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- 저자 : 이승섭(Seungseb Lee) (검색결과 2 건)
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지적장애인의 사무 직장 예절 학습을 보조하는 상담 서비스 제안
김은성(Eunseong Kim),이승섭(Seungseb Lee),장연주(Yeonju Jang),이예린(Yerin Lee),이상원(Sangwon Lee) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
장애 인구의 경제적 자립에 대한 문제는 꾸준히 이슈가 되고 있으며, 81.3%가 직업 유지를 희망하고 있는 것으로 나타났다. 전체 장애인 취업 현황을 살펴보면 사무직은 타 직무에 비해 근속기간이 가장 긴 유형이지만 지적장애인의 사무직 비율 및 평균 근속기간은 타 장애인구대비 가장 짧은 수치를 기록했다. 본 연구에서는 지적장애 근로자의 낮은 근속 수준에 대한 문제점을 도출하고자 문헌연구와 전문가 인터뷰를 진행하였다. 이를 통해 지적장애 근로자의 낮은 근속 수준을 직장 예절에 대한 인지 부족으로 인한 의사소통 문제를 원인으로 규정하고 이를 개선하기 위해 지적장애인의 사무 직장 예절 학습을 보조하는 상담 서비스를 제안한다. 본 시스템은 상담, 학습 및 문제, 복습 서비스를 제공하며 보다 개인화된 기능구현을 위해 데이터베이스의 활용을 제시한다. 또한 본 시스템의 맥락적 성격을 고려하여 근로지원인과 직장동료와의 협업구조를 설계하였다. 본 연구가 제시하는 서비스는 지적장애 근로자의 직업 유지를 통한 가치 실현에 도움을 주고, 근로지원인 및 장애인 고용주에게 효율성 측면에서의 이익을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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사용 컨텍스트별 리뷰 분석 기반의 모바일 헬스 앱 디자인 전략 연구
박경빈(Gyeongbin Park),이승섭(Seungseb Lee),이상원(Sangwon Lee) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 논문지 Vol.16 No.1
건강한 삶에 대한 욕구와 스마트 기기의 보급이 대중화됨에 따라 모바일 헬스 앱을 통해 자신의 건강을 관리하려는 사용자들이 꾸준히 늘고 있다. 하지만, 사용자 요구사항을 고려하지 않은 대부분의 모바일 헬스 앱은 사용자들의 목표 달성을 돕지 못할 뿐만 아니라 쉽게 앱 사용 중단을 야기하고 있다. 이에 본 연구는 심층적으로 모바일 헬스 앱의 사용자 요구사항를 알아보기 위해 주된 사용 컨텍스트를 운동, 식사, 건강, 수면습관 관리로 정의하였으며, 구글 플레이 스토어에서 사용자 리뷰를 수집하고 해당 컨텍스트별로 리뷰를 분류하는 다중 레이블 분류기를 구축하였다. 더불어, 서비스 이용에 있어서 만족과 불만족을 야기하는 사용자 경험 요소를 분석하고자 리뷰 평점에 따라 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰로 분류하였다. 분류된 리뷰에 대해 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행함으로써 심층적인 사용자 요구사항을 도출하고, 나아가 사용 컨텍스트별 모바일 헬스 앱의 디자인 전략을 제안한다. With a desire for a healthy life and the popularity of smart devices, the number of users who want to manage their health is steadily increasing. However, most mobile Health(i.e., mHealth) apps without consideration of the user needs not only cannot help users achieve their goals also lead them to easily discontinue to use them. Therefore, this study defines key use contexts of the mHealth apps as exercise, eating, health, sleep habit managements to understand user needs in-depth, collects user reviews from Google Play Store, develops a multi-label classifier to classify them by the use contexts. Moreover, this paper classifies the user reviews into positive or negative reviews based on review ratings to explore what user experience factors cause satisfaction or dissatisfaction for the service use. This paper draws deeply user needs by conducting word co-occurrence network analysis into the classified reviews, suggests design strategies of mHealth apps depending on the use contexts.
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