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임윤아(Yoon Ah Lim),이은아(Eun Ah Lee),이미지(Mi Ji Lee),권지은(Jieun Kwon) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
최근 정보통신기술의 발달로 어느 누구에게나 정보가 제공되는 만큼 체계적인 정보 전달의 중요성이 강조되고 있으며, 이 역할을 키오스크가 다양한 서비스를 통하여 활발히 수행하고 있다. 키오스크가 제공하는 서비스 중 길안내 서비스는 지형지물을 통해 사용자가 자신의 위치를 파악하기 쉬운 실외와는 달리 자신의 위치를 알기 어렵고 대형화되어 복잡도가 증가한 실내공간에서 사용자가 자신의 목적지를 찾기 위한 필수적인 요소로 자리잡았다. 하지만 최근 리모델링하여 개장한 대형 실내 ‘C 몰’은 복잡해진 내부 동선을 고려하여 키오스크를 통한 길안내 서비스를 제공하였지만 사용자를 고려하지 못한 서비스로 불편함을 유발하고 있다. 따라서 본 연구는 ‘C 몰’에 설치되어 있는 키오스크 기반 길안내 시스템 중심으로 콘텐츠를 이용하는 사용자 행태를 분석하고, 서비스디자인의 문제점을 파악한 후 개선점을 제시하는데 목적이 있다. 이를 블루 프린트와 퍼소나 시나리오를 통해 사용자에게 효과적으로 전달할 수 있는 가이드라인으로 제안하고자 한다.
라이프로깅 애플리케이션 콘텐츠 구성을 위한 사용자 행태 분류
권지은 ( Jieun Kwon ),곽소정 ( Sojung Kwak ),임윤아 ( Yoon Ah Lim ),황민철 ( Min Cheol Whang ) 한국감성과학회 2016 감성과학 Vol.19 No.4
Recently, life-logging service which has expanded to measure and record the daily life of the users and to share with others are increasing. In particular, as life-logging services based on the application has become popular with the development of wearable-devices and smart-phones, the contents of this service are produced by user behavior and are provided in infographic menu form. The purpose of this paper is to extract user behavior and classify for making contents items of life-logging service. For this paper, the first of all, we discuss the definition and characteristics of life-logging and research the contents based on user behavior related to life-logging by the publications including thesis, articles, and books. Secondly, we extract and classify the user behavior to build the contents for life-logging service. We gather users` action words from publication materials, researches, and contents of existing life-logging service. And then collected words are analyzed by FGI (Focus Group Interview) and survey. As the result, 39 words which suit for contents of life-logging service are extracted by verify suitability. Finally, the extracted 39 words are classified for 19 categories -`Eat`, `Keep house`, `Diet`, `Travel`, `Work out`, `Transit`, `Shoot`, `Meet`, `Feel`, `Talk`, `Care for`, `Drive`, `Listen`, `Go online`, `Sleep`, `Go`, `Work`, `Learn`, `Watch` - which are suggested by the surveys, statistical analysis, and FGI . We will discuss the role and limitations of this results to build contents configuration based on life-logging application in this study.