음악과 사용자 인터페이스, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 관련 연구에서는 기본적으로 실제 음악보다는 음악적인 속성을 반영한 음악적 소리를 사용한 경우가 많았다. 본 연구에서는 실제음악이 가전제룸의 객관적, 주관적 사용성에 정보적, 정서적 효과를 줄 수 있는지 살펴보았다. 무음조건, 소리 조건, 음악 조건에 대하여 실험 1, 2에서 각각 김치냉장고, 에어컨 리모컨을 프로트타임으로 제작으로 실험 참가자들은 준비된 과제를 시행하였고, 과제수행 결과 및 주관적인 만족도를 통해 기술하도록 하였다. 결과 실험1, 2 모두 객관적인 과제 수행에 있어서 유의미한 향상이 나오지는 않았으나 지각된 사용서에 있어서는 무음 조건보다는 소리 조건이, 소리 조건보다는 음악조건이 더 높았다. 즉 음악의 사용자 인터페이스 적용은 과제 수행에 최소한 방해를 주지 않으면서 주관적인 만족을 향상시킬 수 있는 방안으로 결론지을 수 있다. 본 연구는 가전 제품 설계에 있어 정서적, 미적인 효과에 대한 기반을 제공하고 시각장애인을 위한 연구에 적응할 수 있을 것이다. 가전 제품의 수행 과제, 사용 맥락 및 환경, 제품에 맞는 음악의 속성 및 종류에 대한 체계적인 추후 연구가 이루어진다면 음악을 이용한 사용자 인터페이스에 대한 구체적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것이다.
여러 연구자들이 정서특정적 자율신경계 활동을 밝히기 위하여 행복, 슬픔, 분노, 공포 및 혐오를 포함한 기본 정서들을 사용하여왔지만, Ekman 등(1983)의 기본정서들 중 놀람 정서에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 목적은 ECG와 PPG를 이용하여 놀람 자극에 대한 심혈관 반응을 밝히는 것이다. 76명의 대학생에게 놀람자극을 제시하기 전과 후에 ECG와 PPG를 기록하였으며, ECG와 PPG 신호로부터 심박률(HR), R-R 간격의 표준편차(SD-RR), 연속된 R-R 간격 차이의 제곱평균제곱근(RMSSD-RR), 호흡성 부정맥(RSA), 손가락 혈류량 파형의 진폭(FBVPA), 손가락 맥파 전달시간(FPTT)을 산출하였다. HR과 SD-RR, RMSSD-RR은 놀람자극 제시 전에 비하여 놀람자극이 제시된 후에 유의하게 증가하였으며, FBVPA는 유의하게 감소하였고, FPTT는 유의하게 짧아졌다. 놀람 자극은 말초혈관을 수축시키고, 심박률을 증가시키는 교감신경계 반응특성을 가지는 것으로 볼 수 있으며, 심박률 변산성을 증가시키는 부교감신경계도 동시에 활성화될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정서이론의 발전과, 인간정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.
문자와 그림을 인식하는데 있어 인식패턴의 반구차이는 인지심리학적으로 널리 연구되어왔고 또 증명되어졌다. 일반적으로 그림을 인식하는 있어서는 우반구 우세를 문자를 인식하는 있어는 좌반구 우세를 이야기하는데 본 논문에서는 그 사실을 바탕으로 fMRI 연구를 진행하였다. 동양문화권에서 문자로 사용되고 있는 한자 역시 그림으로 인식한다는 견해가 있다는 것이다. 한자의 인지가 좌반구 또는 우반구 우세라는 엇갈린 견해들이 있다. 그래서 본 논문에서는 한자와 그림의 인식패턴에 대한 반구차이 및 활성화되는 두뇌의 영역을 규명하기 위해 비교 실험하였다. 자극으로 사용되어진 그림은 한자와 동일한 의미를 가진 단순화된 것이다. 실험 디자인은 일반적으로 사용되는 블록디자인을 사용하였고 SPM을 사용하여 분석하였다. 결론으로 한자와 그림 인식패턴 모두 반구우세성을 이야길 할 경우 시각영역인 후두엽 및 측두엽 부분에서는 우반구 우세가 보이지만 일반적으로 반구우세성을 이야기하기는 무리가 있는 것 같다.
모바일 기기는 유연한 이동성을 제공하는 대신에 제한된 자원을 가지고 있는 휴대용 장치로서, 최근에는 단순한 몇 가지의 기능만 제공하던 기존의 한계를 넘어서 많은 부가기능들을 추가적으로 제공하고 있다. 하지만 낮은 성능의 프로세서와 제한된 배터리용량으로 인해 사용자가 만족할 수 있는 성능을 제공하지 못하는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 성능이슈는 하드웨어 교체를 통해 쉽게 해결될 수 있으나, 제품가격 상승이라는 치명적 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 성능이슈와 제품가격 상승 이라는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위하여 사용자 체감성능을 개선하는 방법을 제시한다. 사용자 체감성능은 사용자가 화면터치 또는 키패드를 통해 모바일 기기에 화면갱신 명령을 입력하고 모바일 기기의 출력장치인 LCD화면에 화면구성을 완료하는데 까지 걸리는 시간이 매우 중요한 요소이다. 모바일 기기는 물리적으로 작은 LCD화면을 사용하기 때문에 한번에 보여줄 수 있는 데이터의 양이 제한적이다. 화면을 구성하기 위해서 LCD화면에 보여줄 수 있는 양의 데이터만 사용한다면 빠른 화면구성을 할 수 있다. 이렇게 최소한의 데이터를 계산하고 DB에서 가져와 빠른 화면구성을 할 수 있도록 하는 Controller를 기존의 MVC 패턴에 추가한 MVC+Prefetch Controller 패턴을 제안한다. 제안한 패턴을 사용하면 사용자가 만족할 만한 체감성능을 보장할 수 있다. MVC+Prefetch Controller 패턴을 삼성전자 휴대폰 모델 S8500에 적용하여 사용자 체감성능 개선을 확인하였다.
해군 함정은 고속함, 호위함, 구축함, 상륙함 등 다양한 클래스로 구성되어 있다. 함대 레벨의 기동작전 시 다양한 클래스의 함정이 작전에 포함될 수 있으며, 기함은 소속된 기동함대 세력에 대한 작전 수행 권한을 가진다. 기동 함대에 소속된 함정 간 통신 수단으로는 음성망, 문자망, 전술데이터링크 망 등 다양한 통신 수단이 존재한다. 기존 함대 레벨의 기동작전은 음성과 문자망 위주로 수행되었으며, 전술데이터링크는 함정 간 전술정보 공유를 위주로 사용되었다. 본 연구는 함대 기동작전 시 차기구축함과 같은 기함의 작전통제를 위한 능력 확보를 위해 함정 간 통신 수단인 전술데이터링크를 기반으로 함대레벨의 작전통제를 위한 HCI를 설계하고자 하였다. 최근 해군 함정은 함정에 탑재된 센서, 무장 및 전술데이터링크 운용이 전투관리체계에 통합된 형태로 개발되고 있으며, 본 연구도 전투관리체계에 통합 개발된 전술데이터링크를 기반으로 HCI를 설계하였다. 본 연구를 통해 기동함대 작전 시 전투관리체계 운용자의 전술데이터링크 운용 효율성을 확보하고, 기동함대 사령관 및 작전요원의 전장상황인식 능력을 향상시키고자 하였다.
인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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