집단지성 기반 학습자료 북마킹 서비스 시스템

장진철(Jincheul Jang),정석환(Sukhwan Jung),이슬기(Seulki Lee),정치훈(Chihoon Jung),윤완철(Wan Chul Yoon),이문용(Mun Yong Yi) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.2

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아 (Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

경험 샘플링 방법을 이용한 스마트폰 사용자 경험 요소 도출

장진철(Jincheul Jang),김현지(Hyunji Kim),박유경(Youkyoung Park),배동환(Donghwan Bae),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2

최근의 사용자 경험은 제품이나 서비스의 디자인, 마케팅 등의 다양한 영역에서 사용자 만족을 향상시키기 위한 방안으로 연구되고 있으며, 제품의 사용자 경험 요소 측정을 위한 방법이 다양하게 제시되고 있다. 본 연구는 향상된 경험 샘플링 방법을 활용, 실제 환경의 사용자로부터 스마트폰의 사용자 경험 요소를 추출하는 데에 목표를 두고 진행되었다. 이를 위해 모바일 어플리케이션을 구현하였으며, 14명의 실험 참여자를 대상으로 3주에 걸쳐 810건의 스마트폰의 사용자 경험 요소에 대한 응답을 받았다. 응답 분석을 통해, 최종적으로 24개의 스마트폰 사용자 경험 요소가 도출되었다. 도출된 사용자 경험 요소로부터, 사용자 경험을 고려한 스마트폰 제품 설계 가이드라인과 정량적 지표 개발이 가능할 것으로 전망된다. Recent studies on user experience (UX) have focused on improving user satisfaction in diverse areas, such as product/service design and marketing, with various methods to measure elements of product UX. This paper aims at discovering the underlying elements of smartphone UX from users’ natural environments using enhanced experience sampling method (ESM). We implemented a mobile application for data collection, received 810 reports about smartphone user experience from 14 experimental participants using the app throughout 3 weeks. From the responces, 24 elements of smartphone user experience were determined. With these elements of user experience, it will be possible to provide product design guidelines in consideration of user experience, as well as to design quantitative index of user experience.

관찰학습 이론에 기반한 텍스트와 이미지 활용 학습 기억 강화 효과에 대한 연구

장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1

본 연구는 Bandura의 관찰학습(Observational learning)을 교육에 적용하여, 동영상 학습 후에 비구조적인 텍스트를 사용한 노트 정리, 이미지와 비구조적인 텍스트를 사용한 노트 정리, 그리고 이미지와 절차적인 지식을 포함하는 텍스트를 사용한 노트 정리 방법을 통해 학습자에게 관찰학습의 과정 중 하나인 기억 단계의 강화 방안에 대해 실험하였다. 82명의 학생을 대상으로 Adobe Photoshop CS4 동영상 강의자료를 이용해 실험한 결과, 이해력 평가에서는 이미지와 비구조적 텍스트 또는 이미지와 절차적 지식을 포함하는 텍스트를 노트 정리에 활용했을 때 높은 성과를 보였다. 또한, 실습 평가에서는 이미지와 절차적 지식을 포함하는 텍스트를 활용했을 때 성과가 높았다. 이는 시각적 정보와 언어적 정보를 동시에 처리한다는 Paivio의 이중부호 이론(Dual-coding theory)을 학습 과정의 기억증진에 활용할 수 있음을 보여준다. 향후 학습 시스템에 본 연구 모형을 적용하여 학습자의 학업 성취도 향상에 기여할 수 있다. In this paper, we want to compare the effectiveness of the method for enhancing retention to take a review note using only unstructured text, image with unstructured text, and image with procedural text after watching video lecture through the theory of observational learning according to Albert Bandura. Eighty two trainees join to the experiment session, and video materials about Adobe Photoshop CS4 use for learning materials in the session. The result of experiment shows high learning outcome when they take a note using image with unstructured text or image with procedural text in the comprehension test session. In addition, the result shows high learning outcome when trainees take a note using image with procedural text in the skill compilation test session. These imply that Paivio's Dual-coding theory can be applied to the retention enhancement in the observational learning process. This research can be extended to apply into the e-Learning system for improving learners' scholastic achievements.

중장년층을 위한 개인화 일자리 매칭 서비스 요구사항 분석

장진철(Jincheul Jang),조대붕(Dapeng Zhao),김성찬(Seongchan Kim),진효진(Hyojin Chin),김성중(Seong Jung Kim),이문용(Mun Y. Yi) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1

질의어의 근접성 정보 및 그래프 프로파일링 기법을 이용한 태그 기반 개인화 검색

한기준(Keejun Han),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12

최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다. Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user’s intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.

