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자기 지시 훈련을 적용한 보이스 컴패니언봇 디자인 연구 : ADHD 환아의 일상생활 과업 수행을 중심으로
박도은(Park DoEun),강윤주(Kang YunJu),국중진(Kook Joongjin),박은아(Park EunAh),송우연(Song Woo Yeon),송주은(Song Ju Eun),신승현(Shin Paige),신의진(Shin Yee-Jin),원희찬(Won HeeChan),이건희(Lee KeonHee),조상훈(Jo Sang Hun),최인애(Choi In 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
주의력결핍 과잉행동장애(Attention Deficit Hyper activity Disorder, 이하 ADHD) 환아는 실행 기능 결함으로 일상생활 과업 수행에 어려움을 겪는다. ADHD 환아는 과업 수행 중 주의력을 유지하는 것뿐만 아니라 과업을 끝까지 지속하는 것에 어려움이 있어, 과업 실패가 잦다. 본 연구에서는 ADHD 환아가 일상생활 과업을 끝까지 완성할 수 있게 도와주는 실행기능 보조 도구 보이스 컴패니언봇 디자인 과정을 다루고 있다. 보이스 컴패니언봇이 디지털 치료제적 가치와 사용자 친화적 가치를 동시에 충족할 수 있도록 아래 3 가지 내용을 시나리오 디자인에 반영하였다. 첫째, 기본 대화 구조로 자기 지시 훈련 단계인 ‘목표 정하기(Goal), 계획 세우기(Plan), 실행하기(Do), 점검하기(Check)’ 구조를 반영한다. 둘째, 3 가지 스캐폴딩 전략이 세부 스크립트에 반영되었다. 셋째, 스크립트를 Google Dialogflow 환경에 적용하는 7 가지 디자인 과정을 거쳤다. 본 연구에서 제시한 개발 과정은 향후 VUI 제품 디자인 과정에 적용될 수 있음을 기대한다. 더불어 개발한 보이스 컴패니언봇은 ADHD 환아에게 디지털 치료제로 사용될 수 있으리라 기대한다.
박도은(Do Eun Park),윤예진(Ye Jin Yoon),박수이(Su E Park) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.4
최근 미래형 차량 기술이 주목받으면서, 사용자경험(UX)의 영향을 크게 받은 자동차는 생활공간으로 여겨지고 있다. 그럼에도 불구하고 현재까지 운전 경험에 대한 용어와 정의, 이에 영향을 미치는 요인에 대한 개념이 명확하게 정립되어 있지 않은 상황이다. 이에 본 연구는 사용자경험 측면에서의 운전 경험에 대한 정의와 이에 영향을 미치는 경험 요인을 도출하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 문헌 조사와 함께 18명의 운전자를 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 수집한 인터뷰 데이터는 근거 이론을 바탕으로 상향식 방식으로 분석되었으며, 이를 통해 도출한 운전 경험에 영향을 미치는 요인은 문헌 조사를 통해 도출된 결과를 중심으로 하향식 방식을 통해 재구조화 하였다. 결과적으로, ‘운전 경험’을 ‘출발부터 목적지 도착까지의 운전의 전 과정에서, 운전자가 운전 상황을 예상하며 갖게 되는, 개인적 특징 기반에서의 모든 감정과 지각, 인지적 결과를 의미하는 개념’으로 정의되었으며, 운전 경험에 영향을 미치는 요소는 ‘자동차 내부 UI 요인’, ‘환경적 요인’, ‘사용자 관련 요인’을 중심으로 9개의 세부 요인으로 도출되었다. Recently, with the attention of future vehicle technology, automobiles that are influenced by user experience(UX) are regarded as living space. However, the concept of term, definition, and constituent factors of driving experience have not been established so far. The purposes of this study are to define driving experience in terms of UX and to extract experience factors. We conducted the 18 drivers interviews and studied literature reviews. The collected interview data was analyzed by bottom-up method based on the grounded theory. And we reconstructed it through the top-down approach, based on the results of the literature review. As the result, the driving experience is a concept that means all the emotions, perceptions, and cognitive outcomes on the basis of personal characteristics that drivers have in anticipation of the driving situation from the start to the destination Respectively. Nine factors that constitute driving experience were extracted by internal UI factors, environmental factors and user related factors.
