The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
웹 환경이 급변함에 따라 인간과 컴퓨터간의 복잡한 상호작용을 지원하기 위한 인터페이스에 대한 설계가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사용자 인터페이스의 품질 향상을 위하여 객체 모델링 기법을 제시한다. 사용자 인터페이스의 가시적 응집도 향상을 위하여 비즈니스 이벤트객체 모델링, 태스크 객체 모델링, 트랜잭션 객체 모델링, 폼 객체 모델링과 같은 4 가지의 비즈니스 이벤트 객체를 제안한다. 본 논문에서 제시하는 4단계 설계를 통하여 사용자 인터페이스 프로토타입의 가시적 응집도를 향상시킬 수 있다. 이것은 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도를 향상시킬 수 있도록 하고, 비숙련된 설계자도 향상된 사용자 인터페이스 프로토타입을 개발할 수 있도록 한다 또한 비즈니스 태스크의 이해도를 증진시키고 프로토타입 시스템 개발 회수를 줄일 수 있다.
주거환경에서의 사용자 요구사항은 매우 다양하고 복잡한 연계관계를 갖고 있다. 근 미래의 u-Home시스템은 기존 사용자들의 요구 수용뿐만 아니라 U-home관련 신기술의 요구사항도 접목해야 한다. 본 연구에서는 이러한 사용자의 요구사항을 보다 효율적으로 시스템에 반영하기위해 사용자의 행위 데이터를 기반으로 요구유형을 분류하고 시스템 개발에 활용할 수 있도록 사용자 행위분석모형UBAF(User Behavior Analysis Framework)을 제안 하고자한다. UBAF는 SE에서의 시스템 모델링 방법과 HCI 관점의 사용자 모델링 방법을 접목한 개발 프레임워크이다. 이를 통해 u-Home에서 정형화된 방법으로 사용자들의 핵심행위를 시스템 개발에 적용할 수 있었다. 적용사례로 u-Home의 실내 온도 조절 시나리오를 분석하여 시스템 모델링과 사용자 행위를 지식화 하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.88-93
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2005
Web usage mining is a research field for searching potentially useful and valuable information from web log file. Web log file is a simple list of pages that users refer. Therefore, it is not easy to analyze user's current interest field from web log file. This paper presents web usage mining method for finding users' current interest based on fuzzy categories. We consider not only how many times a user visits pages but also when he visits. We describe a user's current interest with a fuzzy interest degree to categories. Based on fuzzy categories and fuzzy interest degrees, we also propose a method to cluster users according to their interests for user modeling. For user clustering, we define a category vector space. Experiments show that our method properly reflects the time factor of users' web visiting as well as the users' visit number.
사용자 인터페이스는 프로그램 상호 연동의 중요한 요소가 된다. 사용자 인터페이스에서 발생되는 오류는 전체 시스템에 영향을 주게 되고, 그 결과 고객의 만족도가 낮아진다. 따라서 도메인 단계에서 신뢰성 있는 분석을 위하여 사용자 인터페이스의 형태를 분석할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 도메인 분석의 신뢰성 향상을 위한 사용자 인터페이스의 추출 방법과 기준을 제시하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.124-131
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2020
As users of internet-based software applications increase, functional and non-functional problems for software applications are quickly exposed to user reviews. These user reviews are an important source of information for software improvement. User review mining has become an important topic of intelligent software engineering. This study proposes a user review mining method for software improvement. User review data collected by crawling on the app review page is analyzed to check user satisfaction. It analyzes the sentiment of positive and negative that users feel with a machine learning method. And it analyzes user requirement issues through topic analysis based on structural topic modeling. The user review mining process proposed in this study conducted a case study with the a non-face-to-face video conferencing app. Software improvement through user review mining contributes to the user lock-in effect and extending the life cycle of the software. The results of this study will contribute to providing insight on improvement not only for developers, but also for service operators and marketing.
Super app is an application that provides a variety of services in a unified interface within a single platform. With the acceleration of digital transformation, super apps are becoming more prevalent. This study aims to suggest service enhancement measures by analyzing the user review data before and after the transition to a super app. To this end, user review data from a payment-based super app(Shinhan Play) were collected and studied via topic modeling. Moreover, a matrix for assessing the importance and usefulness of topics is introduced, which relies on the eigenvector centrality of the inter-topic network obtained through topic modeling and the number of review recommendations. This allowed us to identify and categorize topics with high utility and impact. Prior to the transition, the factors contributing to user satisfaction included 'payment service,' 'additional service,' and 'improvement.' Following the transition, user satisfaction was associated with 'payment service' and 'integrated UX.' Conversely, dissatisfaction factors before the transition encompassed issues related to 'signup/installation,' 'payment error/response,' 'security authentication,' and 'security error.' Following the transition, user dissatisfaction arose from concerns regarding 'update/error response' and 'UX/UI.' The research results are expected to be used as a basis for establishing strategies to strengthen service competitiveness by making super app services more user-oriented.
Information systems development entails planning, analysis, design and construction phases. The analysis phase identifying user requirements is the most important of these phases. Since unidentified defects in the early phase causes increased work and costs as development proceeds, the quality of analysis results affects the quality of the resultant system. Major tasks in the analysis phase are data modeling and process modeling. Research on building a knowledge-based system for data modeling have been conducted much, however, not sufficiently for process modeling. As a system environment with high user interaction increases, research on process modeling methods and knowledge- based systems considering such environment are required. In this research, a process modeling framework for information systems with high user interaction is suggested and a knowledge-based system for supporting the suggested framework is implemented. A proposed model consists of the following tasks: event analysis, process analysis, and event/process interaction analysis. Event analysis identifies business events and their responses. Process analysis break down the processes of an enterprise into progressively increasing details. Decomposition begins at the function level and ends when the elementary process level is reached. Event/process interaction analysis verifies the results of process analysis and event analysis. A knowledge-based system for supporting a proposed process modeling framework is implemented in a web-based environment.
인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.
Purpose The purpose of this study is to examine the variables affecting user satisfaction through previous studies and to examine the differences between apps. Differences are based on factors that determine the quality of real estate service apps and derived by the topic modeling results. Design/methodology/approach This study conducts topic modeling to find factors affecting user satisfaction of real estate service apps using user reviews. Sentiment analysis is additionally conduct on the derived topics to examine the user responses. Findings Users give high sentiment scores for services that can manage factors such as usefulness of information, false sales, and hype. In addition, managing the basic services of app is an important factor influencing user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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