중장년층 일자리 요구사항 분석 및 인력 고용 매칭 시스템 개발

김성찬(Seongchan Kim),장진철(Jincheul Jang),김성중(Seong Jung Kim),진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Yong Yi) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인・구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. With the rapid acceleration of low-birth rate and population aging, the employment of the neglected groups of people including the middle aged class is a crucial issue in South Korea. In particular, in the 2010s, the number of the middle aged who want to find a new job after retirement age is significantly increasing with the arrival of the retirement time of the baby boom generation (born 1955-1963). Despite the importance of matching jobs to this emerging middle aged class, private job portals as well as the Korean government do not provide any online job service tailored for them. A gigantic amount of job information is available online; however, the current recruiting systems do not meet the demand of the middle aged class as their primary targets are young workers. We are in dire need of a specially designed recruiting system for the middle aged. Meanwhile, when users are searching the desired occupations on the Worknet website, provided by the Korean Ministry of Employment and Labor, users are experiencing discomfort to search for similar jobs because Worknet is providing filtered search results on the basis of exact matches of a preferred job code. Besides, according to our Worknet data analysis, only about 24% of job seekers had landed on a job position consistent with their initial preferred job code while the rest had landed on a position different from their initial preference. To improve the situation, particularly for the middle aged class, we investigate a soft job matching technique by performing the following: 1) we review a user behavior logs of Worknet, which is a public job recruiting system set up by the Korean government and point out key system design implications for the middle aged. Specifically, we analyze the job postings that include preferential tags for the middle aged in order to disclose what types of jobs are in favor of the middle aged; 2) we develope a new occupation classification scheme for the middle aged, Korea Occupation Classification for the Middle-aged (KOCM), based on the similarity between jobs by reorganizing and modifying a general occupation classification scheme. When viewed from the perspective of job placement, an occupation classification scheme is a way to connect the enterprises and job seekers and a basic mechanism for job placement. The key features of KOCM include establishing the Simple Labor category, which is the most requested category by enterprises; and 3) we design MOMA (Middle-aged Occupation Matching Algorithm), which is a hybrid job matching algorithm comprising constraint-based reasoning and case-based reasoning. MOMA incorporates KOCM to expand query to search similar jobs in the database. MOMA utilizes cosine similarity between user requirement and job posting to rank a set of postings in terms of preferred job code, salary, distance, and job type. The developed system using MOMA demonstrates about 20 times of improvement over the hard matching performance. In implementing the algorithm for a web-based application of recruiting system for the middle aged, we also considered the usability issue of making the system easier to use, which is especially important for this particular class of users. That is, we wanted to improve the usability of the system during the job search process for the middle aged users by asking to enter only a few simple and core pieces of information such as preferred job (job code), salary, and (allowable) distance to the working place, enabling the middle aged to find a job suitable to their needs efficiently. The Web site implemented with MOMA should be able to contribute to improving job search of the middle aged class. We also expect the overall approach to be applicable to other groups of people for the improvement of job matching results.

디지털완구를 활용한 아동의 인지적 특성 예측 플랫폼 설계에 관한 연구

홍성용(SeongYong Hong),장진철(Jincheul Jang),박유경(Youkyoung Park),김현지(Hyunji Kim),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6

기기/서비스간 협업이 존재하는 스마트홈 시스템 인터액션 시나리오 제안

홍영현(Younghyun Hong),차윤정(YoonJeong Cha),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1

스마트홈 기술의 발전에 따라 기기/서비스를 개별적으로 제어하는 것을 넘어, 이들간의 긴밀한 협업에 의한 서비스를 하는 것이 중요해지고 있다. 서비스 개발 시 사용자 관점의 아이디어를 얻을 수 있는 검증된 방법 중 하나는 시나리오 기반 디자인인데도 불구하고 스마트홈 사용자가 원하는 협업 시나리오에 대한 연구는 충분치 않다. 본 연구에서는 스마트홈 헤비 유저 9 인에 대한 인터뷰를 바탕으로, 기기/서비스간의 협업이 있는 스마트홈 시스템 인터액션 시나리오를 제안한다. 연구 결과, 협업적 IoT 환경에서 외출, 귀가, 기상, 취침, 식사, 여가 등 스마트홈의 6 가지 상황별로 시나리오가 도출되었다.

사용자 특성에 따른 스마트폰 애플리케이션 사용패턴에 관한 연구

김성찬(Seongchan Kim),배동환(Donghwan Bae),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Y. Yi) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2

스마트폰의 사용이 대중화되고 지속적으로 증가함에 따라, 스마트폰 사용에 대한 심리적, 사회적, 인지적 현상들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 성별, 성격등의 사용자 특성과 스마트 폰 앱(Application)의 실제 사용량 사이의 상관 관계를 분석하였다. 실험 초기에 참가자 157 명의 인적사항 및 5 가지 성격 특성 요소를 측정하고, 스마트 폰 앱의 실사용 로그 기록을 2 주에 걸쳐 추적하였다. 분석 결과, 다음 3 가지의 결론을 얻을 수 있었다. 1) 남성이 여성보다 커뮤니케이션, 스포츠, 뉴스 카테고리의 앱들을 더 많이 사용한다. 2) 내향적 남성이 외향적 남성보다 쇼핑 앱을 더 빈번하게 사용한다. 3) 친화적인 여성이 비친화적인 여성에 비해 커뮤니케이션 앱을 더 자주 쓰는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 사용자 특성별 앱 추천 및 마케팅에 새로운 인사이트를 제공한다. With the popularity and steadfast increase of smartphone usage, psychological, social, cognitive research on smartphones is being accelerated. This paper studies the relationships between user personality and smartphone usage behaviors. We measured the 157 participants’ demographics and their Big-five personal characteristics at the beginning of the study and tracked their smartphone usage log records over 2 weeks. The study results show that 1) men use more frequently the apps in the communication, sports, news categories than women do, 2) introversive men more frequently use shopping app than extroversive men do, and 3) agreeable women are more likely use communication apps than disagreeable women are. This study results provides new insights for app recommendation and marketing.

중장년 직업추천 알고리즘 개발을 위한 중장년층 직종 선호 및 취업 특성 분석

김성중(SeongJung Kim),김성찬(Seongchan Kim),장진철(Jincheul Jang),진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Y. Yi) 한국정보과학회 2016 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2016 No.6