메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이주호 (연세대학교) 권순호 (연세대학교) 심세희 (서울대학교) 강연아 (연세대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 논문지 한국HCI학회 논문지 2023 Vol.18 No.1
발행연도
2023.3
수록면
5 - 15 (11page)
DOI
10.17210/jhsk.2023.03.18.1.5

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

자기 효능감과 위험 지각이 인공지능 추천 시스템의 사용자 경험에 미치는 영향
이주호 ,  권순호 ,  심세희 외 1명 한국HCI학회 논문지 2023.03 학술저널

2021

자기 효능감과 위험 지각이 인공지능 추천 시스템의 사용자 경험에 미치는 영향
이주호 2021.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
상품을 구매하거나, 이동 경로 탐색 등의 일상 속 의사 결정 상황에서 사용자들은 인공지능으로부터 추천을 받고 있지만, 이러한 추천이 언제나 받아들여지는 것은 아니다. 여러 요인이 인공지능 추천 수용에 영향을 줄 수 있는데, 그 중 자기 효능감의 영향을 확인하려는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 그러나 자기 효능감이 인공지능 추천 시스템의 사용자 경험에 미치는 영향에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자기 효능감이 인공지능 추천 시스템의 사용자 경험에 어떤 영향을 주는지, 특히 사용성과 인공지능 추천에 대한 역할 인식을 중점적으로 조사하였다. 더 나아가, 자기 효능감의 영향을 다방면으로 살펴보기 위해 의사 결정에 따른 위험 지각의 정도를 조절해가며 자기 효능감의 영향을 세분화해 살펴보았다. 이를 위해 인공지능 에이전트가 한 가지 답을 추천해 주는 퀴즈 인터페이스로 실험을 진행하였다. 각 문항에는 정답 여부에 따라 받을 수 있는 보상금이 배당되어있으며. 이 보상금은 피험자에게 위험 지각으로 작용한다. 그리고 각 피험자의 자기 효능감 정도를 확인하기 위해 사전 설문을 시행하였다. 피험자는 총 12개의 문항에 응답하였으며, 매 문항 응답 직후 인공지능 추천에 대한 사용성 평가를 시행하였다. 사용성 평가지로는 체감 시간, 체감 난이도, 인터페이스 내 정보에 대한 만족도 질문으로 구성된 ASQ(1991)를 활용하였다. 실험이 완료된 후 인터뷰를 통해 인공지능 추천이 어떤 역할을 했는지 확인하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 위험 지각이 높아지면 인공지능 추천의 만족도가 낮아진다. 둘째, 자기 효능감에 따라 인공지능 추천 시스템의 사용성을 달리 체감한다. 마지막으로 자기 효능감과 위험 지각에 따라 의사 결정 과정에서 인공지능 추천의 역할을 사용자가 다르게 인식한다. 본 연구의 결과는 다양한 사용자 특성을 고려한 인공지능 추천 시스템 디자인 개선에 기여할 수 있다.
#Artificial intelligence #Recommendation system #User experience #Self-efficacy #Risk perception

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구 가설
4. 연구 방법
5. 결과
6. 논의
7. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

온라인 전시 행사에서 개인 맞춤형 추천 시스템 적용 사례 연구 : 산학협력 EXPO를 중심으로
변문경 ,  이정훈 디지털콘텐츠학회논문지 2021 .04
가상현실 콘텐츠의 사용자 인터페이스 분석 및 디에제틱 디자인 가이드
김예은 ,  김숭현 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .11
생성형 AI의 메시지 상호작용성, 정보 정확성, 매력도가 정보 공유의도에 미치는 영향
윤주성 ,  노기영 디지털콘텐츠학회논문지 2025 .01
사용자 중심 공간 경험 개선을 위한 경험 매핑 방법론 연구
이해인 ,  정유담 ,  구유리 Archives of Design Research 2024 .05
사용자가 정의한 손 제스처 인식 기반의 윈도우 사용자 인터페이스 설계 및 구현
김명균 ,  박희동 디지털콘텐츠학회논문지 2024 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-001311773