniques are First-Order Reliability Method with non-Gaussian random variables expressed using Hermite polynomials and collocation-based stochastic response surface method. It is believed that ease of implementation would popularize use of reliability-based design in practice.
본 논문에서는 사용자의 음장 선호도를 이용하여 오디오 콘텐츠를 사용자가 원하는 음장으로 변환하는 기술에 대하여 설명한다. 오디오 신호가 재생되는 공간의 음장을 사용자가 원하는 음장으로 변환시켜주는 음장효과 기술은 실감있고 현장감있는 음악재생에 필수적인 요소이다. 그러나, 음장효과를 실시간으로 처리하기 위해서는 막대한 연산량이 필요하므로 MP3 플레이어와 같은 휴대용 오디오 단말에서는 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자로부터 전달된 음장 선호도를 이용하여 서버에서 음장효과를 처리하도록 하여, 단말의 성능에 구애받지 않고 음장효과를 제공할 수 있는 기술을 제안한다. 사용자가 선호하는 음장을 표현하기 위하여 선호하는 음장을 실내응답신호의 URI 주소를 이용하여 표현하는 방법 뿐만 아니라 음향공간에 대한 심리적 파라미터를 이용할 수 있게 하였다. 또한, 실내응답신호와 복적분 연산을 통한 음장효과 처리 방법을 실시간 응용에 적용하기 위하여 고속 복적분 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통하여 실시간 응용에도 적용이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 음장 선호도 서술구조의 효용성을 검증하기 위하여, 일반인을 대상으로 음장을 구분하는 능력과 음장효과가 처리된 음악에 대한 선호도에 대한 주관듣기평가를 실시하여 제안된 음장 선호도가 일반인들에게 적용이 가능함을 확인하였다.
Recent development of teachable agent provides learners with active roles as knowledge constructors and focuses on the individualization. The aim of this adaptive agent is not only to maximize the learner's cognitive functions but also to enhance the interests and motivation to learn. In order to establish the relationships among user characteristics and response patterns and to extract the algorithm among variables, we measured the individual characteristics and analyzed logs of the teachable agent named KORI (KORea university Intelligent agent) through the student modeling. A correlation analysis was conducted to identify the relationships among individual characteristics, user responses, and learning outcomes. Among hundreds of possible relationships between numerous variables in three dimensions, nine key user responses were extracted, which were highly correlated with either individual characteristics and learning outcomes. The results suggest that certain type of learner responses or the combination of the responses would be useful indices to predict the learners' individual characteristics and ongoing learning outcome. This study proposed a new type of dynamic assessment for individual differences and ongoing cognitive/motivational learning outcomes through the computation of responses without measuring them directly. The construction of individualized student model based on the ongoing response pattern of the user that are highly correlated with the individual differences and learning outcome may be the useful methodology to understand the learner's dynamic change during learning.
본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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