칼 구트윈

Carl Gutwin

Carl Gutwin은 캐나다의 컴퓨터 과학자, 교수,[1] 서스캐처원 대학의 HCI(Human-Computer Interaction) 연구소의 이사입니다.또, SurfNet 연구 네트워크의 공동 테마 리더이기도 하고, [2][3]Next-Generation Groupware의 캐나다 연구 체어(Research Chair)의 과거 보유자이기도 합니다.Gutwin은 시스템 아키텍처의 기술적 측면에서부터 상호작용 기술의 설계와 구현, 그리고 설계에 [4]적용된 사회 이론에 이르기까지 HCI에 기여한 것으로 알려져 있습니다.Gutwin은 CHI 2011에서 논문 공동 의장을 맡았으며, 컴퓨터 지원 협력 업무(CSCW)[5][6] 2010의 공동 의장을 맡았습니다.

교육

Gutwin은 컴퓨터 공학과 영문학 학사 학위를 가지고 있습니다.1997년에 캘거리 대학에서 박사 학위를 취득해, 분산형 그룹웨어 [4]시스템의 설계 요소로서 워크스페이스 인식의 아이디어를 개발했습니다.

조사.

Gutwin의 주요 연구 분야는 컴퓨터 지원 협력 작업(CSCW), 그룹웨어 사용성, 상호작용 기술, 협업 지원, 인간 퍼포먼스 모델링, 정보 시각화 및 인터페이스 [1][3]디자인입니다.Gutwin은 학생 및 협력자들과 함께 Human Computer Interaction and Computer Supported Cooperative [3]Work에서 200개 이상의 논문을 발표했습니다.

KEA: 키 프레이즈 추출

1999년 [7]Gutwin은 Ian Witten, Gordon Paynter, Eibe Frank, Craig Nevill-Manning과 함께 KEA라는 핵심 구절 추출 알고리즘을 개발했습니다.주요 문구는 문서 내용의 간단한 요약을 제공하므로 문서에 중요합니다.또한 디지털 라이브러리 등의 문서 컬렉션이 커짐에 따라 요약 정보의 가치가 높아집니다.알고리즘의 목적은 키 프레이즈를 수동으로 할당하는 번거로운 프로세스를 경감하는 것입니다.이 알고리즘은 기계학습, 어휘적 방법을 사용하여 각 후보의 특징값을 계산하여 어떤 후보가 좋은 키 [8][9]프레이즈인지 예측합니다.

그룹웨어 워크스페이스 인식

2002년 [7]Gutwin은 Saul Greenberg와 함께 워크스페이스 인식(다른 사람과 공유 워크스페이스의 상호작용에 대한 최신 이해)과 그것이 그룹웨어 애플리케이션의 사용성을 어떻게 지원하고 개선할 수 있는지에 관한 연구 논문을 개발했습니다.이 연구의 목적은 그룹웨어 디자이너에게 다중 사용자 시스템, 특히 워크스페이스 인식을 위한 설계 방법에 대한 프레임워크를 제공하는 것이었습니다.개발된 프레임워크는 디자이너에게 그룹웨어에 대한 인식을 교육하고 [10]구축된 시스템의 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.

분산 소프트웨어 개발에 대한 그룹 인식

2004년 [7]Gutwin은 레이건 페너와 케빈 슈나이더와 함께 분산 개발자들이 그룹의 인식을 어떻게 유지하고 있는지(코드 내 어디에서 일하고 있는지, 무엇을 하고 있는지, 그리고 그들의 계획이 무엇인지) 평가했습니다.팀은 개발자를 인터뷰하고 프로젝트 아티팩트와 3개의 오픈 소스 프로젝트의 커뮤니케이션을 검토했습니다.연구결과는 개발자들이 팀 전체에 대한 전반적인 인식과 함께 일할 예정인 사람들에 대한 보다 상세한 지식을 모두 유지하고 있음을 시사했다.인식을 유지하기 위한 주요 도구는 메일링 리스트와 채팅 도구였습니다.이 연구는 현실에서 [11]인식이 어떻게 작용하는지를 고려한 첫 번째 연구 중 하나이다.

