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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 275 - 280 (6page)
이용수
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제품/서비스의 기획 및 제품/서비스와 사용자의 상호작용에 대한 분석에 있어서, 사용자가 생각하는 핵심 가치를 조사하고 그 우선 순위를 규명하는 것은 중요한 연구 과제이다. 사용자의 의견을 정성적으로 조사하고 핵심 가치와 관련 요인을 구조화하기 위하여 의미망분석이 활용되는데, 이는 정성적 조사 결과에서 핵심어의 정량적 지표를 도출에 사용될 수 있다. 의미망분석 결과는 분석 대상 텍스트의 수, 즉 인터뷰 대상자의 수에 영향을 받는 데, 많은 수의 텍스트는 분석 결과의 신뢰도를 높이지만 텍스트를 수집하기 위한 비용이 발생된다. 본 연구는 의미망분석을 위한 적절한 텍스트 수를 도출하기 위해 20개의 텍스트 세트에서 샘플링 수를 변경하면서, 네트워크의 구조적 특성이 수렴하는 샘플 수를 조사하였다. 그 결과, 텍스트 수가 11개일 때 네트워크 구조 지표들의 값이, 전체 데이터에 기반한 네트워크와 90%이상 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 특정 인터뷰 기법 및 연구 분야에 제한되지만, 최적 인터뷰 대상자 수를 도출하기 위한 체계적인 접근 방안을 제시했다는 대에 의미를 갖는다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Semantic Network Model for HRI
4. Analysis for stability of centrality measures
5. Conclusion and Discussion
참고문헌
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