UX Design using Conversational Interface

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 미술대학 디자인학부, 2017. 8. 윤주현.주변을 둘러보면 식물 하나 키우지 않는, 혹은 안 키워본 사람을 찾기가 어렵다. 식물은 동물보다 키우기 쉽고, 정서에 좋으며, 공기정화 기능까지 갖춘 데다가 아름답기까지 하기 때문이다. 하지만 이 같은 수많은 장점에도 불구하고 식물을 키우는 일이 쉽지는 않다. 식물을 키우는 과정에서 생기는 문제와 궁금증을 해결할 만한 창구가 없거나, 정보를 찾기 어렵기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 인공지능을 활용한 챗봇형 개인 정원사 서비스 'Leafy(리피)'를 제안하고자 한다. 본 연구는 사람들이 식물을 더 쉽고 부담 없이 키울 수 있는 기반환경을 마련할 것이며, 궁극적으로 국내 식물 인구 증가에 기여하기를 기대한다. 연구의 첫 장에서는 인간과 식물의 관계에 대해 서술한다. 먼저 인간과 식물이 예로부터 가장 근본적인 생존적 관계 속에서 서로를 지탱해왔음을 밝히고, 더 나아가 심리적·환경적·심미적 관점에서 서로가 어떤 관계를 맺고 있는지, 혹은 식물이 인간에게 의미하는 바를 이야기한다. 이어 현존하는 식물 관련 서비스(어플리케이션 한정)의 사례를 조사하여 분석한다. 두번째 장에서는 챗봇에 대해 서술한다. 챗봇의 정의와 의의에 대해 기술하고 난 후, 사람과 대화할 수 있는 대화형 로봇인 챗봇이 갖춰야 하는 정서적 요건에 어떤 것들이 있는지를 분석한다. 여러 챗봇 관련 서비스들에 대해 조사하여 분석한다. 세번째 장에서는 작품 연구를 실시한다. 서비스의 기획과 구조를 시작으로 서비스 네임 및 로고 디자인, 어플리케이션 UI 디자인의 순서로 진행한다. 디자인 작업 뒤에는 작품을 활용한 서비스 활용 시나리오를 제안하고 관련 영상을 제작한다. 작품 전시로 마무리한다. 결론에서는 연구 결과 및 리피가 달성한 연구 목적을 제시한다. 연구 결과 인공지능을 기반으로 한 챗봇 시스템을 활용해 사용자가 식물을 키우는 과정을 돕는 리피를 제작하였으며, 식물을 키우는 과정에서 발생하는 고통을 해소한 점과 익숙한 문자 소통 방식을 사용하는 챗봇 인터페이스의 장점을 극대화하고자 하는 목적을 달성했다. 한계점은 챗봇 기술의 미성숙으로 인해 빠른 시일내로 서비스를 실제화하기 어려울 수 있다는 점이다. 기대효과로는 대화형 로봇 트렌드와 맞물려 향후 진행되는 챗봇의 감정 연구 및 식물 외 반려동물 사례의 적용, 독립적 어플리케이션이 아닌 기존 메신저와의 융합 가능성, 음성형 로봇으로의 발전 가능성을 꼽으며 모든 연구를 마친다.제 1 장 서론 1 1.1 연구의 배경 및 목적 2 1.2 연구의 범위 및 방법 4 제 2 장 인간과 식물의 관계 5 2.1 심리적 관계 7 2.2 환경적 관계 10 2.3 심미적 관계 13 2.4 식물 관련 서비스 15 제 3 장 챗봇: 인공지능형 개인비서 26 3.1 챗봇의 정의 및 의의 27 3.2 챗봇의 요건 38 3.3 챗봇 관련 서비스 45 제 4 장 작품 연구 59 4.1 서비스 구조 기획 60 4.2 서비스 네임 및 로고 디자인 67 4.3 어플리케이션 UI 디자인 69 4.4 서비스 활용 시나리오 제안 98 4.5 작품 전시 105 제 5 장 결론 111 5.1 연구 결과 요약 112 5.2 연구 결론 112 5.3 향후 방향 113 참고문헌 115 Abstract 120Maste