태그 클라우드

2008년,[7] Gutwin은 Scott Bateman, Miguel Nacenta와 함께 웹 사이트에서 사회 조직화된 정보를 시각화하고 연결하는 데 도움이 되는 인기 있는 태그 클라우드 방법을 연구했습니다.이 연구의 목적은 태그의 어떤 시각적 특징이 시청자들의 관심을 끄는지를 알아내는 것이었다.이 연구는 9개의 시각적 특성을 조작한 구름에서 태그를 선택하도록 사용자에게 요청함으로써 수행되었다.그 결과 폰트 크기와 폰트 무게가 강도와 글자 수 같은 다른 특징보다 더 강한 효과를 가지고 있는 것으로 나타났다.그러나 여러 시각적 속성이 한 번에 변경되면 다른 속성보다 두드러지는 하나의 속성이 없습니다.이 연구는 또한 웹 [12]탐색기에 더 많은 정보를 제공하는 방법으로 하이퍼링크의 시각적 표시와 같은 일반적인 애플리케이션을 위한 길을 열어준다.

터치 기반의 상호 작용

2012년 [7]Gutwin은 Andy Cockburn, David Ahlstrom과 함께 탭 및 드래그와 같은 터치 기반 상호작용의 인적 요소를 연구했습니다.이 연구의 목적은 개발자들에게 이 분야의 기초 지식을 제공하는 것이었다.실험은 세 가지 입력 장치(성능 기준선으로 손가락, 스타일러스 및 마우스)와 양방향 탭, 1차원 드래그 및 반경 드래그(커서 주위에 원으로 배열된 항목을 가리킴)의 세 가지 포인팅 활동을 사용하여 수행되었습니다.태핑의 경우 손가락이 스타일러스/마우스보다 빠르지만 부정확한 것으로 나타났습니다.드래그 시 마우스나 스타일러스보다 손가락 입력이 느립니다.반지름 끌기의 경우 작업 시간과 이동 거리가 모두 사용 가능한 항목 수와 선형적으로 상관되는 것으로 확인되었습니다.다른 방사형 드래그 결과 스타일러스가 가장 빠르지만 세 가지 장치 [13]중 오류율이 가장 높은 것으로 나타났습니다.

어워드

Gutwin은 2012년 HCI 연구에 기여한 공로로 ACM CHI Academy에 입회했습니다.2015년에는 ACM의 저명한 [3]연구원으로 인정받았습니다.

레퍼런스

  1. ^ a b "Interaction Lab - Carl Gutwin". Hci.usask.ca. Retrieved 19 April 2018.
  2. ^ "Carl Gutwin - GRAND NCE". Grand-nce.ca. Retrieved 19 April 2018.
  3. ^ a b c d "Carl Gutwin - U of S Plant Phenotyping and Imaging Research Centre - University of Saskatchewan". P2irc.usask.ca. Retrieved 19 April 2018.
  4. ^ a b "2012 SIGCHI Awards". SIGCHI.
  5. ^ "CHI 2011". Chi2011.org. Retrieved 19 April 2018.
  6. ^ "Committee". The 2010 ACM conference on computer supported cooperative work.
  7. ^ a b c d e "Interaction Lab - Carl Gutwin". Hci.usask.ca. Retrieved 19 April 2018.
  8. ^ Frank; Nevil-Manning; Gutwin; Paynter; Witten (1999). "KEA: Practical Automatic Keyphrase Extraction" (PDF). Proceedings of ACM Conference on Digital Libraries. arXiv:cs/9902007. Bibcode:1999cs........2007W.
  9. ^ "Kea". Community.nzdl.org. Retrieved 19 April 2018.
  10. ^ Greenberg; Gutwin (2002). "A Descriptive Framework of Workspace Awareness for Real-Time Groupware" (PDF). Computer Supported Cooperative Work (CSCW).
  11. ^ Gutwin; Penner; Schneider (2004). "Group Awareness in Distributed Software Development" (PDF). Proceedings of the 2004 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work: 72. doi:10.1145/1031607.1031621. ISBN 1581138105. S2CID 2040289.
  12. ^ Bateman; Gutwin; Nacenta (2008). "Seeing Things in the Clouds: The Effect of Visual Features on Tag Cloud Selections" (PDF). Proceedings of the ACM Conference on Hypertext and Hypermedia (Hypertext '08). doi:10.1145/1379092.1379130. S2CID 16289413.
  13. ^ Ahlstrom; Cockburn; Gutwin (2012). "Understanding performance in touch selections: Tap, drag and radial pointing drag with finger, stylus and mouse". International Journal of Human-Computer Studies. 70 (3): 218–233. doi:10.1016/j.ijhcs.2011.11.002.