감성모델링 기법 차이에 따른 휴대전화 고급감 모델의 비교 평가

김인기; 이철; 윤명환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김인기 이철 윤명환

저널정보: 대한인간공학회 대한인간공학회지 대한인간공학회지 제25권 제2호

발행연도: 2006.5

수록면: 161 - 171 (11page)

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This study aims to compare and contrast the Kansei modeling methods for building a luxuriousness model that people feel about appearance of mobile phones. For the evaluation based on Kansei engineering approaches, 15 participants were employed to evaluate 18 mobile phones using a questionnaire. The results of evaluation were analyzed to build luxuriousness models through quantification I method, neural network, and decision tree method, respectively. The performance of Kansei modeling methods was compared and contrasted in terms of accuracy and predictability. The result of comparison of modeling methods indicated that model accuracy and predictability was closely related to the number of variables and data size. It was also revealed that quantification I method was the best in terms of model accuracy while decision tree method was the best modeling method with small variance in terms of predictability. However, it was empirically found that quantification I method showed extremely unstable predictability with small number of data. Consequently, it is expected that the research findings of this study might be utilized as a guideline for selecting proper Kansei modeling method.

#Luxuriousness #Kansei engineering #Quantification I method #Neural network #Decision tree #Mobile phones

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[학술지(정기간행물)] - 이민훈 / 2003 / 기술과 감성의 융합시대 / 삼성경제연구소 CEO Information 417 : 8 ~ 9

[학술지(정기간행물)] - 한성호 / 2001 / 제품디자인의 감성만족도 평가 및 예측모델 개발 / 대한인간공학회지 20 (1) : 87 ~ 113

[단행본] - Breiman, L / 1984 / Classification and Regression Trees, Wadsworth Statistic/Probability Series / Wads- worth Advanced Books and Software, Belmont, CA

[단행본] - Brown, DE / 1993 / A comparison of decision tree classifiers with backpropagation neural networks for multimodal classification problems / Pattern Recognition 26 (6) : 953 ~ 961

[학술지(정기간행물)] - Brown-Brandl, TM / 2005 / Evaluating Modeling Techniques for Cattle Heat Stress Prediction / Biosystems Engineering 91 (4) : 513 ~ 524

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