Byn's Research Note

AI based Mixed Reality, Human-Computer Interaction

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Human-Computer Interaction/User Evaluation 5

User Evaluation [4]: 평가 척도 (Evaluation scales)

시스템 사용성 척도(SUS)  SUS(System Usability Scale)는 시스템이나 제품의 사용성을 간단하고 효과적으로 평가하기 위한 도구로, 총 10개의 문항으로 구성되어 있으며 5점 척도(1점: 전혀 동의하지 않음, 5점: 매우 동의함)를 사용한다. 문항은 긍정적 진술과 부정적 진술이 교차 배치되어 사용자의 응답 편향을 줄이며, 점수 계산은 각 문항의 점수를 변환해 합산한 후 2.5를 곱하여 0에서 100 사이의 값을 생성한다. 평균 점수는 68점으로, 이 이상은 평균 이상의 사용성을 의미하며, 간단한 평가로 빠르고 저렴하게 사용성 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 다만 단일 점수로 세부적인 문제를 파악하기는 어려우므로, 심층적인 분석에는 질적 평가와 병행하는 것이 권장되며, SUS는..

User Evaluation [3]: 통계적 유의성 검증 (Statistical Significance Testing)

통계적 유의성을 검증하는 방법은 데이터의 특성과 연구 목적에 따라 다양하게 분류된다. 모수적 검정은 데이터가 특정 분포(주로 정규분포)를 따른다는 가정하에 t-검정, ANOVA 등을 사용하며, 비모수적 검정은 분포 가정 없이 순위 기반 분석을 통해 Mann-Whitney U 검정 등으로 유의성을 평가한다. 회귀 분석은 변수 간 관계를 모델링하여 독립 변수의 영향을 추정하며, 다중 비교 교정은 여러 가설 검정 시 발생할 수 있는 오류를 통제하기 위해 Bonferroni 교정이나 FDR 조정을 활용한다. 또한, 정규성 검정은 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하여 분석 방법 선택에 도움을 주고, 질적 데이터 분석은 비수치적 데이터를 구조화해 패턴과 이론적 유의성을 도출한다. 각각의 방법은 데이터의 특성과 가정..

User Evaluation [1] : 질적 분석 (Qualititative)

1. 사용자 경험의 측정  좋은 UX는 사용성을 기반으로 한 배우기 쉬움과 편리함, 유용성과 기능성을 충족하는 쓸모, 감성과 관련된 즐거움과 아름다움을 포함하며, 나아가 사용자에게 의미를 제공하는 경험으로 정의된다. 벤 랄프의 UX 피라미드는 이러한 요소를 체계적으로 정리하며, 특히 최근에는 사용자가 브랜드에 특별한 의미를 부여하는 팬덤 형성과 충성도를 중시하여 브랜드 가치와 사용자 경험의 상승효과를 도모하고 있다. UX 주요 구성 요소는 다음과 같다. - 사용성(Usability): 얼마나 배우기 쉽고 사용하기 편리한 지에 대한 것- 유용성(Usefulness): 얼마나 쓸모가 있는지에 대한 것- 감성(Affect): 얼마나 즐겁고 아름다운지에 대한 것UX를 측정하기 위해서는 사용자의 태도와 행동을 기..

User Evaluation [0] : HCI 연구에서의 사용자 평가

사용자 경험 테스트는 일반적으로 양적 연구와 질적 연구로 분류되어 진행된다. 양적 연구는 사용자의 행동과 성과를 수치화하여 통계적으로 분석하는 접근으로, 대규모 사용자를 대상으로 설계의 효과성을 검증하거나 가설을 엄밀히 테스트하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 작업 완료 시간, 오류율, 클릭 패턴, 시선 추적 데이터 등을 수집하며, A/B 테스트나 다변량 실험과 같은 실험적 방법론이 주로 사용된다. 이는 대규모 데이터에서 일반화 가능한 결과를 도출하거나 인터페이스의 효율성을 비교하는 데 적합하다. 반면, 질적 연구는 사용자의 심층적인 경험과 맥락을 이해하는 데 초점을 맞추며, 인터뷰, 관찰, 사고구술법(Think-Aloud Protocol) 등을 통해 사용자 행동의 이유와 감정을 탐구한다. 이 접근법은 ..