제품 개발에 있어서 사용자작업분석은 기본적인 과정이다. 이러한 과정이 전문가 분석의 의해 기능적인 관점에서 분석함으로서 신제품이나 새로운 요구가 추가로 필요한 제품 개발에 있어서 사용자 테스크를 이해하는데 객관적으로 사용자의 요구를 반영하기에는 어려운 점이 있다. 이러한 문제점을 고려하여 디지털 TV에서 예상되는 사용자 테스크를 수집하여 메뉴설계 및 정보구조를 이해하기위한 객관적인 자료를 얻기 위해 수집데이터를 척도화하고 통계적 군집분석을 이용하여 테스크를 분류하였다.
웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.
사용자 중심의 인터페이스를 설계하기 위해서는 작업 환경에 따른 사용자의 작업 특성 및 이와 관련된 인지 과정에 대한 분석이 선행되어야 한다. 하지만 손가락을 직접 사용하는 새로운 작업 환경인 터치스크린을 적용하는 다수의 기기들은 바뀐 작업 환경에 대한 고려 없이 마우스나 키보드 등의 입력 방식에서의 메뉴 구조를 그대로 따르고 있어 사용자에게 불필요한 움직임 및 인지적 과정을 야기시켜 사용성의 저하를 가져오고 있다. 이에 본 연구에서는 터치스크린에서의 한 손가락 작업 환경의 물리적 특성 및 이에 따른 사용자들의 보다 단순한 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조를 제안하였다. 그 결과 사용자들은 동적인 메뉴구조에서 보다 빠른 작업 수행 경향을 보였으며, 인지적 과정에 있어서도 그 시간이 적게 소요되는 경향을 보였다. 본 연구 결과, 터치스크린 환경에서의 작업 특성 및 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조는 정적인 메뉴 구조보다 일반적인 사용자 중심의 메뉴 기반 인터페이스를 설계하는데 유용하게 쓰일 것으로 보인다.
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
최근 가상현실 기술이 발전하면서 몰입적인 상호작용을 위한 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 몰입형 사용자 인터페이스는 다양한 서비스를 제공하는 가상환경에서 사용자의 작업 효율성이나 정보처리능력을 향상시킬 뿐만 아니라 유비쿼터스나 모바일 컴퓨팅 등 다양한 응용 분야에서 효과적인 상호작용을 제공한다. 본 논문에서는 몰입형 사용자 인터페이스를 이용하여 3차원의 확장된 가상 작업 공간을 제공하는 가상현실 플랫폼인 "MyWorkspace"를 제안한다. 광학 투시 HMD, Wii 리모트 컨트롤러와 적외선 LED가 부착된 헬멧을 통합하여 몰입형 사용자 인터페이스를 개발하고 사용자 머리의 움직임 모형을 설계하여 시선의 상하 각도와 좌우 각도를 계산한다. MyWorkspace는 모니터 기반의 기존 2차원 작업 공간을 레이어 기반 3차원 작업 공간으로 확장하고, 사용자가 바라보는 3차원 가상 작업 공간의 부분을 렌더링하여 HMD를 통해 사용자에게 출력한다. 사용자는 가상 작업 공간에서 여러 작업을 배치하고 머리를 움직임으로써 작업을 전환할 수 있다. 본 논문에서는 개발된 몰입형 사용자 인터페이스의 동작성능을 분석하고 사용성 평가를 통해 MyWorkspace의 유용성을 평가하고자 한다.
컴퓨터의 빠른 발달과 보급 속도로 인해 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용(Human-Computer Interaction; HCI)이 중요해 지면서, 인터페이스 개발과 평가가 강조되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 시스템의 정량적 사용성 평가에 널리 이용되는 GOMS에 대한 이해와 함께 인터페이스 평가에서의 GOMS의 한계와 개선 방향에 대하여 알아보고자 한다. 먼저 연구 대상이 되는 컴퓨터 작업 환경을 선정하고, 특정 작업에 대한 작업 분석을 실시하였다. 그리고 작업 분석 결과를 바탕으로 NGOMSL을 이용하여 모델링 하였다. 모델링 결과 작업 Operators의 구성을 알 수 있었고, 총 수행시간과 학습시간을 예측할 수 있었다. GOMS 모델링 결과가 실제 사람의 수행 결과와 얼마나 일치하는지를 비교하기 위하여 Empirical Test를 실시하였고, 그 결과 GOMS 모델링을 통해 예측된 수행시간과 실험을 통해 얻은 총 수행시간 사이에는 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 차이를 줄이고 실제 사용자의 수행과정과 유사하게 모델링을 하기 위하여 두 가지 가정을 바탕으로 GOMS 모델을 개선하였다. 본 연구를 통하여 GOMS 모델링은 컴퓨터 시스템의 효과적인 상대적 사용성 평가 도구로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.
슈퍼컴퓨터는 대량의 계산이 필요한 첨단 과학기술분야의 수치계산뿐만 아니라 산업분야의 신제품 설계 및 개발에도 다양하게 접목되어 사용되고 있다. KISTI의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon은 SUN Blade 서버기반으로 구성된 초병렬 컴퓨팅 시스템으로 3,200개의 컴퓨팅 노드와 인프라 노드들로 구분된다. 이 시스템은 현재 만여 명의 사용자와 170여개의 기관이 사용 중에 있으며, 수많은 작업들이 스케줄러를 통해 배치형태로 작업을 수행하고 있다. 또한 Tachyon에서는 작업 제출부터 종료까지 관련된 해당 스크립트와 수행 환경, 라이브러리, 작업수행로그 등을 저장하게 된다. 본 논문에서는 스케줄러로 사용되고 있는 Sun Grid Engine의 배치작업정보와 Tachyon 작업수행로그를 가지고 분석을 진행하였다. 특히, Tachyon에서 사용자가 수행했던 작업 결과 중 실패 작업을 구분하여 원인을 분석하고 그중 일부 작업에 대한 개선을 통해 정상 작업을 추출함으로써 시스템의 전체 성공률을 향상시킬 수 있다.
최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.
본 논문에서는 사용자가 관심 있는 문서를 카테고리별로 직접 분류해서 추가하던 작업을 자동으로 분류하고 추가할 수 있는 북 마크 에이전트를 제안한다. 북 마친 에이전트는 사용자가 브라우징 시 사용자 성향을 분석하여 관심 있는 문서를 얻을 수 있다. 문서 내에서 특징을 찾기 위해 TF.IBF를 사용하였으며 또한 단어의 가중치 부여와 유사도를 계산하기 위해 벡터 공간 모델을 사용하였다. 이 작업을 통해 부정적인 문서의 URL이 추가될 수 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 피드백을 이용하여 제거할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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