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논문 : 모바일 디바이스 기반의 아동용 HTP검사 어플리케이션 개발
윤영인(주저자) ( Young In Yoon ),윤영인(교신저자) ( Young In Yoon ) 디자인융복합학회 2015 디자인융복합연구 Vol.14 No.4
본 연구는 모바일 디바이스를 기반으로 한 아동 그림 심리 검사용 어플리케이션의 개발 연구로 사용자가 보다 유동적이고 편리한 환경에서 그림 심리검사를 진행할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다는 데에 의의가 있다. 아동의 심리 검사와 관련된 전문가 4인을 대상으로 한 포커스 그룹 인터뷰 진행 결과와 동시에 진행한 문헌 조사를 통해 아동의 HTP그림검사 주요 특징과 주의사항, 검사 과정을 정리해 HTP 그림심리검사용 어플리케이션의 주요 메뉴구조와 이에 따른 워크플로우를 구성하였다. 본 연구의 어플리케이션 개발 방향을 통해 보다 다양한 그림 심리검사가 가능하도록 하여 진단을 원하는 피검자가 상담 전문가간의 물리적 거리와 시간 등의 한계를 떠나 다양한 방법으로 검사를 진행할 수 있도록 하는 것을 기대하는 바이다. 다만, 실제 개발 및 상용화가 이루어지기 위해서는 어플리케이션이 다양한 방법의 그림 심리검사를 지원할 수 있도록 반복적인 사용성 평가와 세부적인 GUI 디자인을 기획하여 효용성과 감성적 측면을 동시에 만족시킬 수 있는 어플리케이션을 설계해야할 것이며 향후 모든 세대를 대상으로 활용되도록 지속적인 연구개발이 필요하다. This study is significant in having proposed a new way to conduct psychological tests. To develop more flexible and user-friendly mobile device applications of psychological tests for children, literature search about HTP in children was conducted and at the same time, focus group interviews were conducted by 4 of children`s psychological test`s experts. As a result, the main features and precautions for children`s HTP psychological testing, and organize the main menu of the application for the application workfolw. This study is expected to help the patient wants to conduct diagnostic tests in a variety of ways, such as leaving the limits of physical distance and time between specialist consultation. However, for the actual development and commercialization of applications will need repeated usability testing. Also to support for the detailed GUI design and emotional design, continuous research and development is needed.
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딥러닝 기반 시계열 분석 모델의 불확실성 정량화 비교 연구
윤영인(Young-In Yoon),정혜영(Hye-Young Jeong) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.1
인공지능의 발전으로 머신러닝과 딥러닝 모델이 다양한 산업에서 적용되어 좋은 성능을 보이고 있으며 최근 금융시장에서도 적용되는 사례가 증가하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 예측 결과가 나오게 된 과정과 해석을 파악하기에 어려움이 있다. 이는 결과에 대한 해석이 특히 중요시 되는 금융에 딥러닝 모델을 적용하는데 어려움이 있어 신뢰할 수 있는 모델에 대한 필요성이 대두되고 있다. 신뢰할 수 있는 모델이란 모델에 Dropout과 같은 변화에도 일관된 예측을 보이는 안정적인 모델로 모델의 불확실성을 통해 파악할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 모델의 불확실성을 확인하여 신뢰할 수 있는 모델의 기준을 보이고 모델의 불확실성을 통해 이상 탐지하는 모델을 파악하고자 한다. 실험에서 전통적인 통계 모델 ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)와 시계열 데이터에 주로 쓰이는 딥러닝 모델인 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), MLP(Multi-Layer Perceptron), 및 CNN-LSTM 모델을 적용하였고 MC(Monte Carlo) Dropout을 통해 베이지안 관점에서 불확실성을 측정하였다. 실험 결과 다양한 패턴의 시계열 데이터에 대해 통계 모델보다 여러 딥러닝 모델이 성능이 좋음을 확인하였고 성능이 가장 우수하지는 않아도 불확실성이 적어 안정적인 모델이 LSTM 계열임을 확인하였다. 이를 통해 불확실성이 모델의 정확도와 함께 모델 선택 시 고려되어야 할 요소임을 확인하였고 불확실성이 큰 모델이 이상 탐지하므로 CNN 계열의 모델이 적합함을 확인하였다. With the advancement of artificial intelligence, machine learning, and deep learning, their applications in various industries, particularly finance, have increased. However, interpreting predictions from deep learning models poses challenges, especially in finance where result interpretation is important. This study aims to determine the uncertainty of stable deep learning models, despite changes in the model like dropout, to establish standards for reliable models and identify those detecting anomal data through model uncertainty. In the experiment, the traditional statistical model ARIMA and deep learning models mainly used for time series analysis, CNN, LSTM, MLP, and CNN-LSTM. Uncertainty was measured from a Bayesian perspective using MC Dropout. The experimental results confirmed that deep learning models performed better than statistical models for various patterns of time series data. It was observed that, even if the performance was not the best, LSTM based models exhibited low uncertainty, indicating stability. Consequently, this study highlights the importance of considering uncertainty along with accuracy in model selection. Moreover, it was confirmed that models with higher uncertainty are suitable for anomaly detection, making CNN based models particularly fitting for this purpose.
