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문제 정의
- 사용자의 몰입도를 분석하기 위해, 사용자의 시선 데이터인 Gaze Time과 Gaze View를 수집 및 수치화해서 집중도를 파악하고자 했다. 또한 바이오 데이터를 기반으로 클러스터링 기법 중 k-means 클러스터링과 계층 군집분석 중 평균연결법을 혼합해 사용자를 군집화한 뒤, 군집 간 몰입도를 비교해 몰입도와 바이오 데이터 간의 상관관계를 살펴보고자 한다.
- 본 논문에서는 몰입도과 생체신호 간 상관관계분석을 위한 스마트기기 사용자 군집화에 대한 방법을 제시했다. 이를 위해 스마트기기로부터 사용자 생체 데이터를 수집하는 시스템을 제시했으며, 수집한 데이터를 이용해 사용자를 군집하는 방법까지 제시했다.
- 본 논문에서는 스마트 디바이스 중 웨어러블 디바이스의 센서인 3축 가속도센서와, 심박센서를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면패턴과 같은 생체 데이터를 수집·분석을 통해 생체 데이터와 몰입도 간의 상관관계를 분석하는 방법에 대해 다루고 있다.
- 생체 데이터를 수집하기 위해서는 사용자로부터 생체데이터를 전달받고, 전송하기 위한 장비가 필요하다. 본 논문에서는 스마트워치와 스마트폰을 이용해 데이터를 수집하고자 한다.
- 이러한 제약을 해소하고자 본 논문에서는 스마트기기 중 스마트 워치를 이용해 사용자의 생체 데이터를 수집하고, 생체 데이터를 군집화 기법 중 계층적 클러스터링과 비계층적 클러스터링 기법을 혼합해 스마트기기 사용자들에 대한 군집분석을 할 것이다. 이를 통해 학습능력과 생체데이터간의 상관관계를 도출에 도움을 되고자 했다.
- 이러한 제약을 해소하고자 본 논문에서는 스마트기기 중 스마트 워치를 이용해 사용자의 생체 데이터를 수집하고, 생체 데이터를 군집화 기법 중 계층적 클러스터링과 비계층적 클러스터링 기법을 혼합해 스마트기기 사용자들에 대한 군집분석을 할 것이다. 이를 통해 학습능력과 생체데이터간의 상관관계를 도출에 도움을 되고자 했다.
- 따라서 K-means 클러스터링 기법이 가지고 있는 문제를 해결하고자 군집 수 결정에 있어 계층적인 군집 분석 방법인 평균연결법을 이용했다. 클러스터링 기법을 혼합함으로써 반복적인 군집 수에 관한 실험 없이 통계적이고 객관적으로 군집 수를 정의할 수 있어 단일 기법을 적용할 경우 보다 효율성을 높이고자 했다.
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