본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.
모바일폰의 컨버전스가 가속화됨에 따라 사용자가 습득해야 할 정보량이 증가하였고, 사용자들이 이를 이용하기 위하여 학습과 숙련의 과정을 거쳐야 하는 부담이 발생하게 되었다. 모바일폰의 주 사용자층인 20-40대 외에 10대와 50대 이상의 이동전화 이용률이 꾸준히 증가하여 실버폰과 키즈폰 시장이 형성될 조짐을 보이고 있지만, 제조사에서는 획일적인 인터페이스 디자인만을 제공하여 다양한 사용자 층의 요구와도 서로 맞지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 모바일폰의 휴먼인터페이스 요소 중 메뉴요소에 해당하는 메인메뉴의 네비게이션 방식에 중점을 두어 각 사용자 유형별로 사용성을 측정하였다. 국내외 모바일폰 제조사에서 2006년 출시된 제품에서 메인메뉴 네비게이션 방식을 추출하여 8가지로 분류하였으며, 이를 토대로 플래시 기반의 시뮬레이터를 제작하여 사용성 측정에 이용하였다. 모바일 사용성 평가를 위한 요인을 중심으로 10대부터 60대 이상의 다양한 사용자를 대상으로 시뮬레이터 사용을 관찰하여 분석하였으며 또한 기존에 사용하고 있는 모바일폰 기종을 고려하여 설문지로 사용성에 대한 만족도를 평가하는 방식도 병행하였다. 본 연구에서는 사용자 유형별로 사용성이 높은 인터페이스를 선별하고 사용자의 개성과 선호도를 고려한 선택적인 UI 개발방향을 제안하였다.
정보의 홍수 속에서 살고 있는 사용자들은 좀 더 편리하게 정확한 서비스를 추천 받기를 원하고 있으며, 이러한 욕구들에 부응하여 추천시스템은 꾸준히 발전하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 환경과 사용자 자신의 컨텍스트 정보를 이용하여 추론하며, 그 결과를 사용자에게 서비스하고 있다. 그러나 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보가 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위하여 부족하거나 켄텍스트 정보를 모델링하는 방법에 문제가 있을 때에는 서비스의 질이 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 환경에서 실시간으로 센서를 통하여 획들될 수 있는 컨텍스트 정보를 수집하고, 수집된 컨텍스트 정보는 하위수준의 정보를 상위수준의 정보로 모델링한다. 모델링된 컨텍스트 정보는 다시 정량화 단계 후, 웹 환경의 사용자 평가 정보와 결합하여 서비스를 추천한다. 이를 통하여 시스템은 유비쿼터스 환경에서 추천을 위한 양질의 컨텍스트 정보 부족 문제를 해결하였으며, 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있었다.
추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.
본 연구는 K-12의 구성원 및 관계자들에게 교수학습 자료를 제공하고 있는 시 도 교육청의 교수학습지원센터에 대한 웹 접근성 준수 실태 분석을 통해 웹 접근성 향상을 위한 방향을 제안하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 9개의 교수학습지원센터를 대상으로 평가하였다. 평가는 전문가 2명에 의한 1차 전문가 수동평가와 18명의 사용자가 진행하였다. 사용자 평가는 청각장애인, 시각장애인, 뇌병변 장애인, 고령자, 다양한 브라우저 사용자, 다양한 운영체제 사용자 등으로 구성되었다. 분석 결과, 전문가와 사용자 평가에서 웹 접근성을 준수하고 있는 교수학습지원센터는 1곳도 없었다. 전문가 평가 결과, 웹 디자인 개선, HTML 소스 오류 수정, 장애인을 위한 대체 수단 제공 등에 대한 오류가 발견되었다. 본 연구는 개선한 웹 접근성 평가 방법을 통해 향후 국내 웹 접근성 평가 연구의 방향성에 대한 다양한 논의를 제공하였다는 점에 의의가 있다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.
많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.
본 연구는 유아용 시트 고정 장치 커버의 개폐 시 사용자가 느끼는 물리적 영향도와 감성적 영향도의 상관관계를 분석하여 주요설계인자와의 관계를 분석하고자 한다. 이를 위하여 커버의 형상이 각기 다른 차종을 선정, 주요설계인자에 대한 치수를 측정하고, 시험기를 이용하여 개폐 시 사용자에게 가해지는 물리적인 힘을 측정하였다. 또한, 감성평가 체크리스트를 통한 사용자의 감성평가도 실시하였으며, 감성평가의 기준은 힘평가(힘만 고려한 평가)와 감각평가(힘을 제외한 평가)로 분리하여 평가하였다. 정리하면 기계적으로 측정된 물리적 힘과 감성에 의한 힘평가의 결과값을 비교 분석하여 두 측정값의 상관관계를 분석하고자 하고, 또한 감성평가 중 힘평가와 감각평가 사이의 관계도를 분석하여 주요설계인자에 대해 어떠한 감성적 영향을 미치는 가를 알아보고자 한다. 최종적으로 유아용 시트 고정 장치의 최종 제품에 대해 감성을 고려한 설계인자를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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