• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.228-234
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• 2019

본 논문은 입원 아동 환자들에게 병원생활에 익숙함을 더하기 위해 병원을 배경으로 개발한 로봇용 기능성 게임앱의 사용성 평가를 하기 위한 것이다. 전문가 10명과 입원 경험이 있는 초등학생 12명을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 개발된 앱의 사용성 평가는 전문가용(MARS) 평가도구와 사용자용(uMARS) 평가도구를 사용하였다. 전체적으로 개발된 로봇용 기능성 게임 앱의 사용성 평가 결과는 전문가용은 $3.67{\pm}0.342$점이고 아동용은 $3.68{\pm}0.592$점으로 비슷한 결과를 나타냈다. 전문가 집단으로부터 평가에서는 심미성(aesthetics) 측면에서 가장 높은 점수를 받았고 사용자 집단으로부터 평가에서는 기능성(functionality) 측면에서 가장 높은 점수를 받았다. 주관식 의견에서도 동일하게 전문가의 의견에서는 게임 배치, 스타일의 일관성 등을 지적하였고, 아동의 의견에서는 방법을 익히기 쉬움, 화면 이동 등 위주로 기술하였다. 두 집단에서 모두 참여를 통한 관심 유도(engagement) 측면에서 낮은 평가를 받았다. 본 연구에서 도출된 결과들을 반영하여 향후 입원해 있는 아동을 대상으로 기능성 게임 앱을 개발한 로봇에 실제로 장착하고 사용성 평가를 다시 진행할 때 의미 있는 참고자료가 되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5531-5540
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• 2011

최근 사용자가 주체가 되는 웹 2.0의 교육적 활용에 대한 설계원리가 적용된 학습이 많이 제시되고 있다. 웹 2.0의 많은 요소들 중에서도 블로그는 집단에서 개인 중심으로 변해가는 웹의 경향을 잘 반영한 도구이며 게시판 같은 도구와 달리 개방적이며 정보와 콘텐츠의 생산 및 확산에 쉽게 동참할 수 있는 출발점이 되는 도구이다. 본 논문은 웹 2.0 기술과 교육을 연결시킨 새로운 학습 방법을 고안하려는 차원에서, 대학교육에서의 학습자들이 학습자 중심형 UI/UX 디자인이 적용된 블로그 기반 학습도구를 보조학습 도구로 활용을 할 경우 학습성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 연구를 목적으로 한다. 연구도구로써 사용자 중심의 설계가 가능한 설치형 블로그를 실험환경에 적용하였으며 이에 따른 설문결과와 학습평가점수, 과제수행점수의 분석을 통해 학습자 중심형 UI/UX 디자인이 적용된 블로그 기반의 보조학습도구가 학습성취도와 학습몰입도에 영향을 준다는 결론을 얻게 되었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.119-124
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• 2016

According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.152-157
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• 2008

모바일 무선인터넷 서비스(WAP)는 휴대폰이라는 제한된 화면 크기와 조작부, 브라우저 및 OS에서의 UI 구현상의 제약 등으로 인해 사용성이 고객만족도에 더욱 중요한 영향을 미치는 요소가 되고 있다. 특히 여러 다양한 콘텐츠 제공사에 의해 각각의 서비스가 개발되어 제공되는 현 상황에서, 이러한 서비스들의 UI 품질수준을 일관된 기준과 방법으로 효과적인 관리를 할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 무선 인터넷 서비스들에 대한 일관된 UI 수준관리를 위한 사용성 지수 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 사용성 관련 사용성 지표와 UI 원칙으로부터 무선 인터넷 서비스에서의 UI 설계 요소와 평가 항목들을 도출하는 top-down 방식과, 기존 UI 설계 지침으로부터 사용성과 관계된 평가 항목들을 도출하고, 이들을 사용성 원칙과 지표 관점에서 그룹핑하는 bottom-up 방식을 통해 평가 체계 및 항목들이 구축되었다. 이러한 양방향 평가 체계 구축 방법은 사용성 문제를 야기할 수 있는 다양한 측면을 사용성 지표 관점에서 빠짐없이 고려할 수 있을 뿐 아니라, 실제 서비스 환경과 관련된 UI component 관점에서 구체적인 평가 항목들을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 방법을 통해 구조화된 평가 체계는 사용성 지표와 각 지표와 관계된 사용성 원칙인 UI 가이드라인, 각 가이드라인 별로 구체적인 평가를 위한 UI component 별 평가항목들간 연결을 통해 계층적으로 구성되어 있다. 특히 각 평가 항목들을 O/X 로 판정할 수 있는 구체적인 내용과 형태로 구성하고, 전체 평가 항목 대비 만족된 평가항목의 비율로써 해당 서비스의 사용성 접수가 도출될 수 있게 하여 무선 인터넷 서비스의 사용성 수준을 정량적인 값으로 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 평가 체계는 사용자 테스트를 통한 실제 사용성 문제와 비교 분석되어 그 효과별 검증하였으며, 평가 항목별로 평가 대상 및 기준, 사례를 안내해주고 지표별 접수를 자동으로 계산해 주는 S/W 로 구현되어 실제 무선 인터넷 서비스의 평가 및 개선작업에 적용되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.86-97
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• 2006

90년대 중반에 이르러 정보화 사업의 규모가 커지면서 실패사례가 빈번히 발생함에 따라 정보화 성과평가에 대한 관심이 대두되고 있다. 또한 최고경영자들이 관심을 가지고 있는 정보시스템에 대한 투자비용과 정보시스템의 성과와의 관계에 대한 연구가 매우 미흡하여 이 분야에 대한 연구의 필요성이 고조 되고 있다. 본 연구에서는 DeLone & McLean의 정보시스템 성공모델과 이국희의 기업정보시스템 평가모델 및 Kaplan & Norton의 균형성과지표(BSC)를 바탕으로, 정보시스템의 비용대비 투자효과를 측정하였다. 모형 내 변수들 간의 관계성을 연구하기 위하여 경로분석을 실시한 결과, 투자비용은 시스템의 질 및 정보의 질에, 시스템의 질과 정보의 질은 사용자 만족도에, 사용자 만족도는 재무적성과, 고객만족도, 내부업무 프로세스에 대해 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 정보시스템에 대한 적절한 투자가 사용자의 만족도를 높여 궁극적으로 조직 성과로 귀결된다는 것이 증명되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.59-68
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• 2022

추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.246-255
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• 2016

OFDMA는 주파수와 시간 축에 따라 융통성 있는 자원 할당이 가능하고, 적응적 변조와 코딩이 가능하기 때문에 다중률 멀티캐스트 전송에 적합하다. 계층적 코딩과 달리 MDC (multiple description coding)는 비디오 스트림을 서브 스트림으로 분해와 재조립이 용이하며, 수신율에 비례하여 비디오 품질도 증가하는 특성을 가지고 있다. OFDMA 무선 또는 이동통신망에서 비디오를 다중률로 멀티캐스트 전송할 때 자원 할당과 전송률에 관한 수학적 모델을 제시하고, 사용자가 느끼는 비디오 품질 인덱스인 MOS (mean opinion score)를 최대화 혹은 비례적 공평성을 극대화하는 스케줄링 방식에 대해, 평균값 분석 방법론을 통해 장기적 관점에서 비교 분석한다. 또한, 제한된 자원 내에서 일부 사용자에게 최저 품질을 보장하는 pruning 알고리즘을 제시하고, 비디오 세션 전 기간 또는 일부 기간에 최적으로 서브 스트림을 분할할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.