• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.172-175
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• 2007

본 연구는 인터페이스 연구에 이용되는 가상 프로토타입에 대한 인터페이스가 실제크기모형(mockup)과 가까운 실제 프로토타입(real prototype)에 대한 인터페이스와 차이를 분석하고자 하였다. 휴대폰 중심으로 프로토타입을 가상의 그래픽을 구축하고 임베디드 시스템(embedded system)을 이용한 실제 프로토타입(real prototype)을 구축하였다. 휴대품에 대한 감성 평가 모델을 구축하여 두 프로토타입에 대한 평가를 실시하였다. 두 프로토타입의 인터페이스 면에서의 차이는 인터페이스 디자인에 적용되는 제품 평가에 가이드라인을 제시할 것이다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.49 no.2
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• pp.221-244
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• 2018

This study intends to implement an OPAC prototype based on FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records) model, which are reflected the users' information needs and search behavior. To the end, this study applies prototyping techniques that design, evaluate and improve an early sample model. Included in this study are as follows: (1) design a conceptual model of new OPACs based on the users' information needs about FRBR-based search services, (2) implement a FRBR-based prototype with WordPress 4.2 version, (3) evaluate the FRBR-based prototype from the viewpoint of users and experts(catalogers and professors). 50 college students and 6 experts participate in the final evaluation process.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.10
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• pp.73-81
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• 2015

The paper proposes a prototype selection method and evaluates the generalization performance of standard algorithms and prototype based classification learning. The proposed prototype classifier defines multidimensional spheres with variable radii within class areas and generates a small set of training data. The nearest-neighbor classifier uses the new training set for predicting the class of test data. By decomposing bias and variance of the mean expected error value, we compare the generalization errors of k-nearest neighbor, Bayesian classifier, prototype selection using fixed radius and the proposed prototype selection method. In experiments, the bias-variance changing trends of the proposed prototype classifier are similar to those of nearest neighbor classifiers with all training data and the prototype selection rates are under 27.0% on average.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• Archives of design research
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• v.13 no.3
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• pp.145-152
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• 2000

Since interactive systems that the user interaction is important factor can be very complex, its design process may have various testing and feedback based on continuous prototyping. The prototypes in this process function as medium to explore design problem and communicate opinions with another expert of project team. So prototyping strategy may be needed to enhance the design quality by focusing on the goals of project. This study clarifies critical issues around the prototypes and characteristics of interactive system to understand broad meaning of prototypes. And prototype model proposes as a framework for establishment of prototyping stategy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.12-14
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• 2000

실제품과 동일한 물리적 특성과 기능적 특성을 갖는 디지털 모델을 만드는 가상 프로토타입핑 기술은 내장형 시스템이 복잡해질수록 더욱 중요시되는 기술이다. 가상 프로토타입핑 요소기술중 정형 명세언어인 Statechart는 제품의 기능적 특성을 나타낸다. 그러나 기존 가상 프로토타입핑에서 사용되고 있는 Statechart에서의 재사용은 단지 복사하여 붙이는 방법만 있어서 재사용시 시스템 설계자의 세밀한 분석이 요구된다. 본 논문에서 구현한 가상 프로토타입핑을 위한 Statechart 도구는 제품의 생명주기를 줄이고, 제품의 시장적기진입을 위해 컴포넌트 기법을 이용하여 보다 빠른 시스템의 설계를 지원한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.2
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• pp.21-28
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• 2015

In this paper, we propose a prototype-based classification learning by using the nearest-neighbor rule. The nearest-neighbor is applied to segment the class area of all the training data into spheres within which the data exist from the same class. Prototypes are the center of spheres and their radii are computed by the mid-point of the two distances to the farthest same class point and the nearest another class point. And we transform the prototype selection problem into a set covering problem in order to determine the smallest set of prototypes that include all the training data. The proposed prototype selection method is based on a greedy algorithm that is applicable to the training data per class. The complexity of the proposed method is not complicated and the possibility of its parallel implementation is high. The prototype-based classification learning takes up the set of prototypes and predicts the class of test data by the nearest neighbor rule. In experiments, the generalization performance of our prototype classifier is superior to those of the nearest neighbor, Bayes classifier, and another prototype classifier.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.24 no.5
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• pp.527-536
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• 2018

In this paper, we developed a prototype model accident management SMART-Navigation project. In order to develop a prototype model, we analyzed the status of maritime data exchange standard and procedure. We developed accident management prototype application schema, feature catalog and portrayal catalog in accordance with S-100 standard data model development procedure by collecting requirements related services and referring to related standards. In order to verify accident management prototype model, we test data set based on Gwang-yang Port. The prototype model and test data verified verification software, and it was confirmed that the designated symbol was displayed at the correct position through the S-100 simple viewer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2023-2026
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• 2002

인터넷의 급성장으로 소프트웨어 환경이 웹으로 급속하게 전환함으로써 사용성 중심 설계가 새로운 패러다임으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자 중심 설계의 문제점을 보완하여, 사용성 중심 설계를 기반으로 효율적인 사용자 인터페이스 프로토타입의 생성과정을 제안하였다. 요구분석 시나리오를 기반으로 사용성 중심의 요구분서 프로세스를 개발하여 미숙한 설계자도 수준 높은 프로토타입을 개발할 수 있고, 프로토타입의 반복 횟수를 줄일 수 있게 하였다. 그리고 웹 환경에 적합한 사용성 중심의 사용자 인터페이스 프로토타입을 생성함으로써 통합 설계를 지원하기 위한 통합 모델링 언어(UML)를 지원할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-232
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• 2023

항만인프라 노후화 예측 시스템 프로토타입 개발 연구는 스마트 유지보수 기술이 반영된 디지털 트윈 및 빅데이터 기반 관제시스템을 개발하고 시뮬레이션을 통해 재해 발생에 의한 항만 인프라 피해 및 미래 노후를 예측하기 위한 항만인프라 노후화 예측 시스템 프로토타입 개발 연구 방법에 대한 연구 내용이다.