초록

Abstract

The purpose of this study was to develop a methodology of user participation evaluation of a scholarly information site in the field of science and technology and to enhance the site by applying a set of testing protocols. Experiments were conducted in a laboratory setting. Data from multiple sources, including eyetracking, search logs and post surveys, were collected and analyzed quantitatively. Based on the results of eyetracking, the contents and images were reorganized after removing unessential elements in the site. The resulting data from the search logs showed that the users were able to finish the tasks more quickly with the revised user interface. The results of the data analysis of post surveys indicated an overall improvement in the revised website compared to the original one.

초록

정보시스템의 최근 개발 경향은 이용자 중심이다. 이 연구는 이용자 중심적 PDL을 개발할 때 실질적으로 활용할 수 있는 실험적 모형을 제시하였다. 개념적 모형에서는 다양한 정보입수를 위한 외부시스템과의 연계 및 시스템전반에 개인의 정신모형과 함께하는 관리형태를 가질 수 있는 모형을 제시하였고, 물리적 모형에서는 연구자의 개발경험을 토대로 툴의 기능을 최대한 활용하였으며, 시스템개발에 곧 바로 적용할 수 있는 과정까지를 진행하였다.

Abstract

THe most significant part of this study is in developing an experimental model of user-friendly PDL. This study proposes both theoretical(conceptual) and physical(operational) mocels. The thepretical model includes the analysis on various factors and the relationships among factors which have a serious impacts on the design, building, and managing of PDL. And the physical model shows the detailed structure and process which could be useful for both PDL designers and managers. also provided is the images of mahor user interfaces, of which a PDL would be developed on the basis of the basis of the proposed mocel in near future.

초록

본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.

Abstract

This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.