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저자정보
류명균 (서울대학교) 김민준 (서울대학교) 김소담 (서울대학교) 이중식 (서울대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
발행연도
2021.1
수록면
502 - 507 (6page)

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HCI 커뮤니티에서 머신러닝에 대한 관심도가 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 UX 디자이너들은 머신러닝에 대한 기술적 이해도가 부족하고, 프로토타이핑이 어렵다는 이유로 머신러닝 프로젝트에서 적극적인 참여가 어렵다. 따라서 Google의 AutoML을 활용한 머신러닝 프로젝트를 직접 진행하고, UXer의 역할을 도출하고자 했다. UXer 는 사용자가 지속적으로 제공 가능한 데이터를 판별하고, 서비스가 적용되는 환경의 특징을 찾고, 최종적으로 서비스될 때 정보 형태를 모델 제작에 반영시켜 머신러닝 서비스화에 기여할 수 있다. 또한 모델의 에러 판단을 도와주는 장치를 고안하여 모델의 성능을 보완한다. 이를 바탕으로 UXer가 프로젝트에 적극 참여함으로써 사용자의 입장을 대변하고, AI 의 실용성을 높여 다양한 AI서비스 상용화에 기여할 것으로 보인다.
#머신러닝 #머신러닝 서비스 #AutoML #People Counting

목차

요약문
1. 연구배경
2. 기술 및 프로젝트 설명
3. 공용 공간 가용성 측정 프로젝트 과정
4. 머신러닝 프로젝트 내에서 UXer의 역할
5. 논의 및 결론
참고문헌

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