Objective: The goal of this research is to develop new user behavior model using user motion analysis with microscopic perspective for attracting user's participation in interactive space. Background: The interactive space is 'human's place', which is made up of complex elements of digital virtual space and traditional analog and physical environment based on human-computer interaction system. Human behavior has changed in it at the same time. If the user couldn't make participation in interaction, the purpose of the system is not met, which reduces its effect. Therefore, we need to focus on interactive space that is potential future direction from a new point of view. Method: For this research, we would discuss and study fields of interactive space; (1) finding definition of interactive space and studying background of theory about it. (2) providing base of user behavior model with study of user's context that is to be user information and motion. (3) examining user motion, classify basic motion type and making user participation behavior model in phases. Results: Through this process, user's basic twenty motions which are systematized are taken as a standard for analysis of interaction process and participation in interactive space. Then, 'NK-$I^5$ (I Five)' model is developed for user participation types in interactive space. There are five phases of user participation behavior: Imperception, Interest, Involvement, Immersion, and Influence. In this analysis, three indicators which are time, motion types, and user relationship are found to be related to participation. Conclusion: The capabilities and limitation of this research is discussed to attract user participation. This paper focuses especially on contribution of design to lead user's participation in interactive system and expectation to help adapt to user centered design of various interactive space with new aspect of user behavior research. Application: The results of the 'NK-$I^5$ (I Five)' model might help to realize successful interactive space based on user centered design.
본 연구는 언어학적 해석 기반의 사용자 중심 디자인 방법론을 제시하고 그 가치를 증명하는 것이다. 연구의 결과로 제안된 사용자 행동 분석 프레임워크는 문장구조와 그 성분들 간의 통사구조가 사용자의 상황과 행동을 설명하는데 있어 논리적 근간이 될 수 있다고 보았다. 이를 기반으로 사용자 행동과 사용자 콘텍스트에 대해 미시적 관점으로 정의와 분류를 진행하였다. 또한 사용자 행동이 목적 지향적 특성의 패턴구조가 있음을 파악하고 이를 전제로 하는 사용자 행동 시퀀스를 구성했다. 다음으로 사용자 행동과 사용자 태도, 사용자 콘텍스트 간의 관계와 의의를 정의하여 사용자 행동 분석 프레임워크를 도출하였다. 프레임워크의 검증을 위해서는 사용자의 경험을 수집하고 프레임워크에 항목화를 실시한 사례연구를 진행하고 프레임워크의 연구적, 실무적 효용가치를 알아보기 위하여 현업 실무자들에게 전문가 평가를 실시하였다. 이를 통해 프레임워크가 가진 정성, 정량적 분석 틀로서의 가치를 증명하였고 향후 개발방향을 수립할 수 있었다.
최근 많은 사람들이 스마트폰을 이용해 다양한 방법으로 원하는 정보를 추천 받고 있다. 그와 관련해 추천을 위한 많은 어플리케이션이 존재하지만, 현재 사용자 상황에 맞는 정보를 추천해 주는 것은 없다. 자동으로 사용자의 상황에 맞는 추천을 하기 위해서는 사용자의 과거 행위이력으로 부터 미래의 행위를 예측할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 이용해 사용자의 현재 상황을 수집하고, 수집된 데이터를 라이프로그를 분석하여 구축한 베이지안 네트워크에 적용하여 현 행동을 판별한 후 연관분석을 통해 사용자가 미래에 하게 될 행동을 예측하는 방법을 제안한다. 5명의 실제 학생과 5명의 가상의 직장인에 대해서 실험 및 분석해 본 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트시티 서비스를 계획하 기 위한 사전 연구로 사용자의 니즈를 조사하였다. 본 연구는 스마트시티 서비스에 대한 니즈를 도출하기 위해 GIS 기반 위치분석데이터와 비디오 에스노그래피 방법론을 활용하고자 한다. 본 연구는 스마트시티 테스트베드로 선정된 대전 도안지구의 현장조사를 통해 사용자의 집객도가 높은 지역을 세부조사대상지로 선정하고, 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS : Traffic Accidents Analysis System)의 위치분석데이터를 이용하여 주변 보행환경을 함께 조사하였다. 또한 비디오 에스노그래피의 고정카메라기법을 통해 사용자의 행위 유형과 변화를 관찰하였다. 추출된 영상데이터를 통해 사용자의 활동을 11개의 세분화 된 유형으로 분류하고, 관찰되는 문제점 및 특이사항을 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 사용자 행위특성은 향후 사용자 중심 스마트시티 서비스를 제안할 수 있는 근거를 마련한다는 점에 의의가 있다.
