다양한 인터랙티브 미디어에 대한 요구가 증가하면서, 최근 들어 키보드나 마우스 같은 기존의 방식을 벗어나는 대안적인 인터랙션 방식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 이러한 새로운 접근은 인터랙션 과정에서 사용자의 경험을 한층 풍부하게 한다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, 그것이 개별적이고 특수성을 띠는 경향이 있어서, 인터랙션 과정에서의 효과와 가능성에 대해 사전에 판단해야 할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 디자인의 초기단계에서 행위 모형 기법을 응용하여 인터랙션 디자인을 평가할 수 있는 방법을 제안하고 실험한다. 이를 '인터랙티브 모형(Interactive Prototyping)' 기법이라고 명 명한다. 사례연구로서, '그림자 극장'이라는 인터랙티브 인스톨레이션의 디자인 과정에서 위의 기법이 어떻게 적용되는지를 살펴보았다. '그림자 극장'은 아동들이 그림자를 비추고 스크린 상의 가상의 물체들과 인터랙션할 수 있도록 한 인스톨레이션이다. '그림자 극장'의 인터랙션을 디자인하기 위하여 초기 디자인 과정에서 인터랙티브 모형을 제작하고 이를 실제 아동들에게 사용토록 해 봄으로써, 디자인 개발에 활용하였다. 총 3회의 실험을 진행하였고, 실험을 통해 아동들이 가상의 물체들과 어떻게 인터랙션 하는지를 살펴보고 제안된 디자인을 개선하는 과정을 진행하였다.
MaaS의 영향력이 주목받고 있는 가운데, 공유 모빌리티를 중심으로 모빌리티 서비스 시장이 급격히 성장하고 있다. 시장 선점을 위해서 현재 초기 확산단계에 있는 퍼스널 모빌리티 서비스 이용자의 인식과 경험을 파악하고, 향후 확장될 시장의 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이 연구는 주관성 연구방법인 Q 방법론을 사용하여 퍼스널 모빌리티 이용자 유형을 분류하고 UX(User experience) 전략을 수립하고자 하였다. 제품 및 서비스 특성과 이용자의 개인적 특성 요소들을 중심으로 41개 구성하고, 잠재 사용자와 실사용자를 포함하는 30명의 P샘플을 대상으로 데이터를 수집하였다. QUANL 소프트웨어를 사용하여 수집한 데이터를 분석하였으며, 그 결과 (1)효율적인 이동 우선형(Mobility Efficiency), (2)경계하는 안전추구형(Safety First), (3)합리적인 여가활용형(Rational Utilization), (4)호기심 많은 재미추구형(Sheer Riding Pleasure)의 네 가지 심성 모형이 도출되었다.
동절기에 타설되는 대부분의 콘크리트 구조물에서 가설 초기단계에서의 양생방법의 선정은 매우 중요한 요소이다. 동절기에는 초기균열과 강도저하를 방지하기 위하여 열선과 조강시멘트를 이용한 발열양생방법을 주로 적용하게 된다. 하지만 그 적용기법의 단순화 및 경험적 판단에의 의존으로 인하여 대부분의 건설현장에서 최적의 양생방법을 선정하지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상상태의 열전달 해법을 통하여 가장 적절한 열선의 가열온도, 기간, 열선 배치간격을 선정하는 평가 알고리즘을 개발하였다. 이를 위하여 관리 매개변수에 주안점을 둔 구조해석 시스템을 통한 사용자 중심의 OOP 루틴을 적용하였다. 본 시스템에서는 입력모듈, DB 모듈, DB저장 모듈, 해석모듈 및 결과분석모듈로 구분하였으며, 각 모듈간의 연계는 visual c# 루틴으로 처리하였다. 또한 그래픽 인터페이스와 DB 테이블은 사용자 편의성을 고려하여 개발하였다.
본 연구는 e-커머스의 진화 과정을 정리하면서 초기의 사업모델부터 최근 페이스북을 중심으로 나타나고 있는 새로운 형태의 커머스인 스마트 커머스의 출현까지 지난 20여 년 동안 국내 전자상거래 산업이 어떻게 진화되어 왔는지를 단계별로 고찰하였다. 연구자들은 단계별 진화 과정을 나선형 진화 이론을 적용, 비즈니스 모델의 진화, 플랫폼의 진화, 고객 서비스 가치의 진화, 분석과 평가 등 네 가지 진화 요인을 중심으로 설명하였고, 또 단계별 진화 과정에서 축적된 기술과 경험의 축을 중심으로 사업자의 관점과 사용자의 관점에서 탐색과 활용 이론을 적용, 혁신적인 기술과 고객의 피드백을 분석, 혁신적인 비즈니스 모델을 제시하였다. 연구자들은 산업의 진화 연구를 통해 미래를 예측할 수 있다는 측면에서 본 연구가 e-커머스 산업과 정책에 대한 이론적, 실무적 공헌 점이 있을 것으로 기대한다.
