사용자 중심 디자인을 실행하기 위하여 사용자의 니즈를 도출하고 도출된 니즈를 기반으로 아이데이션을 실시하고 아이디어 수렴을 통해 디자인 컨셉을 개발하고 있다. 이 중 사용자 및 전문가에 대한 리서치는 상당한 시간과 비용이 소요되는 과정으로 리서치 결과에 대한 타당성은 디자인컨셉을 도출하기 이전 단계에서 자체점검 할 수 있는 방법이 부재한 상태이다. 이 논문은 사용성 테스트 방식을 확장하여 맥락사용성 테스트 방법에 대한 과정을 설계하여 적용해 본 것에 의의가 있다. 이 논문에선 의료기기 중 웨어러블자동제세동기(WCD) 개발에 적용되어 테스트를 실시하였으며 개발기간이 비교적 오래 걸리는 의료기기 분야의 케이스가 다양하게 확장된다면 평가항목 및 평가결과에 대한 레퍼런스를 축적하여 체계화 할 수 있을 것이라 판단된다. 또한 이 경우 더욱 효과적인 방법으로 발전할 수 있을 것으로 기대되며 그에 따른 많은 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.
전자 상거래 시대가 도래했다. IDC 리서치의 조사 결과에 의하면, 웹에서 이루어진 거래의 총액은 1996년에 26억 달러였던 것이 2001년이 되면 2000억 달러로 증가할 것이다. 그동안 기업의 웹 사이트를 그저 구경만 하는 정도에 지나지 않았던 사용자들도 웹에서 많은 돈을 쓰기 시작했다. 이러한 붐이 조성된 요인은 매력적인 웹 검색 도구들이 개발된 점과 '쇼핑로봇'이라고 하는 영리한 쇼핑 에이전트 덕분이다.
제품이 가지는 감성적이고 사회적인 기능이 디자이너가 고려해야 할 중요한 요소로 대두되면서, 제품 디자인은 제품 자체를 분석하고 개선한다는 소극적인 관점에서 벗어나 사용자의 제품 사용상황을 이해하고 그 안에서 숨겨진 니즈를 파악하여 새로운 사용상황을 제안하는 적극적인 관점으로 그 범위를 넓혀가고 있다. (중략)
FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
2025년 초고령 사회로 진입할 것으로 예상됨에 따라 고령화 시대에 발생하는 문제점들을 IT기술을 응용하여 지능적으로 해결할 수 있는 인공지능 헬스케어 솔루션이 주목받고 있다. BIS리서치의 보고서에 따르면 헬스케어 산업의 챗봇 시장 규모가 2029년 약 4억 9,800만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 따라서 시니어 사용자를 위한 기술 연구가 적극적으로 필요한 시점이다. 본 논문에서는 사전학습한 언어모델과 BiLSTM기반 신경망 모델을 이용하여 시니어 사용자에게 특화된 질환 증상 인식 모델 구현에 관한 범위 및 방법에 관해 기술한다. 이는 시니어 대상 건강관리 챗봇 솔루션에 도입하여 시니어 사용자에게 자주 발생하는 질환들을 조기에 발견할 수 있도록 지원하여 위험의 발생 예방에 도움을 주는 서비스가 될 것으로 전망한다.
과학기술 연구는 인터넷에서부터 최신의 정보를 필요로 한다. 하지만 인터넷의 방대한 양의 정보를 검색하고 개개인의 연구자에 따른 정보를 추출해 내는 것은 복잡하고 반복된 과정이다. 이 논문에서 우리는 이러한 리서치 과정을 돕는 에이전트(PREA)시스템을 제안한다. 이 시스템은 주로 사용자의 관심사항을 시스템을 사용하는 과정에서 관찰하고 지능적으로 프로파일을 구축하게 된다. 그러나 프로파일을 사용자 중심으로 보다 시각적, 실시간으로 구축하기 위해서 이 논문에서는 기존의 확산 활성화 네트워크(Spreading Activation Network)을 개선한 확산 활성화 네트워크(MSAN: Modified Spreading Activation Network)를 이 용하고자 한다. 이렇게 함으로써 사용자의 관심사를 의 미 망으로 구축해서 보다 효율적 인 정 보검 색 이 가능해 진다. 또한 관련된 여러 실험을 하였는데, 그 결과 일반적인 상업 웹 검색엔진보다 PREA시스템이 맞춤형 정보검색에 보다 효율적임을 알 수 있었다.
최근 실내 측위 기술을 이용한 다양한 서비스 제공을 위해 많은 위치 인식 기법이 연구되고 있다. 기존의 실내 위치 인식 기법은 사전에 획득한 맵 정보나 미리 구축한 기반 시설이 필요하거나, 추가 장비를 착용 및 부착해야 하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 내부센서를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 가속도 센서를 이용하여 이동여부를 파악하고, 사용자의 평균적인 이동속도와 방향센서를 이용하여 획득한 이동방향을 이용하여 위치를 추정한다. 제안한 시스템을 안드로이드 스마트폰에 구현하여 실험한 결과 약 ${\pm}75cm$ 이내의 오차에서 위치 인식이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.
TV의 형식이 아날로그에서 디지털로 바뀌면서 TV 상에서 실질적인 정보교류가 가능하게 되었다. 이에 따라 TV에서의 사용자 인터페이스(UI) 요소가 증가하였고 사용자는 더욱 복잡하고 어려운 환경에서 기기를 조작해야 하는 불편함을 낳게 되었다. 그 결과 실제로 제품의 품질문제가 증가하여 품질비용이 늘어나는 문제를 야기시키고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자사의 품질관리 정보와 타사 및 자사 DTV의 리모컨 및 OSD에 대한 UI 리서치를 통하여 정립할 필요성이 있는 사용성 이슈(usability issues)를 도출하고 그에 따라 각 사용성 이슈에 대한 각 사 제품간 사용성 비교평가를 수행하여 나온 결과를 바탕으로 최적화된 DTV 리모컨 레이아웃 및 DTV 리모컨 UI Design Guideline 그리고 소프트웨어 개발을 위한 정보구조와 Workflow 표준안을 제작하였으며, 연구결과의 반영은 DTV 제품의 전반적인 사용성 향상 및 품질문제 저감에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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