스마트 제품의 애착 향상을 위한 츠쿠모가미 응용

조형준(Hyungjun Cho),남택진(Tek-Jin Nam) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2

기술의 발전으로 디지털 제품들은 네트워크 연결을 통해 원격으로 조작 가능하고 스스로 학습하여 작동하도록 발전하였다. 그럼에도 IoT 로 대표되는 이러한 스마트 제품들은 아날로그 제품들에 비해 소비적으로 사용되고 애착이 덜 형성된다는 기존 디지털 제품의 한계점을 극복하지 못하고 있다. 넓은 데이터베이스 활용이 가능하고 맥락에 따른 다양하고 복잡한 상호작용을 설계할 수 있는 것은 스마트 제품의 장점이다. 본 논문에서는 이러한 점을 활용하여 스마트 제품의 개인적 애착을 향상시킬 수 있는 새로운 방안으로 츠쿠모가미의 활용을 제안한다. 츠쿠모가미는 사물에 영혼이 깃들어 있다는 일본의 민간신앙이다. 츠쿠모가미 제품은 제품마다 각각의 서로 다른 영혼이 들어있는 개념에 기초한 스마트 제품이다. 이들은 모두 각각 다른 성격을 가지고 있고 사용자들에게 그 성격을 느낄 수 있도록 하는 상호작용을 제공한다. 또한 사용자와의 상호 작용 기록은 애착 형성에 활용된다. 츠쿠모가미의 응용을 통해 스마트 제품들에 대한 제품 애착을 높이고, 지속가능한 스마트 제품 디자인에 기여할 것으로 기대된다.

가정용 사물인터넷 제품 디자인을 위한 사용자 니즈

조형준(Hyungjun Cho),남택진(Tek-Jin Nam) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1

IoT 기술은 다양한 제품에 적용되어 사용자에게 편리하고 개인화된 사용 경험을 제공한다. 최근 IoT 기술의 제품 개발 및 사용자 경험 연구는 스스로 부품을 설치하고 작동 규칙을 설정하는 DIY 시스템을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 이 시스템은 기술 친화적인 일부 사용자들에게만 유용하다는 한계점이 있다. 대다수의 일반 사용자들에게 만족스러운 IoT 경험을 제공하기 위해서는 시스템이 아닌 제품 단위의 사용자 경험디자인이 필요하다. 우리는 현장인터뷰를 통해 일반 제품들에 대한 사용자들의 IoT 니즈를 파악하고 이를 바탕으로 가정용 IoT 제품의 다섯 가지 핵심기능을 제시하였다. 핵심 기능은 원격 조작, 자동화, 개인화, 데이터 가시화, 데이터 수집 및 전달로 요약할 수 있다. 이를 바탕으로 현재의 IoT 제품 및 생태계의 한계점과 향후 연구를 위한 시사점을 논의하였다.

손글씨를 활용한 감성적 커뮤니케이션 시스템 개발 및 사용자 연구

조형준(Hyungjun Cho),남택진(Tek-Jin Nam) 한국디자인학회 2018 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.11

일상 제품을 스마트(IoT) 제품처럼 사용할 수 있도록 하는 시스템

조형준(Hyungjun Cho),김창민(Chang-Min Kim),남택진(Tek-Jin Nam) 한국디자인학회 2019 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.5

고장 대상 후보를 줄이기 위한 패턴 비교 알고리즘

조형준(Hyungjun Cho),강성호(Sungho Kang) 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SD (Semiconductor and devices) Vol.44 No.11

본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS'85회로와 ISCAS'89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다. In this paper, we present a pattern comparison algorithm for reducing fault candidate lists. The number of fault candidates determines the total fault simulation time. To decrease the total fault diagnosis time, the reduction of the number of fault candidates is essential. Critical path tracing determines fault candidate lists detected by a set of tests using a backtracing algorithm starting at the primary outputs of a circuit. The proposed algorithm reduces fault candidates comparing failing patterns with good patterns during critical path tracing process. As we reduce all fault candidates of the circuit to more accurately suspected fault candidates, we can greatly reduce fault simulation time. The proposed algorithm greatly increases simulation speed than that of a conventional backtracing method. The proposed algorithm is applicable to both combinational and sequential circuits. Experimental results on ISCAS‘85 and ISCAS'89 benchmark circuits showed fault candidates are pruned and fault diagnosis time is also decreased in proportion to fault candidate decrease.

와이블분포 하에서 베이지안 기법과 전통적 기법 간의 신뢰도 추정 정확도 비교

조형준(HyungJun Cho),임준형(JunHyoung Lim),김용수(YongSoo Kim) 대한산업공학회 2016 대한산업공학회지 Vol.42 No.5

The Weibull is widely used in reliability analysis, and several studies have attempted to improve estimation of the distribution’s parameters. least squares estimation (LSE) or Maximum likelihood estimation (MLE) are often used to estimate distribution parameters. However, it has been proven that Bayesian methods are more suitable for small sample sizes than LSE and MLE. In this work, the Weibull parameter estimation accuracy of LSE, MLE, and Bayesian method are compared for sample sets with 3 to 30 data points. The Bayesian method was most accurate for sample sizes under 25, and the accuracy of the Bayesian method was similar to LSE and MLE as the sample size increased.