Chasing the Chatbots: Directions for Interaction and Design Research

Big tech-players have been successful in pushing the chatbots forward. Investments in the technology are growing fast, as well as the number of users and applications available. Instead of driving investments towards a successful diffusion of the technology, user-centred studies are currently chasing the popularity of chatbots. A literature analysis evidences how recent this research topic is, and the predominance of technical challenges rather than understanding users’ perceptions, expectations and contexts of use. Looking for answers to interaction and design questions raised in 2007, when the presence of clever computers in everyday life had been predicted for the year 2020, this paper presents a panorama of the recent literature, revealing gaps and pointing directions for further user-centred research

Chatting with Confidence: A Review on the Impact of User Interface, Trust, and User Experience in Chatbots, and a Proposal of a Redesigned Prototype

As artificial intelligence (AI) becomes more prevalent in our daily lives, trust has become a critical issue in ensuring that AI systems are reliable, ethical, and beneficial to society. This paper explores the role of user experience (UX) in shaping users' trust in chat AI. Chat AI has become increasingly popular as a communication tool, but users often struggle with trusting the technology. The paper examines how different design elements, such as conversational style, interface, and feedback mechanisms, affect users' perception of trust in chat AI by analyzing previous literature written in this area. Research demonstrates that UX plays a critical role in users' trust in chat AI, with factors such as transparency, responsiveness, and empathy contributing to higher levels of trust. Using the results found in the research around this topic, a redesigned prototype of a popular chat AI software called chatGPT was created with the help of Figma

A Virtual Conversational Agent for Teens with Autism: Experimental Results and Design Lessons

We present the design of an online social skills development interface for teenagers with autism spectrum disorder (ASD). The interface is intended to enable private conversation practice anywhere, anytime using a web-browser. Users converse informally with a virtual agent, receiving feedback on nonverbal cues in real-time, and summary feedback. The prototype was developed in consultation with an expert UX designer, two psychologists, and a pediatrician. Using the data from 47 individuals, feedback and dialogue generation were automated using a hidden Markov model and a schema-driven dialogue manager capable of handling multi-topic conversations. We conducted a study with nine high-functioning ASD teenagers. Through a thematic analysis of post-experiment interviews, identified several key design considerations, notably: 1) Users should be fully briefed at the outset about the purpose and limitations of the system, to avoid unrealistic expectations. 2) An interface should incorporate positive acknowledgment of behavior change. 3) Realistic appearance of a virtual agent and responsiveness are important in engaging users. 4) Conversation personalization, for instance in prompting laconic users for more input and reciprocal questions, would help the teenagers engage for longer terms and increase the system's utility

Interfaces of the Agriculture 4.0

The introduction of information technologies in the environmental field is impacting and changing even a traditional sector like agriculture. Nevertheless, Agriculture 4.0 and data-driven decisions should meet user needs and expectations. The paper presents a broad theoretical overview, discussing both the strategic role of design applied to Agri-tech and the issue of User Interface and Interaction as enabling tools in the field. In particular, the paper suggests to rethink the HCD approach, moving on a Human-Decentered Design approach that put together user-technology-environment and the importance of the role of calm technologies as a way to place the farmer, not as a final target and passive spectator, but as an active part of the process to aim the process of mitigation, appropriation from a traditional cultivation method to the 4.0 one

Improving fairness in machine learning systems: What do industry practitioners need?

The potential for machine learning (ML) systems to amplify social inequities and unfairness is receiving increasing popular and academic attention. A surge of recent work has focused on the development of algorithmic tools to assess and mitigate such unfairness. If these tools are to have a positive impact on industry practice, however, it is crucial that their design be informed by an understanding of real-world needs. Through 35 semi-structured interviews and an anonymous survey of 267 ML practitioners, we conduct the first systematic investigation of commercial product teams' challenges and needs for support in developing fairer ML systems. We identify areas of alignment and disconnect between the challenges faced by industry practitioners and solutions proposed in the fair ML research literature. Based on these findings, we highlight directions for future ML and HCI research that will better address industry practitioners' needs.Comment: To appear in the 2019 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2019