IT 기술의 발달과 적용으로 인해 차량 인터페이스는 점차 복잡해지는 추세에 있다. 하지만 인터페이스를 평가하기 위한 기존의 연구들은 주로 운전자의 주관적 의견에 기인한 평가를 실시하...
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2016
Korean
학술저널
290-297(8쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
IT 기술의 발달과 적용으로 인해 차량 인터페이스는 점차 복잡해지는 추세에 있다. 하지만 인터페이스를 평가하기 위한 기존의 연구들은 주로 운전자의 주관적 의견에 기인한 평가를 실시하...
IT 기술의 발달과 적용으로 인해 차량 인터페이스는 점차 복잡해지는 추세에 있다. 하지만 인터페이스를 평가하기 위한 기존의 연구들은 주로 운전자의 주관적 의견에 기인한 평가를 실시하고 있다. 주관적 평가방법론은 편리하고 결과의 측정이 쉽다는 장점이 있지만, 이에 대한 원인을 탐색하기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 복잡도의 개념을 활용하여 차량내 조작 인터페이스를 평가하기 위한 이론적 프레임워크를 제안하는데 목적이 있다.
이를 위해, human-computer interaction 관점 및 human factors 관점의 문헌연구를 통해 주요한 관점 및 측정 변수를 선정하였다. 평가 모형은 complexity dimension 과 interface evaluation dimension 으로 구축되어 있으며, 각각의 관점에서 측정변수를 도출하였다. 측정변수는 Functional factor 에서 5 개, behavioral factor 에서 6 개, structural factor 에서 13 개를 도출하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Advancement of technology is introducing new and more complex in-vehicle interfaces and system. However, previous researches focused on the evaluation of in-vehicle interfaces by mean of subjective general evaluation which makes it difficult to encoun...
Advancement of technology is introducing new and more complex in-vehicle interfaces and system. However, previous researches focused on the evaluation of in-vehicle interfaces by mean of subjective general evaluation which makes it difficult to encounter the underlying problems of the interface when interacting with it. Therefore, the aim of this research is to develop an evaluation framework that enable to measure and evaluate the complexity of in-vehicle interface when interacting with it. The research is conducted based on Human-computer interaction and human factors theories. The evaluation framework takes into consideration two dimensions: complexity dimension (structural and relational) and interface evaluation dimension (functional, behavioral, and structural). Based on those dimensions, measurement variables were selected, presenting 5 measurement variables for functional factor, 6 for behavioral factors, and 13 for structural factors.
목차 (Table of Contents)
시선추적 기술과 SVM 분류기를 이용한 개인화 인터페이스 제어 시스템
Convolutional Neural Network 을 이용한 운전자 시선 영역 및 머리포즈 분류