This study compares avatar-based chatting and text-based chatting. The comparison focuses on the effect of different chatting methods on user perception such as flow, social presence, and media richness. Especially the effects of avatar are examined across varying task types-work-oriented and fun-oriented. To accomplish this objective, a laboratory experiment was conducted using 80 experienced subjects. The results indicate that avatar-based chatting was more playfulness than text-based chatting in general. However, the effects of chatting methods on user perception were quite different according to the task types. There was no significant difference between avatar-based chatting and text-based chatting in the fun-oriented task, but avatar-based chatting was perceived as a more playful, focused, telepresent, and social present method in the work-oriented task.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
본 연구에서는 사용의도에 영향을 미치는 요인을 SNS의 컨설팅 활용과 주관적 규범, 과업매체 적합 요인들이 사용의도에 미치는 영향력을 살펴보았다. 이 과정에서 특히 주관적 규범과 과업매체 적합 각 차원들이 사용의도에 미치는 영향에 대한 컨설팅 활용의 매개효과를 검정하고자 하였다. 실증결과 본 연구에서 사용된 SNS의 주관적 규범, 과업매체 적합과 컨설팅 활용이 사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미침을 알 수 있었다. 그리고 컨설팅 활용의 매개효과를 검증한 결과, 주관적 규범과 과업매체 적합 모두 매개효과가 있는 것으로 검증되었다. 이와 같은 결과는 개인이나 기업들의 SNS의 컨설팅 활용이 주관적 규범과 과업매체 적합에 영향을 미침을 인지하여 SNS를 통해 업무적으로 도움이 되는 대응전략 시사점을 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1237-1252
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2010
This paper proposes an intelligent technique for data sharing and event transition among personal devices including smart phones, laptops, and desktops. We implemented the PES (Personal Event Service) system that proactively executes appropriate tasks across multiple devices without explicit user requests by sharing the data used by the user and recognizing user intention based on the observed actions of the user for specific devices. The client module of PES installed on each device monitors the user actions and recognizes the intention of the user. The server provides data sharing and maintenance for clients. The connection between client and server is established by Java RMI (Remote Method Invocation). A series of experiments were performed to evaluate user satisfaction and system accuracy, and the results showed that the PES system can proactively provide appropriate, personalized services with a high degree of satisfaction to the user in an effective and efficient manner.
Evaluation of user interfaces has to be performed in an intuitive and subjective manner by experts especially when the problem comes to the complexity and consistency of sophisticated interface procedures. The manual analysis and evaluation of logical interfaces also tends to be slow and laborious. To make the evaluation more formal and objective, the criteria and the procedure with which the evaluation can proceed must be explicitly prescribed. Furthermore, to make the formal procedure as practical as subjective expert evaluation, the criteria must reflect the user knowledge of the target tasks since the task knowledge plays the role of a basis for users to understand the interface organizations and procedures. This paper describes ESTIM, a support system for task-based evaluation of user interface, that includes the interface evaluation criteria and implies an evaluation procedure. The support system can be used either in an interactive manner by the analyst during the evaluation or in an automatic evaluation mode. It was verified that the result of automatic evaluation by ESTIM matched the results of expert evaluation fairly well.
The increasing popularity of mobile devices, such as cellular phones, smart phones, and PDAs, has fostered the need to recommend more effective information in ubiquitous environments. We propose the recommendation method for mobile contents service using contexts and prefetching in ubiquitous environment. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts and computing system contexts. The prefetching has been applied to recommend to user more effectively. Our proposed method makes more effective information recommendation. The proposed method is conceptually comprised of three main tasks. The first task is to build a prefetching zone based on user's current contexts. The second task is to extract candidate information for each user's contexts. The final task is prefetch the information considering mobile device's resource. We describe a new recommendation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.145-161
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2005
In this paper, we present an experiment conducted to examine how the web site's architecture, content quantity and the user task complexity affect its usability. The experiment was performed in two phases on college students to visit existing web sites which are readily accessible via the Internet. The results of experiment show that the web site's architecture significantly affects the efficiency and the effectiveness interactively with its content quantity and the user task's complexity. On the other hand, none of the above three factors show significant effects on the satisfaction and the learnability. In particular, the web site's content quantity does not have any statistically significant effects on the satisfaction and the learnability. It implies that the factors affecting the satisfaction and the learnability are different from those affecting the efficiency and the effectiveness. The analysis reassures that it is essential to consider the context of use in designing a web site.
모바일 서비스에 대한 편리한 접근을 제공하고 휴대 장치의 활용 효율을 제고하기 위해서는 제한된 입출력 환경에서 효율적인 작업 선택과 전환 등을 보장할 수 있는 지능적인 사용자 인터페이스가 요구된다. 본 논문은 이러한 지능적 사용자 인터페이스 구현에 필수적인 사용자 작업 예측 모델을 제시하고 이러한 모델을 통한 예측의 정확도를 평가할 수 있는 기법을 제안한다.
We aim to investigate the effects of task type and user gender on the expected gender of chatbots. We conducted an online study of 381 participants who selected the gender (female, male, or neutral) for chabots performing six different tasks. Our results indicate that users expect human- gendered chatbots for all tasks and that the expected gender of a chatbot is significantly different depending on the task type. Users expected chatting, counseling, healthcare and clerical work to be done by female chatbots; professional and customer service work were expected to be done by male chatbots. A tendency for participants to prefer chatbots of the same-gendered as themselves is revealed in several tasks for both male and female users. However, this homophily tendency is stronger for female users. We conclude by suggesting practical guidelines for designing chatbot services that reflect user expectations.
Using end-user attitude as intervening variable, this paper proposes a causal model of how environmental factors of EUC influence end-user computing (EUC) success, measured by the degree of IS use. This study identifies unique aspects of the EUC environment and generates key dimensions of end-user attitude appropriate for this context : perceived information quality, perceived design quality, and perceived usefulness. The research model includes six environmental factors - top management support, end-user education, task variability, task analyzability, end-user's computing ability, and end-user involvement. A field study was undertaken to test the hypothesized relationships among the research variables. The results generally support the assumption that end-user attitude intervene the impact of environmental factors on IS use. The implications of the findings are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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