http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
사용자 중심 스마트 TV 리모콘을 위한 사용성 평가 및 디자인 제언
류은서,송예인,배재후,서동훈,이중희,윤명환 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
최근 스마트 TV 의 수요와 소비가 급증하고 있으며, 이들은 기존 TV 에 비해 다양하고 풍부한 기능을 제공하여 복잡한 사용자 경험을 유발하고 있다. 그러나 스마트 TV 리모콘의 상호작용 방식은 이러한 기능적 변화를 충분히 반영하지 못하고 있어, 사용자들은 조작 시 불편함을 겪고 있다. 이에 본 연구는 스마트 TV 사용 과업에 대한 사례로 Over The Top (OTT) 컨텐츠 시청 과업을 선정하여, 사용자 유형에 따른 해당 과업 수행 과정에서 일어나는 상호작용을 위한 리모콘 설계 방향을 제안하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 스마트 TV 사용 경험에 대한 설문조사를 실시하고, 비디오 에스노그라피와 일상재구성법을 통해 사용자의 자연스러운 OTT 컨텐츠 시청 행태를 관찰하고 측정했다. 연구 결과, 세 가지 주요 사용자 유형과 각 유형의 특정 페인 포인트가 도출되었다. 이러한 관찰을 통해 잠재적 니즈를 파악하고, 이에 대한 개선안을 제시하였다. 이 연구는 스마트 TV 의 다양한 기능과 과업을 위한 상호작용 설계에 중요한 인사이트를 제공할 것으로 기대된다.
FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준신속 식별 체계
양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연 한국식물생명공학회 2016 JOURNAL OF PLANT BIOTECHNOLOGY Vol.43 No.2
This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the 1,100 ~ 950 cm -1 region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species. 본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰PC loading value값을 보인 부위는 1,100 ~ 950 cm -1 였다. 이부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준 신속 식별 체계
양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연,Yang, Dae-Hwa,Ahn, Myung Suk,Jeong, Ok-Cheol,Song, In-Ja,Ko, Suk-Min,Jeon, Ye-In,Kang, Hong-Gyu,Sun, Hyeon-Jin,Kwon, Yong-Ik,Kim, Suk Weon,Lee, Hyo-Yeon 한국식물생명공학회 2016 식물생명공학회지 Vol.43 No.2
본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한 식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로 분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를 FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된 미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터 확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰 PC loading value값을 보인 부위는 $1,100{\sim}950cm^{-1}$였다. 이 부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에 미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에 따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의 저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집 지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다. This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the $1,100{\sim}950cm^{-1}$ region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species.