아동의 바람직한 유튜브 시청 경험을 위한 컴패니언 서비스 제안
박도은(Park DoEun),윤정미(Yoon Jungmi),장미경(Jang Mikyung),이병관(Lee Byounggwan),김진우(Kim Jinwoo) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
오늘날 아동에게 유튜브는 매우 영향력 있는 미디어 플랫폼이다. 동시에 아동의 유튜브 사용에 대한 ‘중독현상’, ‘유해 정보 접속’ 등의 우려가 나타나고 있다. 본 연구에서는 아동이 유튜브를 건강하게 시청할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 아동에게는 컴패니언봇(CompanionBot)과 유튜브 영상을 함께 보며 생각과 감정을 나누는 사회적 시청(Social Viewing) 경험을, 둘째, 부모에게는 모바일 앱을 통해 아동의 유튜브 시청정보를 실시간으로 전달받는 경험을 제안한다. Wizard of Oz 방식을 활용하여 각각의 프로토타입을 7 쌍의 아동, 부모에게 경험하게 하였다. 수집한 인터뷰 데이터는 근거 이론을 바탕으로 분석하였다. 아동의 컴패니언봇 사용 경험은 ‘사용자 관련 요인’, ‘기능디자인 요인’, ‘봇 디자인 요인’을 중심으로, 14 개 세부요인이 도출되었다. 실험에 참여한 부모는 앱을 통한 아동의 시청 정보 확인을 통하여 아동의 유튜브 시청에 대해 안심하는 호의적인 반응을 보였다. 본 연구에서 제시한 인터랙션 디자인과 도출한 경험 요인은, 향후 유튜브 시청 경험과 관련된 연구에 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
스마트홈 환경 아래 아동의 외로움 센싱을 위한 프레임 구축
박도은(Park Do Eun),이병관(Lee Byounggwan),윤준희(Yoon Junhee),김진우(Kim Jinwoo) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
맞벌이 가구의 증가로 부모와의 단절을 겪는 자녀가 늘어나면서, 많은 아동이 집에서의 외로움을 경험하고 있다. 본 논문은 스마트홈 환경 아래 어린아동을 대상으로, 컴패니언봇(Companionbot)을 매개로 하여 아동이 느끼는 외로움의 정도를 추정하는 프레임을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 ‘Physical Sensing’과 ‘Human-Aided Sensing’의 두 가지 모듈을 정의하고, 각 모듈에서 사용할 센서(sensor)와 피처(feature)를 기존 문헌 조사를 통하여 정리하였다. ‘Physical Sensing’에서 얻은 ‘행동 피처’만으로는 불충분한 외로움 추정모형에, ‘Human-Aided Sensing’에서의 사람의 도움 기반의 ‘표현 피처’를 추가하여 모형의 정확도를 높이려 한다. 후속 연구에서는 본 논문에서 제시한 프레임을 활용하여, 집 안에서 아동의 외로움 정도를 추정할 수 있는 컴패니언봇을 제작하려 한다.
사용자의 메시지 데이터를 수집하는 효과적인 방법과 데이터 활용에 관한 사례연구
박중신(Park Joongsin),박도은(Park Doeun),최정혜(Choi Jeonghye),김성문(Kim Seongmoon),김진우(Kim Jinwoo) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
본 논문은 스캐터랩의 감정 분석 인공지능 개발사례분석을 통하여, 사용자의 메시지 데이터를 수집하기 위한 효과적인 방법과 데이터 활용을 통한 기계학습 고도화의 전략을 제시한다. 이를 위하여 스캐터랩의 초기 서비스인 Textat 과 Ginger 를 중심으로, 서비스 사용 및 데이터 처리 절차에서 나타난 사용자 경험이 데이터 수집 및 활용에 어떤 영향을 미치는지 탐색하고자 한다. 스캐터랩의 서비스 사례를 데이터 수집-레이블링-분석-활용의 4 단계로 구분하여 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 데이터 수집 및 기계학습 고도화를 위한 디자인 가이드라인을 제안하고자 한다.