• Advances in Computational Design
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• 제7권2호
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• pp.139-151
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• 2022

The article is devoted to the actual problem of studying the possibilities of implementing personalization of the user interface in accordance with the personality psychotypes. The psychological aspect of user interface design tools is studied and the correspondence of their application to the manifestations of personality psychotypes is established. The results of the distribu-tion of attention of users of these categories on the course page of the educational platform are presented and the distribution of attention in accordance with the focus on educational material is analyzed. Individual features and personal preferences regarding the used design tools are described, namely the use of accent colors in interface design, the application of the prin-ciples of typographic hierarchy, and so on. In accordance with this, the prospects for implementing personalization of the user interface of the educational platform are described. The results of the study allow us to state the relevance of developing and applying personalization of the user interface of an educational platform to improve learning outcomes in accordance with the psychological impact of individual design tools, and taking into account certain features of user categories. The research is devoted to the study of user attention concentration using heatmaps, in particular based on eyetreking technology, we will investigate the distribution of user attention on the course page of an educational platform Ta redistribution of atten-tion in accordance with certain categories of personality psychotypes. The results of the study can be used to rearrange the LMS Moodle interface according to the user's psychotype to achieve the best concentration on the training material. The obtained data are the basis for developing effective user interfaces for personalizing educational platforms to improve the quality of the education.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.154-163
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• 2017

Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The 'cold-start' problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권3호
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• pp.173-189
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• 2001

This paper presents a framework for observable behavior that can be used as a basis for user modeling, and it reports the results of a pair of user studies that examine the joint utility of two specific behaviors. User models can be constructed by hand, or they can be teamed automatically based on feedback provided by the user about the relevance of documents that they have examined. By observing user behavior, it is possible to obtain implicit feedback without requiring explicit relevance judgments. Four broad categories of potentially observable behavior are identified : examine, retain, reference, and annotate, and examples of specific behaviors within a category are further subdivided based on the natural scope of information objects being manipulated . segment object, or class. Previous studies using Internet discussion groups (USENET news) have shown reading time to be a useful source of implicit feedback for predicting a user's preferences. The experiments reported in this paper extend that work to academic and professional journal articles and abstracts, and explore the relationship between printing behavior and reading time. Two user studies were conducted in which undergraduate students examined articles or abstracts from the telecommunications or pharmaceutical literature. The results showed that reading time can be used to predict the user's assessment of relevance, that the mean reading time for journal articles and technical abstracts is longer than has been reported for USENET news documents, and that printing events provide additional useful evidence about relevance beyond that which can be inferred from reading time. The paper concludes with a brief discussion of the implications of the reported results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.115-127
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• 2021

방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.521-530
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• 2008

그래픽 유저 인터페이스 디자인에서의 아이콘들은 시각언어로서 정보를 전달하여 사용자들의 행동을 유도할 수 있는 정보전달 매체이다. 그래픽 사용자 인터페이스에서 사용자와의 커뮤니케이션 수단으로 아이콘을 사용하는 것은 사용자가 인지하기 쉽기 때문에 임의의 사용자에게 원하는 시각정보를 효과적으로 제공하고 커뮤니케이션 효율성을 증대시키기 위해서는 Graphic User Interface이라는 매체의 특성에 적합한 아이콘 개발이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 아이콘 유형인 그림 아이콘을 중심으로 하여 그림 아이콘의 각 세부적 표현 유형의 선호도에 따른 조형적 영향 요소간의 상관관계를 파악하며 각 표현 유형에 영향을 주는 조형 요소들이 무엇인지를 알아보았다. 이를 바탕으로 아이콘 디자인에서 사용자 선호 지향적 디자인 방향에 대한 지침을 제공하며 디자인을 할 때 데이터로 활용할 수 있는 이론적 근거를 제시하도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7B호
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• pp.438-447
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• 2007

인터넷 환경에서 유통되는 사용자 정보는 실소유자가 원하는 데로 제어되어야만 한다. 이를 위해서는 사용자가 요구하는 정보 유통 방식을 표현할 수 있는 프라이버시 정책이 필요하고, 사용자가 편리하게 정책을 설정할 수 있는 인터페이스가 요구된다. 또한 정보 유통이 발생할 때 사용자의 정책에 위배되는지 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 Identity 관리 시스템 환경에서 운영되는 프라이버시 컨트롤러 시스템 모델을 제안하고 시스템의 인터페이스 및 정책 설정 과정을 제안한다. 정책 구현을 위한 언어로는 OASIS의 XACML을 수정하여 적용하였고, 사용자 정책 외에 도메인 정책, 기본 정보 제공 정책, 정책 충돌 해결 정책을 제안한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.103-111
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• 2020

Perforated metal sheets are used as panels of facades for controlling environmental factors while ensuring user's visibility. Despite their functional potentials, only a specific direction of facades or an orientation of a building was considered in the relevant studies. This study proposed a design methodology for the perforated panel facades that reflects the location on the facades and the user's requirements. The optimization of quantitative and qualitative performance is achieved through communication between designers and users in a VR system. In optimizing quantitative performances, designers use machine learning techniques such as clustering and genetic algorithm to allocate optimal panels on the facades. In optimizing qualitative performances, through the VR system, users intervene in evaluating performances whose preferences are depending on them. The experiment using the office project showed that designers were able to make decisions based on clustering using GMM to optimize multiple quantitative performances. The gap between the target and final performance could be narrowed by limiting the types of perforated panels considering mass customization. In assessing visibility as a qualitative performance, users were able to participate in the design process using the VR system.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.157-162
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• 1999

본 연구는 분산환경에서 이용자가 다수의 데이터베이스를 개별적으로 검색할 매와 통합적으로 검색할 때에 유용성과 이용자선호도, 이용자 만족도를 비교 분석하였다. 본 연구에는 럿거스대학 School of Communication, Information, and Library Studies에 재학중인 28명의 대학원생들이 참가하였다. 두 시스템에 대한 이용자선호도와 만족도에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 많은 참가자들이 통합인터페이스보다 분리인터페이스를 선호하였고, 분리인터페이스의 검색결과에 더 만족하였다. 통합인터페이스의 편리함과 능률성에도 불구하고 참가자들이 분리인터페이스를 선호한 주된 이유중의 하나는 데이터베이스를 이용자 스스로 선택하고 통제할 수 있기 때문인 것으로 나타났다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제1권2호
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• pp.1-6
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• 2013

In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.445-446
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• 2016

이모티콘은 자신의 감정과 개성을 표현하는 중요한 수단이 되었다. 그러나 이모티콘의 수가 너무 많아 이에 따른 적절한 이모티콘을 선택하기가 어려워 졌다. 따라서 본 제안에서는 사용자에 선호도에 따라 이모티콘을 제안하여 보다 손쉬운 인터페이스를 제공하고자 한다.