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어린이 코딩학습 사이트 < Code.org >의 사용성 평가
윤영인 ( Yoon Young In ) 디자인융복합학회 2017 디자인융복합연구 Vol.16 No.2
본 연구는 어린이들의 코딩 학습을 위한 사이트 선택과 새로운 어린이용 교육 사이트 제작이나 학습을 위한 선택 가이드라인 제시를 위한 선행연구를 목적으로 하고 있다. 이에 현재 서비스를 제공하고 있는 24개의 온라인 교육 사이트 목록을 수집하여 그 중 가장 다양하고 풍부한 콘텐츠를 무료로 접근할 수 있는 < Code.org >를 선정, 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)를 진행하였다. 연구 대상 사이트가 어린이를 대상으로 한 사이트이기 때문에 실제 어린이 사용자를 통해 평가를 진행하였고 평가 항목은 인터페이스 측면의 21개 항목, 콘텐츠 측면의 13개 항목, 총 34개 항목으로 설문평가를 진행, 이후 그룹 토론을 통해 결과를 정리하였다. 그 결과 흥미롭고 다양하며 풍부한 콘텐츠를 모두 무료로 제공하는 점, 대부분의 시스템 환경에 따른 제약 없이 안정적으로 진행되는 점, 어린이들에게 적합한 쉽고 심미적인 인터페이스 디자인과 진행 단계별 적절한 난이도, 충분한 학습 동기와 목표 제시 등이 어린이 코딩학습을 위한 장점으로 평가되었다. 한편, 본 연구에서는 수많은 코딩교육 사이트 중 하나의 사이트만을 선정한 선행연구 이므로 가이드라인 제시를 위해서는 추후 다른 사이트나 어플리케이션과 비교분석해야 할 필요가 있다. The purpose of this study is a precedent research to present guidelines for whom to select a site for children`s coding learning and for creating a new same contents site for children. Therefore, heuristic evaluation was conducted by collecting a list of 24 online education sites and I selected < Code.org > which can access the most diverse and rich contents free of charge. Since the site made to be studied by children, the evaluation was conducted through actual child users. The evaluation items consisted of 21 items on the interface side, 13 items on the content side. The final results were summarized through group discussion. The result is that it provides free, interesting, diverse and rich contents, is stable without constraints in most system environments, is easy and aesthetic interface design even suitable for children. According to these results, this site were evaluated as can be good advantages for children`s coding learning. On the other hand, in this study, only one of the many coding education sites was selected and evaluated. Therefore, it is necessary to compare with other sites or applications in order to present more preferable guidelines.
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논문 : 모바일 소셜 게임 GUI 속성의 표현 분석 -카카오톡과 페이스북 기반의 게임을 중심으로-
윤영인 ( Young In Yoon ) 디자인융복합학회 2013 디자인융복합연구 Vol.12 No.2
국내 소셜 네트워크 게임시장은 모바일 소셜 게임을 중심으로 크게 변화해 가고 있다. 특히 카카오톡 게임하기가 관련 시장 성장을 빠르게 이끈 가운데 <애니팡>과 같은 게임들이 일 매출 억원~10억원대 이상의 매출을 올리고 있다. 그러나 이러한 국내 소셜네트워크게임의 이용수명이 대체로 짧은 것으로 나타나 생명력과 충성도를 높이기 위해 국내외 모바일 소셜게임들의 GUI 속성별 표현에 관한 연구를 진행하였다. 그 결과 모바일 소셜 게임의 GUI는 간단한 조작과 자극적인 효과를 위해 복잡한 게임정보영역이나 불필요한 교류, 다양한 공간의 구성 등은 이루어지지 않고 있는 것으로 나타났다. 한편 그로 인해 게임의 색채는 화려하고 자극적인 경우가 많았으며 다양하지만 간단한 기능을 갖춘 아이템의 사용으로 게임을 진행하며 자신의 고유캐릭터 보다는 기존의 프로필을 사용하는 것으로 나타났다. 또한 비록 간단하고 쉬운 조작과 단시간에 접근할 수 있는 게임이지만 중심 스토리와 주제의 탄탄한 구성이 게임의 GUI구성에 다양하고 강한 영향을 미치며 게임의 생명력에도 영향을 미친다고 볼 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. Changing domestic social network game market is largely focused mobile social games. Especially Kakaotalk Games are reason for the growth of the relevant market quickly. Games like Anipang, I Love Coffee, Dragon Flight are raise the sales of 100 million to 1 billion won or more in a day. However, these domestic social network games are appeared to be generally short lifetime. So by analyzing the domestic and international mobile social games to enhance the vitality and loyalty to mobile social games. This study is on mobile social game`s GUI first. The results showed that the stimulating effect for a simple operation, complex game information area or unnecessary exchanges between users, and a variety of configuration spaces are does not take place. The color of the game was flashy and irritating and varied by their story or concept. Game users use existing profile on each platforms rather than making new unique game characters. And also the results showed that although simple and easy to manipulate and can be accessed in a short period of time in mobile social games, solid configuration of the center of the story and the theme of game has various effects on the configuration of the GUI.
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