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.
최근 도시공간의 설계과정에서 주민 참여와 사용자 중심의 디자인이 중요해지고 있다. 어린이공원도 사용자인 어린이의 의견 반영할 필요에 대한 논의가 시작되고 있는 바, 어린이의 의견을 반영하기 위해서는 기존 주민참여방식과 다른 방법론이 필요할 것이다. 본 연구에서는 어린이를 대상으로 디자인 교육프로그램을 구성하여 디자인 교육을 통한 사용자 의견을 설계안으로 반영하여 어린이공원에 적용했다. 교육프로그램은 기존의 연구 및 어린이를 대상으로 하는 디자인 교육, 참여디자인 프로그램을 참조하여 5주간의 교육프로그램, 교재, 교수방법을 구성하였다. 이 프로그램을 시범적으로 수원시 권선구에 위치한 어공6호 어린이공원을 대상지로 삼고, 선일초등학교 5학년 1반 아이들과 함께 워크숍을 진행한 결과를 재해석하여 어린이공원 공사과정에 반영하였다. 본 디자인 교육프로그램은 참여 교수들의 구성 및 운영방법, 교재 및 교사교재 제작 등에서 다른 워크숍 프로그램과 차별성을 가지고 있으며, 이로 인하여 동일 과정을 반복할 수 있는 프로그램 기반을 구축했다는 점에서 의의가 있다. 추후, 준공 이후의 어린이공원의 사용현황을 모니터링 하는 등의 연구를 통해서 사용자 참여가 미치는 영향에 대한 검증이 추가적으로 필요하며, 앞으로 어린이 공원에 대한 보다 다양한 디자인 방법론의 적용과 사용자인 어린이 의견을 반영할 수 있는 다양한 시도들이 축적될 필요가 있다.
소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 개인화 기술에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상판 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이타베이스를 구축한다. 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)은 구축된 감성 형용사 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile 디자인을 추천한다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
사용자 중심 디자인이란 사용자들이 의식/무의식적 행동들에 간섭 없이 자연스럽게 융화할 수 있는 제품을 디자인 하는 것이다. 이에 따라 디자이너들은 사용자로부터 그들의 요구사항이 무엇인지 파악이 필요로 하여 사용자의 실제 환경으로 들어가 어떠한 행동을 하는지 제품과 어떤 인터랙션을 하는지에 대한 조사가 필요하다. 하지만 기존의 관찰기법은 관찰대상의 범위가 방대하여 관찰 및 분석 방법에 대한 조사 체계가 모호하게 제시된 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 실제 운전자 환경을 관찰 범위로 한정짓고 이론적 배경을 기반으로 운전자 행동 레벨 및 정황(Context) 요소를 정의하였으며, 사용자 활동 데이터를 추출하기 위한 관찰 방법 및 분석을 위한 체계를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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