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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성지 (홍익대학교) 김재엽 (홍익대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 논문지 한국HCI학회 논문지 2022 Vol.17 No.2
발행연도
2022.6
수록면
49 - 59 (11page)
DOI
10.17210/jhsk.2022.06.17.2.49

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기술이 발전함에 따라 검색 서비스는 사용자의 컨텍스트(context)를 파악하여 더욱 최적화된 검색 결과를 제공하는 형태로 변화하고 있으며 이 과정에서 AI 기술을 활용하기도 한다. 이에 본 연구에서는 현재 제공되고 있는 네이버의 AI 기반 검색 시스템인 지식베이스를 중심으로, 사용자의 검색 맥락에 따라 더욱 적절한 검색 경험을 제공하고자 개선안을 제시한다. 본 연구에서는 예비조사를 통해 개선이 필요한 주제로 "질병"을 선정한 후, 사용자를 검색 상황에 따라 분류하고 검색 시나리오를 제작하여 이를 적용한 개선안 프로토타입을 제작하였다. 개선안은 경증질환, 중증 질환, 희귀병의 질병 분류에 따른 구체적인 정보 구성과 AI 챗봇을 활용한 자가 진단 기능을 포함한다. 이때 기존의 분리된 지식베이스 유형들을 서로 연결하여 사용자가 자유롭게 탐색할 수 있도록 함으로써 질병 검색을 하나의 큰 경험 차원으로 강화하는 것을 목적으로 두었다. 이후 포커스 그룹 인터뷰와 아이트래킹 각 21명, 총 42명을 대상으로 개선안에 대한 사용성 평가를 진행하여 검색 시나리오를 검증하고 디자인을 검토하였다. 실험 결과, 개선안에 대한 사용자의 만족도가 기존에 비해 상승하여 사용자의 컨텍스트를 고려해 필요한 정보를 경험적 차원으로 제공할 경우 사용자의 검색이 전반적으로 개선되었음을 확인하였다.
#User context #Search engine #User experience #Disease #Knlowledge base

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 디자인 제안
4. 사용성 평가
5. 결론 및 한계
참고문헌

참고문헌 (0)

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