제품의 사용자 인터페이스를 개선하고 최적화하기 위해서는 실제 사용자들이 그 제품을 어떻게 사용하는지에 대한 정확한 이해가 선행되어야 한다. 지금까지 사용자의 행동을 이해하기 위한 방법으로 주로 사용되어 온 면접이나 질문지는 사용자의 기억에 의존해야만 한다는 단점이 잇으며, 사용자에게 특정한 과제를 부여하고 행태를 관찰하거나 실험을 진행하는 usability test, 사용자의 실제 환경이 아닌 주어진 환경에서 실험자의 의도에 따라 정해진 과제를 수행해야 한다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하고 실제 사용 환경에서 자연스러운 사용자 행태를 추출하기 위하여 사용자의 사용 로그를 저장하고 분석하는 방법을 활용하였다. 연구 대상 폰을 사용하고 있는 실사용자들을 마켓 세그멘테이션에 따라 선발한 후, 로깅 소프트웨어를 이용하여 약 2 주간 사용한 휴대폰 로그 데이터를 수집하였다. 또한, 로그 분석이라는 방법이 실제 관찰을 포함하지 않았다는 점을 보완하기 위하여 사용자들에게 같은 기간 동안 시간대별 일기 형식의 기록을 하도록 요청하였고, 추후 간단한 면접을 실시하였다. 수집된 데이터를 분석하여 주요 기능의 사용 빈도 및 사용 행태를 추출해내고 사용자의 세그멘테이션을 재분류할 수 있었다. 또한, 이를 바탕으로 새로운 형태의 사용자 인터페이스의 방향 또한 도출해 낼 수 있었다.
제품의 사용자 인터페이스를 개선하고 최적화하기 위해서는 실제 사용자들이 그 제품을 어떻게 사용하는지에 대한 정확한 이해가 선행되어야 한다. 지금까지 사용자의 행동을 이해하기 위한 방법으로 주로 사용되어 온 면접이나 질문지는 사용자의 기억에 의존해야만 한다는 단점이 잇으며, 사용자에게 특정한 과제를 부여하고 행태를 관찰하거나 실험을 진행하는 usability test, 사용자의 실제 환경이 아닌 주어진 환경에서 실험자의 의도에 따라 정해진 과제를 수행해야 한다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하고 실제 사용 환경에서 자연스러운 사용자 행태를 추출하기 위하여 사용자의 사용 로그를 저장하고 분석하는 방법을 활용하였다. 연구 대상 폰을 사용하고 있는 실사용자들을 마켓 세그멘테이션에 따라 선발한 후, 로깅 소프트웨어를 이용하여 약 2 주간 사용한 휴대폰 로그 데이터를 수집하였다. 또한, 로그 분석이라는 방법이 실제 관찰을 포함하지 않았다는 점을 보완하기 위하여 사용자들에게 같은 기간 동안 시간대별 일기 형식의 기록을 하도록 요청하였고, 추후 간단한 면접을 실시하였다. 수집된 데이터를 분석하여 주요 기능의 사용 빈도 및 사용 행태를 추출해내고 사용자의 세그멘테이션을 재분류할 수 있었다. 또한, 이를 바탕으로 새로운 형태의 사용자 인터페이스의 방향 또한 도출해 낼 수 있었다.
To improve and optimize user interfaces of the system, the accurate understanding of users' behavior is an essential prerequisite. Direct questions depend on user' s ambiguous memory and usability tests depend on the researchers' intention instead of users'. Furthermore, they do not provide with nat...
To improve and optimize user interfaces of the system, the accurate understanding of users' behavior is an essential prerequisite. Direct questions depend on user' s ambiguous memory and usability tests depend on the researchers' intention instead of users'. Furthermore, they do not provide with natural context of use. In this paper we described the work which examined users' behavior through log analysis in their own environment. 50 users were recruited by consumer segmentation and they were downloaded logging-software in their mobile phone. After two weeks, logged data were gathered and analyzed. The complementary methods such as a user diary and an interview were conducted. The result of the analysis showed the frequency of menu and key access, used time, data storage and several usage patterns. Also, it was found that users could be segmented into new groups by their usage patterns. The improvement of the mobile phone user interface was proposed based on the result of this study.
To improve and optimize user interfaces of the system, the accurate understanding of users' behavior is an essential prerequisite. Direct questions depend on user' s ambiguous memory and usability tests depend on the researchers' intention instead of users'. Furthermore, they do not provide with natural context of use. In this paper we described the work which examined users' behavior through log analysis in their own environment. 50 users were recruited by consumer segmentation and they were downloaded logging-software in their mobile phone. After two weeks, logged data were gathered and analyzed. The complementary methods such as a user diary and an interview were conducted. The result of the analysis showed the frequency of menu and key access, used time, data storage and several usage patterns. Also, it was found that users could be segmented into new groups by their usage patterns. The improvement of the mobile phone user interface was proposed based on the result of this study.
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제안 방법
As a result of the analysis of logged data, we gained frequency of menu access and key press, the changed setting values, used time and storage, and context analysis. Based on these usage analyses, users were regrouped into three segmentations.
In log analysis, the information on user behavior can be culled automatically and manually [5], This study adopts not only quantitative analysis through calculation of summary statistics but also qualitative analysis examining semantic clues on usage flows. As prior work points out [3], log analysis is not the perfect and needs to be accompanied with other methods.
The former has a weakness that it is fully dependent on user' s memory while the latter has a weakness that it gives participants unnatural atmosphere of the given environment and tasks. This study adopts user log analysis to extract users' natural activities and to improve the usability of the mobile phone user interface complementing those demerits.
대상 데이터
50 users who bought and used the KH-1300 phones over a month participated in the study. They were recruited by market segmentation and consisted of five groups (see table 1).
The model was turned out in early 2007 and it was 3G phone which incorporated high-speed internet access and video telephony. It had an mp3 player and a camera.
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