• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.917-925
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• 2009

본 연구는 실제 사용자 언어로서의 사용성 평가를 시도하기 위해 진행되었다. 기존의 획일화 된 잣대로서의 평가가 아닌, 사용자가 원하는 사용성 요소가 충족되었을 때의 지각되는 사용성에 대한 만족도를 알아보고자 한 것이다. 이에 본 연구에서는 사용자의 유형에 따라 제품 및 서비스의 인터페이스에 중요하다고 생각하는 사용성 요소가 다를 것이라고 가정한 뒤, 그 사용성 요소의 충족여부에 따라서 사용자의 주관적인 만족도가 다르게 나타날 것이라고 예상하였다. 이 연구문제를 위하여 혁신 수용의 사용자 유형 별로 가장 중요하다고 생각하는 사용성 요소를 추출하였다. 조기사용자는 사용성 요소 중 Affect의 사용성 요소를 가장 중요하다고 평가하였으며 후기사용자는 사용성 요소 중 Productivity의 사용성 요소를 가장 중요하다고 평가하였다. 이후 각각의 사용자 유형에 중요평가된 사용성 요소가 충족되거나 충족되지 않은 프로토타입을 제시한 뒤, 사용 경험의 만족도를 조사한 결과, 각 사용자 유형 내에서의 만족도는 충족여부에 따라 통계적으로 유의미한 차이를 보였으나, 각 사용자 유형 간의 만족도는 충족여부에 따른 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 본 연구의 결과는 사용성평가를 평가자의 언어가 아닌 사용자의 언어로 측정하는 새로운 평가방식 개발의 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 본 연구는 사용자 유형 별 중요하게 기대하는 사용성 요소의 결과를 제시함으로써 제품 및 서비스의 인터페이스의 개발에 있어 사용자 군 별 중요하게 고려되어야 할 속성들의 판단자료를 제공할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1998.04a
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• pp.76-80
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• 1998

디자인 개발시 사용자 참여의 중요성이 날로 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 그중 사용성 평가에 서의 사용자의 참여는 비교적 활발한 상태이다. 하지만, 현재 기본적으로 행해지고 있는 렙에서의 사용 성 평가는 여러 가지 면에서 극히 제한적이며 비용이 많이 들고, 시간 또한 많이 소비된다. 또한 이러 한 평가는 광범위한 데이터의 수집과 빠른 피드백을 얻는 데 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 우리가 사용성 평가에서 필요로 하는 것은 빠르고 정확한 피드백을 광범위하게 수집하여 디자인에 제공할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 디자인 개발에 있어 앞에서 설명한 빠르고 광범위한 사용자의 피드백을 얻기위한 방법으로 인터넷을 사용하여 사용자의 직접적인 참여-사용성 평가 등-가 가능하게 되었다는 것에 초점을 맞추었다. 사용성 평가를 위한 프로토 타이핑과 사용자의 문화적 배경과 성향을 가늠할 수 있는 질문들을 인터넷의 홈페이지에 올려 각각의 서로 다른 문화권에 속해 있는 사용자들이 제품 디자인 개발 과정에서 되는 사용자의 테스트 데이터를 원격 수집하여 디자인 평가/개발에 즉각적인 피드백을 제시하여 디자인 프로 세스에서의 사용자의 참여를 극대화 시킨다. 이렇게함으로써 상당한 분량의 상용성 평가를 단시간에 시행 하는 것이 가능하며 서로 다른 문화권에 속해있는 사용자의 관념적 특성과 사용형태의 현상적 특성을 밝히 고 이들간의 관계를 연계 분석하여 데이터의 질적인 향상또한 기대할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.292-297
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 환경은 사용자와 시스템간의 상호작용성이 매우 중요하며, 이러한 상호작용성을 사용자 중심의 시각에서 평가하기 위한 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구는 유비쿼터스 서비스의 특성이 반영된 사용자 중심의 상호작용성 평가 metric 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 첫째, 기존의 유비쿼터스 서비스 평가방법론을 검토하여, 유비쿼터스 서비스 평가를 위한 평가 속성을 정의하였으며, 둘째, 대인 서비스 평가기법, 사용성 평가기법, 정신측정학 기반의 평가기법 등의 기존의 서비스 평가방법론의 한계를 극복할 수 있는 사용자중심의 상호작용성 평가 metric 을 개발하였다. 그리고 본 연구에서 제안된 평가 metric 을 u-home 서비스의 평가에 실제로 적용하여 그 유효성을 검증하고 각 지표별 중요도를 구해보았다. 본 연구에서 제안한 상호작용성 평가 metric 은 유비쿼터스 서비스 상호작용성 수준을 평가함으로써 잠재 서비스 사용자들을 분석하고, 제안된 프레임워크의 서비스 개발단계에서의 잠재 서비스 사용자에 대한 요구사항 수렴 및 수준 파악에 유용하게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1111-1120
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• 2005

In collaborative filtering systems most users do not rate preferences; so User-Item matrix shows great sparsity because it has missing values for items not rated by users. Generally, the systems predict the preferences of an active user based on the preferences of a group of users. However, default voting methods predict all missing values for all users in User-Item matrix. One of the most common methods predicting default voting values tried two different approaches using the average rating for a user or using the average rating for an item. However, there is a problem that they did not consider the characteristics of items, users, and the distribution of data set. We replace the missing values in the User-Item matrix by the default noting method using user coefficient of variance. We select the threshold of user coefficient of variance by using equations automatically and determine when to shift between the user averages and item averages according to the threshold. However, there are not always regular relations between the averages and the thresholds of user coefficient of variances in datasets. It is caused that the distribution information of user coefficient of variances in datasets affects the threshold of user coefficient of variance as well as their average. We decide the threshold of user coefficient of valiance by combining them. We evaluate our method on MovieLens dataset of user ratings for movies and show that it outperforms previously default voting methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.151-153
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• 2002

전자상거래에서 추전시스템은 사용자들의 관심도에 따라 사용자에게 개인화된 아이템이나 상품을 제안한다. 보통의 추천시스템은 추천의 정확성을 높이기 위하여 사용자로부터 명시적으로 수집한 평가정보를 이동하였다. 그러나 명시적인 평가정보 수집방법은 사용자로부터 충분한 평가정보를 제공받지 못하여 추천이 어려울 수 있다. 최근에는 명시적으로 평가정보를 수집하지 않고 묵시적으로 평가정보를 수집하는 추천시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 묵시적인 평가정보의 장점은 로든 사용자에 대한 평가정보를 자동적으로 수집할 수 있으며, 사용자는 정보를 이용하는 것 이치의 부가적인 일을 수행할 필요가 없다는 점이다. 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.96-105
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• 2016

Recently, social network services have changed by moving towards an open platform where, as well as simply allowing the building of relationships among users, various types of information can be generated and shared. Since existing user reputation management methods evaluate user reliability based on user profiles, explicit relations, and evaluation, they are not suitable for determining user reliability on social media due to few explicit evaluation. In this paper, we analyze social activities on social media and propose a new user reputation management method that considers implicit evaluation as well as explicit evaluation. The proposed method derives positive and negative implicit evaluation from social activities, and generates user reputation information by field in order to consider user expertise. It also considers the number of users that participate in evaluation in order to measure user influence. As a result, it generates the reputation information of users who have no explicit evaluation and creates user reputation information that is more suitable for social media.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.518-523
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• 2020

본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.