비트맵 메모리 공유를 통해 면적을 크게 줄인 효율적인 수리 방법

조형준(Hyungjun Cho),강성호(Sungho Kang) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.9

최근의 시스템 온 칩 (SoC) 설계 기술의 발전에 따라, 수백개의 임베디드 메모리 코어들이 칩의 대부분의 면적을 차지하고 있다. 그러므로 시스템 온 칩의 수율은 임베디드 메모리 코어들의 수율에 따라 결정된다고 볼 수 있다. 최적의 수리 효율을 가지는 built-in self repair (BISR)을 모든 메모리들이 가지고 있게 된다면 면적의 부담이 너무 크다. 본 논문에서는 이와 같은 면적의 부담을 줄이기 위하여 메모리들을 그룹화 한 후에 비트맵 메모리를 공유하여 면적 부담을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 비트맵 메모리 공유방법은 built-in redundancy analysis (BIRA)의 면적을 크게 줄일 수 있다. 실험결과를 통해서 보면 제안하는 방법이 면적 부담을 대략 80%정도 줄이는 것을 확인 할 수 있다. In recent system-on-chip (SoC) designs, several hundred embedded memory cores have occupied the largest portion of the chip area. Therefore, the yield of SoCs is strongly dependent on the yield of the embedded memory cores. If all memories had built-in self repair (BISR) with optimal repair rates, the area overhead would be very large. A bit-map sharing method using a memory grouping is proposed to reduce the area overhead. Since the bit-map memory occupies the largest portion of the area of the built-in redundancy analysis (BIRA), the proposed bit-map sharing method can greatly reduce the area overhead of the BIRA. Based on the experimental results, the proposed method can reduce the area overhead by about 80%.

벌점화 분위수 회귀나무모형에 대한 연구

김재오,조형준,방성완,Kim, Jaeoh,Cho, HyungJun,Bang, Sungwan 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.7

분위수 회귀모형은 설명변수가 반응변수의 조건부 분위수 함수에 어떻게 관계되는지 탐색함으로서 많은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 설명변수와 반응변수가 비선형 관계를 갖는다면 선형형태를 가정하는 전통적인 분위수 회귀모형은 적합하지 않다. 또한 고차원 자료 또는 설명변수간 상관관계가 높은 자료에 대해서 변수선택의 방법이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 벌점화 분위수 회귀나무모형을 제안하였다. 한편 제안한 방법의 분할규칙은 과도한 계산시간과 분할변수 선택편향 문제를 극복한 잔차 분석을 기반으로 하였다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다. Quantile regression provides a variety of useful statistical information to examine how covariates influence the conditional quantile functions of a response variable. However, traditional quantile regression (which assume a linear model) is not appropriate when the relationship between the response and the covariates is a nonlinear. It is also necessary to conduct variable selection for high dimensional data or strongly correlated covariates. In this paper, we propose a penalized quantile regression tree model. The split rule of the proposed method is based on residual analysis, which has a negligible bias to select a split variable and reasonable computational cost. A simulation study and real data analysis are presented to demonstrate the satisfactory performance and usefulness of the proposed method.

전술제대 공격작전간 전투원 생존성에 관한 연구

김재오,조형준,김각규,Kim, Jaeoh,Cho, HyungJun,Kim, GakGyu 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.5

본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다. This study analyzed military personnel survivability in regards to offensive operations according to the scientific military training data of a reinforced infantry battalion. Scientific battle training was conducted at the Korea Combat Training Center (KCTC) training facility and utilized scientific military training equipment that included MILES and the main exercise control system. The training audience freely engaged an OPFOR who is an expert at tactics and weapon systems. It provides a statistical analysis of data in regards to state-of-the-art military training because the scientific battle training system saves and utilizes all training zone data for analysis and after action review as well as offers training control during the training period. The methodologies used the Cox PH modeling (which does not require parametric distribution assumptions) and decision tree modeling for survival data such as CART, GUIDE, and CTREE for richer and easier interpretation. The variables that violate the PH assumption were stratified and analyzed. Since the Cox PH model result was not easy to interpret the period of service, additional interpretation was attempted through univariate local regression. CART, GUIDE, and CTREE formed different tree models which allow for various interpretations.

커널 제약식을 이용한 다중 비교차 분위수 함수의 순차적 추정법

방성완,전명식,조형준,Bang, Sungwan,Jhun, Myoungshic,Cho, HyungJun 한국통계학회 2013 응용통계연구 Vol.26 No.6

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정을 위해 커널 계수에 제약식을 부여하는 순차적 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다. Quantile regression can estimate multiple conditional quantile functions of the response, and as a result, it provide comprehensive information of the relationship between the response and the predictors. However, when estimating several conditional quantile functions separately, two or more estimated quantile functions may cross or overlap and consequently violate the basic properties of quantiles. In this paper, we propose a new stepwise method to estimate multiple non-crossing quantile functions using constraints on the kernel coefficients. A simulation study are presented to demonstrate satisfactory performance of the proposed method.