현재 GUI 인터페이스와 컴퓨터 기술의 발전으로 다양한 형태의 그래픽 모델링 도구들과 시각 프로그래밍 시스템들이 사용되고 있다. 이러한 시스템들을 개발하기 위해서는 사용자가 그래픽 요소들의 형태와 그래픽 요소들간의 연결 관계를 개발자가 직접 프로그램을 이용해서 작성하여야 하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 그래픽 요소의 형태와 그래픽 요소들간의 연결성을 직접 조작 방식을 이용해서 기술할 수 있는 토큰 편집기인 TEdi(Token Editor)와 시각 프로그래밍의 기본적인 기능을 지원할 수 있는 AVE(Abstract Visual Editor)를 소개한다. TEdi는 그래픽 요소들을 정의하기 위해서 사용되며, 토큰 단위의 각 그래픽 요소는 다른 그래픽 요소와 연결되기 위해서 연결자를 사용한다. 연결자는 그래픽 편집기에서 연결될 수 있는 그래픽 요소를 제한함으로써 시각 프로그래밍 혹은 모델링에서 구문 오류를 줄여줄 수 있다. 본 논문에서 제공하는 시스템을 사용하는 경우에 사용자는 보다 쉽게 그래픽 요소와 시각 프로그래밍 혹은 모델링 도구를 작성할 수 있을 것이다.
요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.
국내 외 많은 컨설팅 및 SI회사들이 나름대로의 SOA방법론을 개발 및 적응하고 있다. 하지만 각 회사의 방법론 마다, SOA 사상 관점에 따라 접근 방향이 상이하고, 수행 방법과 태스크 또한 실제 적응하기에는 상세성이 부족하다. 이 연구에서는 국내 외 SOA 방법론을 비교 분석하고, 실제 적응된 사례를 통하여 특정 도메인에 무관한 현업 사용자 위주의 서비스 식별이라는 명제를 반영한 유저인터페이스 기반의 서비스 분석 및 모델링 방법론을 제시한다.
실세계를 모델링하기 위한 많은 데이터 모델링 자동화 도구가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 보안 객체 관련성 모델을 표현하기 위한 그래픽 편집기를 설계 구현하였다. 보안 객체 관련성 모델은 객체 데이터 모델링 기법(OMT)에 기초하고 이에 보안성을 확장하여 설계된 모델이다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)인 SODE(Security Object Diagram Editor) 편집기는 유닉스 시스템에서 X 윈도우 시스템을 사용하여 구현하였다.
스마트폰은 기존의 휴대전화보다 더 향상된 컴퓨팅 능력을 제공하는 휴대전화로, 사용자가 자유롭게 애플리케이션을 설치하여 사용할 수 있다. 스마트폰 애플리케이션은 기존의 PC 애플리케이션과 달리 하드웨어 센서와 사용자 정보를 사용할 수 있으며, 기존과 다른 사용자 인터페이스 컴포넌트를 사용한다. 이와 같은 스마트폰 애플리케이션의 특성은 설계에 반드시 반영되어야 한다. UML은 소프트웨어 모델링 언어로, 다양한 도메인을 모델링할 수 있지만, 특정 도메인의 특성을 상세히 표현할 수 없다. 이러한 이유로 UML은 확장 메커니즘을 제공하고 있다. 본 논문은 확장 메커니즘을 이용하여 iOS 애플리케이션의 특성을 충분히 표현할 수 있도록 UML을 확장하였다.
햅틱 인터페이스 장치는 가상공간 상에서 얻어지는 시각적 효과와 더불어 힘(촉각)을 전달하여 사용자에게 현실감을 줄 수 있는 장치이다. 본 논문에서는 다양한 용도로 사용할 수 있는 2 차원 햅틱 인터페이스 장치를 설계 및 제작하고, 입체영상 시스템과 연동하여 오락실에서 흔히 볼 수 있는 에어하키 시스템을 가상현실 기술로 구현하였다. 이때 적절한 모델링과 햅틱 렌더링을 통하여 가상 에어하키 공을 칠 때 사용자가 핸들을 잡은 손으로 느끼는 충격과 반력을 2 차원 햅틱 인터페이스 장치를 통하여 느낄 수 있도록 하였다. 구현된 시스템의 시연을 통하여 공과 핸들의 충돌 시 공이 튕겨 나가는 방향과 속도가 실제와 유사하고 공과 핸들에서 충돌이 일어날 때 실제와 상당히 유사한 느낌은 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 (AMOS, LISREL and PLS)가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구(Applications)를 비교분석 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
현재 소방관들은 주로 무전기로 다른 소방관이나 중앙 지휘관과 통신을 하고, 필요 정보를 취득 혹은 공유 하면서 소방 활동을 수행 하고 있다. 소방 현장에서는 여러 가지 위험이 존재 하고 이를 극복하기 위해서 많은 정보를 필요로 할 때가 많지만, 이를 미리 모두 숙지 하고 있거나, 동적으로 변화 하는 상황을 무전기를 통하여 취득하고 이해 하기는 쉽지 않다. 이러한 어려운 점을 해소 하기 위하여 웨어러블 컴퓨터를 이용한다면 소방 활동을 도울 수 있을 것이며, 이에 적합한 웨어러블 인터페이스가 디자인 되어야 한다. 이 논문에서는 시나리오에 기반 한 인터액션 모델링, 화재 현장 및 소방 상황에서의 인간공학적 제한 조건, 사용자 설문조사, 그리고 인터페이스 패턴을 기반으로 소방 활동을 효과적으로 도울 수 있는 인터페이스 디자인 및 개발에 대하여 설명하고자 한다.
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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