• 디자인학연구
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• 제14권
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• pp.267-281
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• 1996

제품과 사용자의 관계를 생각해 볼 때, 비록 하나의 제품을 두고 보더라도 매우 다양한 특성의 사용자집단이 존재함을 알 수 있다. 이러한 사용자집단들은 각기 서로 다른 사용상의 특성과 니드(needs)를 가지고 있다. 이러한 제품사용환경에서 디자이너들에게는 제품의 사용자들은 어떠한 분류가 있으며, 그들 각각은 어떠한 사용상의 특성을 가지고 있는지를 알아내 디자인에 반영하는 것이 중요한 디자인 활동이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자를 사용의 관점에서 관찰하여 사용자행위의 근간을 이루는 규칙의 정확도, 행위의 속도, 문제해결의 속도를 기준으로 사용자를 분류하고 이를 토대로 사용자의 사용상의 특징을 밝혀내었다. 그리고 각 사용자분류를 통한 사용자 인테페이스 디자인의 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 사용상황에 존재하는 다양한 사용자들을 고려할 수 있는 방법은좀 더 체계적이고 효과적인 사용편의성평가를 수행하는데 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.437-442
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• 2006

최근 많은 관심을 끌고 있는 지문인식시스템은 사용자의 지문영상을 입력 받아 사전에 등록된 템플릿과 비교하여 사용자 여부를 확인하는 사용자 인증 도구이다. 지문을 입력 받기 위한 센서와 매칭 알고리즘 등이 활발히 개발되고 있으며, 실제로 전자상거래나 출입통제시스템 등의 많은 분야에 적용되고 있다. 지문인식시스템에 대한 기존의 평가는 수집된 지문 DB 에 대해 인식 성능이 얼마인지, 쌍둥이들을 잘 구분하는지, 위조 지문을 파악할 수 있는지 등 주로 지문인식 자체의 성능에 초점이 맞추어져 있었다. 하지만 지문인식은 사용자나 환경과 관련된 많은 요인에 영향을 받기 때문에, 시스템을 효과적으로 적용하기 위해서는 이들에 대한 분석이 필요하다. 지문인식시스템에 대한 사용성 평가는 시스템이 대상환경에 효과적으로 적용되도록 하고, 사용성 분석을 통해 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스의 개발을 유도한다. 본 논문에서는 지문인식에 영향을 주는 요인을 사용자와 시스템 측면에서 분석하고, 사용성 평가를 통해 효과적인 지문인식시스템 인터페이스 구축을 위한 가이드라인을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.179-184
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• 2006

"사용자 중심의 디자인(User-Centered Design)" 은 좋은 사용성을 가진 제품을 만들기 위한 사용되는 보편적인 접근방법중의 하나이다. 그러나 투자대비 최대의 가치 창조라는 경제성 원리와 개발 기간의 제약을 고려하면 개발 중 사용성 평가를 통해 발견된 문제들을 모두 제품에 반영하는 것은 거의 불가능 하다고 볼 수 있다. 그러므로 발견된 문제들에 대한 우선 순위를 정의한 후 가장 중요한 문제점에 대해 먼저 개선하는 전략이 필요하다. 기존의 사용성 문제에 대한 우선 순위는 주로 문제 자체의 심각도를 고려하여 결정되었다. 그러나 사용자가 인식하는 사용성(Perceived Usability)를 높이기 위해서는 사용자가 중요하게 생각하는 효용을 우선적으로 제품에 반영하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 카노의 사용자 만족 모델을 활용한 사용자 효용과 사용성 문제들의 잠재가치를 고려한 사용성 문제 분류를 기구 사용성 평가 가이드라인의 제작에 적용하였다. 제안된 분류에 의해 디자인 가이드라인을 1) 반드시 만족 시켜야하는 제품 사용성 기준, 2) 경쟁사 대비 우위를 유지하기 위한 비교평가 기준으로 나누어 정의함으로써 단일 제품의 절대적 평가가 아닌 경쟁사 제품과의 비교 평가를 통한 개선 방향의 제시에 Kano 모델을 기반으로 정의된 사용성 문제들의 효용가치분류가 효과적이라는 것을 본 연구를 통해 보이고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권47호
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• pp.25-33
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• 1998

오늘날 인간-컴퓨터 시스템에서 상호작용 하는 컴퓨터 소프트웨어의 사용성에 많은 관심이 집중되고 있으며, 소프트웨어 인간공학 분야에서 이전 연구들은 소프트웨어 사용자 인터페이스들에 대한 사용성 평가의 중요성을 지적하고 있다. 소프트웨어 개발자들, 인터페이스 설계자들 또는 인간공학자들은 개발되는 시스템들이나 인터페이스 디자인들을 평가하는 일에 종종 직면하게 된다. 본 연구는 사용성 기준들과 척도들을 이용하여 사용자 인터페이스 디자인들의 평가를 위한 구조화 모형을 제시한다. 제시된 모형은 선별 단계와 평가 단계로 이루어진 두단계 모형이다. 첫 번째 단계는 정성적인 기준들을 가지고 전문가들의 판단에 근거한 접근방법으로 가능한 인터페이스 대안들을 추려내어 합리적인 부분집합으로 줄이기 위한 단계이다. 두 번째 단계는 정량적인 기준들을 가지고 실 사용자에 근거한 접근 방법으로 객관적인 척도들을 가지고 첫 단계에서 제시된 대안들의 부분집합을 평가하는 것이다. 제안된 방법이 정보분석을 위한 데이터 베이스 시스템의 인터페이스 설계에 적용되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 실제 평가자들에게 사용성 기준들과 척도들에 근거해서 최선의 인터페이스를 선정할 수 있는 구조화된 접근방법을 제시한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.52-57
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• 2007

본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.3-8
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• 1998

본 논문에서는 사용자의 관심도나 선호도를 반영하여, 퍼지숫자를 정렬하는 방법을 제안한다. 사용자는 자신의 관심도나 선호도를 퍼지집합으로 표현한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 주어진 퍼지집합을 평가관점으로 이용하며, 평가함수로는 이전에 제안된 만족도 함수를 이용한다. 제안하는 방법이 관점에 따라 어떠한 결과를 주는지를 보기 위하여, 퍼지숫자 정렬에 적용한 예를 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.277-279
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• 2002

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2002

소프트웨어가 매우 다양하고 측정하기 어렵다는 특성 때문에 객관적인 소프트웨어 평가를 위한 지속적인 연구가 이루어지고 있으며 논의의 대상이 되고 있다. 평가 대상 소프트웨어 사용자 설문 분석에 의한 평가, 표준 평가모듈에 근간한 평가, 사용 패턴에 근간한 평가를 병행하는 평가는 보다 객관성을 확보할 수 있다. 세 가지 각각의 평가가 국제표준인 ISO/IEC 9126 의 품질 특성에 기반하고 있다. 사용자 설문 분석에 의한 평가는 사용자 들의 설문을 통계 처리하여 도출하고, 표준 평가모듈에 근간한 평가는 국제표준의 내용을 구체화한 규격서를 포함하는 평가 모듈에 의한 소프트웨어 시험을 의미한다. 사용 패턴에 근간한 평가는 주로 사용하는 행태나 방법의 평가를 통해 이루어진다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.