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빅데이터 통계그래픽스의 유형 및 특정 - 인지적 방해요소를 중심으로 -
심미희,류시천,Sim, Mihee,You, Sicheon 한국스마트미디어학회 2014 스마트미디어저널 Vol.3 No.3
통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다. The statistical graphics is a design field focusing on the user perception aspects for the correct information delivery and the effective understanding, with the use of the quantitative data through the information analysis, extraction, visualization process. The statistical graphics with the big data composition factor is termed as the statistical big data graphics. In the statistical graphics the visual factors are used to reduce the errors in the perception part and to successfully deliver the information. However, in the statistical big data graphics the visual factors of the enormous data are causing the cognitive discouragements. The purpose of this study is to extract the cognitive discouragement factors from the big data statistical graphics, categorizing the types of the statistical big data graphics as 'network type', 'segment type', and 'mixed type', based on their compositional shapes, and explored the characteristics according to them. Especially, based on the visual main factors in the statistical big data graphics, We extracted the cognitive discouragement factors that appear in the high visualization as the four categories: 'multi-dimensional cases', 'various color', 'information overlap', and 'legibility of the writing'.
류시천,최진영,심미희 (사)한국스마트미디어학회 2019 스마트미디어저널 Vol.8 No.3
사용자 기대에 부응하는 UX 디자인 구현 여부가 스마트 가전의 차별화를 결정짓는 중요 변수가 되었다. 본 연구는 스마트 가전의 모바일 애플리케이션 개발과정에서 UX 디자인 평가 문제를 다루었다. 최근 수요가 급증하고 있는 <스마트 레인지 후드>의 모바일 애플리케이션에 대한 UX 디자인 평가 내용을 실험연구 대상으로 설정하였다. 연구목적은 스마트 가전 애플리케이션의 UX 디자인 사용자 평가 방법의 의의를 탐색하고 더불어 정량적·정성적 평가 방법의 혼용이 UX 디자인 개발 과정에 어떻게 도움이 되는지를 제안하는 것이다. 주요 발견점은 다음과 같다. 첫째, 사용자 평가를 통해 UX 디자인 개선 방향이 구체화될 수 있음을 발견하였다. UX 디자인 개발 과정에서 사용자 평가가 실질적으로 도움이 됨을 확인하였다. 둘째, UX 디자인 평가에서 ‘정량적 방법’과 ‘정성적 방법’의 혼용이 상호 보완적으로 효과가 있음을 발견하였다. 연구 시사점은 다음과 같다. UX 디자인 평가 과정에서 정량평가와 정성평가의 역할을 구분하여 접근하면 효율적이다. 예컨대, ‘허니콤 모델’ 등의 정량평가를 통해 <사용자 경험 촉진/저해 발생 속성>을 ‘탐색적’으로 파악하고, ‘사용자 심층 인터뷰’ 등의 정성평가를 통해 <사용자 경험 촉진/저해 발생 속성 가운데 구체적인 서비스 기능 문제 요소>를 ‘측정’하고 ‘검증’하는 것이 가능하다. Implementing UX design that meets user expectations has become an important variable that determines the prominence of smart home appliances. This study addresses the UX design evaluation issues in mobile application development of smart home appliances. As an experimental research subject, the UX design evaluation contents were set up for the mobile application of <smart range hood>, the demand of which is surging recently. The purpose of the research is to explore the significance of the UX design user evaluation method in smart home applications, and to suggest how to achieve the mixing of quantitative and qualitative evaluation methods. The main findings are as follows. First, we found that user evaluation can positively impact the direction of UX design. Secondly, we found that the mixing of ‘quantitative’ and ‘qualitative’ methods works complementarily to UX design evaluation. Research implications are as follows. The UX design evaluation process can be performed efficiently as long as we distinguish between the roles of quantitative evaluation and qualitative evaluation. For example, through qualitative evaluation such as 'Honeycomb model', <attribute of promoting/inhibiting user experience> can be identified in terms of ‘exploratory’, and through qualitative evaluation such as 'in-depth user interview', <the specific service function elements in the attributes of promoting/inhibiting user experience> can be identified in terms of 'assessment' and 'validation'.