주거환경에서의 사용자 요구사항은 매우 다양하고 복잡한 연계관계를 갖고 있다. 근 미래의 u-Home시스템은 기존 사용자들의 요구 수용뿐만 아니라 U-home관련 신기술의 요구사항도 접목해야 한다. 본 연구에서는 이러한 사용자의 요구사항을 보다 효율적으로 시스템에 반영하기위해 사용자의 행위 데이터를 기반으로 요구유형을 분류하고 시스템 개발에 활용할 수 있도록 사용자 행위분석모형UBAF(User Behavior Analysis Framework)을 제안 하고자한다. UBAF는 SE에서의 시스템 모델링 방법과 HCI 관점의 사용자 모델링 방법을 접목한 개발 프레임워크이다. 이를 통해 u-Home에서 정형화된 방법으로 사용자들의 핵심행위를 시스템 개발에 적용할 수 있었다. 적용사례로 u-Home의 실내 온도 조절 시나리오를 분석하여 시스템 모델링과 사용자 행위를 지식화 하였다.
클라우드 서비스의 등장과 진화는 정보통신기술 발전에 기여한 가장 큰 잠재력을 가진 기술 중에 하나이다. 클라우드 서비스의 잠재력을 발휘하기 위해서는 서비스 제공자와 소비자관점에서 다양한 이슈들에 대한 명확한 정의와 이해가 필요하다. 클라우드 서비스에 대한 기존의 논의는 주로 사업자의 입장에서 클라우드 비즈니스 모델의 발굴, 수익 모델의 발굴, 기술 발전에 따른 전망 등에 초점을 맞추어져 왔고 정작 서비스 이용자는 상대적으로 낮은 관심을 받아온 것이 사실이다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 중 SaaS 서비스의 이용자 측면에서 서비스 이용행태를 분석하고 이를 기반으로 향후 SaaS 서비스의 발전 전략에 대하여 논의하고자 한다. 이를 위해 SaaS 서비스 이용자를 현재 서비스를 이용하고 있는 이용자군과 현재에는 SaaS 서비스를 이용하지는 않지만 향후에는 서비스를 이용할 의도를 가지고 있는 잠재 이용자군으로 구분하여 설문조사를 수행한 설문결과를 토대로 이용자의 이용행태를 분석하였다. 궁극적으로 본 연구에서는 이용자의 행태분석 결과 기반의 SaaS 서비스의 발전 전망, 발전 전략 및 정책과제를 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1963-1978
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2015
With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.154-158
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2007
As the technology developed, the system is being developed as the structure that is adapted to the intelligent environment. Therefore, the existing situation information system couldn't provide satisfactory service to the user as it provides service only by the information which it received from the sensor. This paper analyzed the problems of the existing user intention awareness system and suggested user intention awareness system to provide a stable and efficient service that fits to the intention of the user compensating this. This paper has collected the behavior data based on the scenario of the sequential behavior course of the user that occurs at breakfast time in the kitchen which is the home domain environment thai is closely related to our lives. This scenario course also showed the flow that the goal intentional user intention awareness system acted that it suggested, and showed the sequential course processing the user behavior data by tables and charts.
요약 배경: 기존 음악 추천 시스템은 가사의 의도된 감정과 사용자가 실제로 느끼는 감정 사이의 불일치를 충분히 고려하지 않았다. 모델: 본 연구에서는 LDA 모델을 활용하여 가사와 사용자 댓글의 주제 벡터를 생성하고, 시간 감쇠 효과와 재생 횟수를 반영한 사용자 행동 궤적과 통계 특성을 결합하여 사용자 선호도 모델을 구축했다. 결과: 실증 분석 결과, 제안 모델이 가사만 활용한 기존 모델보다 높은 정확도로 음악을 추천했다. 시사점: 본 연구는 감정 인식과 사용자 행동 분석을 통합하여 개인화된 음악 추천 시스템을 개선하는 새로운 방법론을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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