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인지․감성적 제품설계 지원을 위한 사용자 특성정보 메타데이터 구축
오규협(Kyuhyup Oh),박광일(Kwang Il Park),김희찬(Hee-Chan Kim),김우주(Woo Ju Kim),이수홍(Soo-Hong Lee),지용구(Young Gu Ji),정재윤(Jae-Yoon Jung) 한국전자거래학회 2016 한국전자거래학회지 Vol.21 No.4
기술격차 감소로 인해 제품 차별화를 위한 인지․감성적 제품설계가 중요해지고 있다. 성별, 연령 등 다양한 사용자이 느끼는 감각(시각, 청각, 촉각 등), 인지(주의력, 기억력 등), 감성(심미성, 기능성 등)을 고려하기 위한 데이터베이스와 제품설계 가이드라인이 필요하다. 여러 실험으로 부터 도출된 사용자 특성정보는 제품의 설계 및 평가 시 주요한 지표로 사용되고 있으며, 이를 저장할 통합적 인지․감성 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 인지․감성적 제품설계 지원을 위한 사용자 특성정보 메타데이터를 설계하고 프로토 타입 시스템으로 구축하였다. 감각, 인지, 감성에 관련된 기존 문헌들을 조사하고 분류하여 인지, 감성 유형별로 반영할 수 있도록 설계하였다. 제품설계/평가에 필요한 다양한 사용자 특성정보를 RDF 형식의 설계하였고, 설계된 메타데이터에 따라 인지, 감성에 관련된 사용자 특성정보를 저장할 수 있도록 프로토 타입 시스템을 구축하였다. Cognitive and emotional product design is becoming crucial because the technology gap decreases more and more. Product design guidelines and the corresponding database are therefore needed to support sensing (e.g. sight, hearing, touch), cognition (e.g. attention, memory) and emotion (e.g. aesthetics, functionality) which users feel differently according to their genders and ages. The user property information which is extracted from various experiments can be used as critical criteria in product design and evaluation, and it is necessary to develop the integrated database of cognition and emotion where to store the user property information. In this research, we design the user property metadata for supporting cognitive and emotional product design and then develop a prototype system. The metadata is designed to reflect the classification of cognition and emotion by investigating and classifying the previous studies related to sensing, cognition and emotion. The user property information is designed in RDF (Resource Description Framework), and a prototype system is developed to store user property information of cognition and emotion based on the designed metadata.
서비스 가상 실험을 위한 서비스 프로토타입 기술 언어 개발
이진성(JinSung Lee),오규협(Kyuhyup Oh),박치형(Chihyung Park),김상국(Sang-Kuk Kim),정재윤(Jae-Yoon Jung),김보현(Bo Hyun Kim) 한국경영과학회 2011 한국경영과학회지 Vol.36 No.4
The importance of service industries is growing as the portion of the service sector increases fast in the recent decades. This research deals with service prototyping and testing in a service laboratory. While products are generally tested through prototyping in new product development processes, services are difficult to test because of the characteristic of service, intangibility. A service laboratory, named s-Scape, is the experiment environment which has been developed to test services in virtual space for the purpose of analysis and improvement of real-world services such as hospitals and automobile show rooms. In this research, we present a service prototyping tool and language to support service test in the service laboratory. We first analyze key elements of service prototypes, and then design the service prototype diagram (SPD) and the service prototype description language (SPDL). SPD, which is a variant of the service blueprint, is a graphical tool to be used to generate SPDL. SPDL is an executable language of describing a service prototype of a real-world service in extensible markup language (XML) to experiment the service environment in virtual space. SPD reflects the control and interface of virtual reality devices, as well as key elements of service modeling. SPD represents a service process in which service providers and customers interact with each other in a service scape.
스마트카드 빅데이터를 이용한 서울시 지하철 이동패턴 분석
김관호(Kwanho Kim),오규협(Kyuhyup Oh),이영규(Yeong Kyu Lee),정재윤(Jae-Yoon Jung) 한국전자거래학회 2013 한국전자거래학회지 Vol.18 No.3
지리적으로 인접되어 있으면서 이동관점에서 같은 역할을 수행하는 Zone의 파악은 사람들의 이동흐름을 이해하고 도시개발 및 이동편의성 개선 등을 위한 중요한 정보로 활용된다. 그러나 기존의 연구는 특정 지점간의 이동과 Zone 발견을 개별적으로 수행하여, 거시적 관점에서의 이동패턴을 이해하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 스마트카드 전자거래 빅데이터로부터 Zone들을 발견하고 동시에 Zone들 간의 관계를 설명하는 클러스터링 기반의 이동패턴 분석기법을 제안한다. 또한, 설명력과 종속성 관점에서 이동패턴을 정량적으로 평가하는 지표를 제안한다. 제안된 분석기법을 이용하여 서울시 지하철에서 수집된 실 데이터를 분석하여 서울시에서의 이동패턴을 밝혀내고 시각화하였다. Discovering zones which a1re sets of geographically adjacent regions are essential in sophisticated urban developments and peoples movement improvements. While there are some studies that separately focus on movements between particular regions and zone discovery, they show limitations to understand people’s movements from a wider viewpoint. Therefore, in this research, we propose a clustering based analysis method that aims at discovering movement patterns, which involves zones and their relations, based on a big data of smart card transaction systems. Moreover, the effectiveness of discovered movement patterns is quantitatively evaluated by using the proposed metrics. By using a real-world dataset obtained in Seoul metropolitan subway networks, we investigate and visualize hidden movement patterns in Seoul.
스마트카드 빅데이터를 이용한 서울시 지역별 대중교통 이동 편의성 분석
문현구(Hyunkoo Moon),오규협(Kyuhyup Oh),김상국(SangKuk Kim),정재윤(Jae-Yoon Jung) 대한산업공학회 2016 대한산업공학회지 Vol.42 No.5
In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.