IT 기술의 발전으로 시간적, 물리적 제약을 넘은 미래 인터넷 기술에 대한 사용자들의 기대가 커지고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 최근 새로운 개념으로 주목 받고 있는 것이 클라우드 컴퓨팅이다. 그러나 이러한 긍정적인 전망에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅의 도입은 활발히 이루어지고 있지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경의 특성이 프로젝트 수행성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 본 연구는 기술적 도구로써 클라우드 컴퓨팅을 과업과 기술의 적합성 모형에 적용하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인이 프로젝트를 수행할 시에 나타나는 성과에 대하여 실증적인 연구를 하였다. 대학교 및 대학원에서 팀 단위의 프로젝트를 수행할 때, 클라우드 컴퓨팅의 가장 널리 보급된 형태인 GoogleDocs 및 웹하드에 대한 사용경험이 있는 응답자를 대상으로 설문을 수행하였다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 프로젝트를 수행한다는 행위에 중점을 두어, 접근성과 신뢰성을 적합성을 파악하기 위한 1차 요인으로 정의하여 프로젝트의 상호의존성과 개인의 특성이 적합성 및 활용을 통하여 성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 연구결과, 클라우드 컴퓨팅 환경은 팀 단위의 프로젝트 수행에 있어 적합한 도구라는 사실을 규명하였다. 본 연구는 초기단계의 클라우드 컴퓨팅에 있어 개인이 지각하는 적합성 및 성과를 규명함으로써, 협업에서의 클라우드 컴퓨팅의 긍정적인 영향에 대한 근거를 제시한다.
프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.
애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.
본 연구는 중간지원조직 주도의 리빙랩 사례를 살펴보고 리빙랩 플랫폼으로의 발전가능성을 탐색한다. 분석 사례는 국내에서 중간지원조직 주도로 리빙랩 플랫폼을 구축한 대표 사례인 '서울혁신파크리빙랩', 성남 고령친화종합체험관의 '한국시니어리빙랩', '재난대응분야 리빙랩'을 대상으로 한다. 분석결과 세 가지 사례 모두 사용자 패널을 구축하여 리빙랩 플랫폼을 형성하고 내 외부 조직에 리빙랩 운영 서비스를 제공하기 위한 과정이 진행되었다. 또한 기술플랫폼에 4Ps 기반의 거버넌스 플랫폼이 결합된 공통적인 특징을 도출할 수 있었다. 그러나 각 사례가 내포하고 있는 의의와 성격, 추진체계는 서로 다른 양상을 보인다. 현재 국내의 리빙랩 플랫폼은 확산되어 가는 초기 단계이기 때문에 향후 리빙랩 플랫폼은 개별적으로 진행되고 있는 리빙랩 경험을 공유하여 공동학습이 진행될 필요가 있다. 이를 통해 관련 유사 사업과의 연계 및 협력 방안을 모색하고, 리빙랩 관련 제도적 기반 및 인프라 정비를 공동으로 추진할 필요가 있다.
Purpose The purpose of this study is to examine the customer experience of generative AI among office workers aged 30 to 40, investigating usability, usefulness, and affect, and understanding concerns and expectations. Design/Methodology/Approach This research used Q methodology to assess the customer experience of generative AI. Users are engaged in a problem-solving journey, and data is collected by having participants rank 36 statements based on usability, usefulness, and affect, referred to as the three goals of User Experience. Participants use a forced distribution table with a scale from -5 to +5 to indicate the subjective importance of each statement. The results identified four groups, reflecting different perspectives and attitudes toward generative AI. Findings Participants express overall comfort with generative AI, perceive AI as more knowledgeable in unfamiliar domains, but harbor doubts about AI's understanding. Disagreements emerge on AI replacing humans, the value of unique human roles, data confidentiality, fears of AI advancement, and emotional impacts. Identified four groups: Users who treat AI as a soulless assistant and are active in business use, Uncle users who want to use new technologies properly and are not afraid of technology, users who recognize the limits of AI despite its efficiency, and users who require strong verification in the future. It has the potential to guide future guidelines, ethical codes, and regulations for the appropriate use of AI. In addition, this approach lays the groundwork for future empirical analyses of generative AI.
본 논문은 대인관계 형성과 발달에 근본적인 목적을 두고 있는 SNS 관련 서비스에서 효율적으로 온라인 기반 대인관계를 발달시키기 위한 단서를 찾기 위해, 대인관계의 발달 단계에 따라 관계에 영향을 미치는 요인의 상관관계를 연구하였다. SNS를 통해 '온라인 기반 생성 관계'를 경험해본 사람들을 관계 발달 정도에 따라 두 가지 집단으로 구분하여 설문조사를 하였고, PLS 통계법을 이용하여 결과값을 도출하였다. 연구 결과, 초기 관계에서는 사회적 매력, 육체적 매력, 호혜성, 컨텐츠 퀄리티, 공동공간감, 정보 게시성과 유사성 등 7가지 요인이 대인관계에 영향을 미쳤다. 그리고 발달된 관계에서는 사회적 매력, 육체적 매력, 호혜성, 컨텐츠 퀄리티, 웹외양과 공동공간감 등 6가지 요인이 대인관계에 영향을 미쳤다. 본 연구는 온라인 대인관계 발달의 특성을 통해 SNS 관련 서비스에 대인관계 촉진을 위한 서비스 설계의 기반 연구로 활용 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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