• Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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• 2005.10a
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• pp.143-146
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• 2005

Human activity pattern has been changed as the contemporary urban society changes. Diverse activities repeat regular patterns as time passes. Diagram is a simple drawing which aims to organize and unify various information. The elements of the social behaviour could be spatialized by means of diagram applications. By using diagrams, architects understand contemporary urban society and form new space conditions. Time-based activity patterns consists of activity pattern in a restricted space and in urban structure for space use. Activity patterns for different time zones are explained by two types of diagrams, space occupation and flexibility of space, By the characteristic of space system structred by these diagrams, activities and programs are rearranged and variety of space is allowed through flexibility. Also, programs are mixed to apply to simultaneous occurrence of ever-changing human activities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1732-1735
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• 2012

인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.3
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• pp.395-415
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• 2009

It is very important for libraries to provide their patrons with spaces that are used comfortably. In this paper, first we propose some improvement plans for space organizations of Gwacheon Public Library based on its patrons' behavioral research. It has a big meaning from the view of library marketing, which aims at improving patrons' satisfaction. Then we investigate how study tables are used based on the data taken at Kyushu University Library in Japan. Finally we put some proposals on libraries' space organization based on these investigations.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.312-314
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• 2020

인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.244-253
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• 2005

사람에게 행동의 개인차가 있듯이 rat이나 mouse에 있어서도 행동의 차이를 발견할 수 있다. Rat의 행동성향에 따른 (1)학습 및 기억 능력의 차이, (2)기억과 해마의 관계, (3)치매유발단백질의 하나로 알려진 아밀로이드 베타($A{\beta}$ )및 수종의 항 치매 약물효과를 알아보는 것이 본 실험의 목적이다. Rat의 행동관찰을 통해 두 가지 행동패턴을 관찰할 수 있었는데, 이러한 rat의 행동 특성은 심리학자 Jung이 심리유형으로 설명하고 있는 extraversion, introversion의 행동성향과 유사할 것이라는 가정 하에 실험을 계획, 실시하였다. Rat에 water maze test를 실시하여 공간 기억의 단기, 장기 기억을 분석하였는데 그 결과 두 가지 행동 성향을 가진 rat은 서로 다른 학습 및 기억 능력의 특성을 보였다. 즉, extraversion은 단기 기억의 향상을 보인 반면에, introversion은 장기 기억의 향상을 보였다. Rat을 대상으로 water maze test 외에 Y-maze, passive avoidance test를 실시하여 공간 기억(spatial memory), 작동 기억(working memory), passive avoidance memory, 그리고 단기, 장기 기억의 관계를 종합적으로 분석해 보았다. 그 결과 두 가지 행동성향에 따라 서로 영향을 미치는 기억의 종류 및 관계에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 또한 두 가지 행동성향을 가진 rat에 약물을 투여했을 때, 서로 다른 약물 효과를 보였으며, $A{\beta}$ 를 주입했을 때, 기억(memory) 및 해마(hippocampus) 세포 사멸(cell death)에 서로 상반된 결과를 보여주었다. 이러한 연구 결과는 개체의 행동성향에 따라 학습 및 기억의 효과가 다를 수 있음을 보여주는 결과라 할 수 있고, 개인의 적성과 소질의 인식 및 개발의 중요성에 시사하는 바가 크다. 또한 개개인의 행동과 학습 및 기억 능력의 차이를 두뇌과학적으로 이해하여, 두뇌의 장점은 살리고 단점을 보완할 수 있는 이론적 토대를 세우는데 이러한 동물실험이 그 기초를 제공해 줄 수 있을 것이다. 또한 행동성향 및 기억의 종류에 따른 약물효과의 차이는 기억과 관련된 질병인 알츠하이머 환자에 있어 개개인에게 맞는 적절한 특징적인 치료약물이 존재할 것이라는 가능성을 제공해줄 뿐만 아니라 학습과 기억력 증진 효과를 기대해 볼 수 있을 것이라고 생각된다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.17 no.5
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• pp.19-26
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• 2017

A game player experiences gameplay that game designer sets in play space according to goal of a game. Player's experiential behaviors are affected by the space structure of game level and its arrangements. Therefore, it is an important process to understand and analyze the space structure of game level at the initial stage of game designing. In this paper, we was aimed to analyze the space structure and components of FPS game level based on space theory. To attain the objective, observation was carried out on a total of 204 levels in 3 different kinds of FPS games and the difference in the distribution of spatial composition factors by the goal of a game level was identified. As a result of the analysis, experiential behaviors in the play space show a clear difference according to the goal of the game level and the space structure that derives this is different.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.477-481
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• 2010

In this paper, we try to classify behavior patterns of a person around a bed based on a wireless sensor network system. We define five behavioral patterns and three states of a person around a bed which is described by a state machine. We collected data sensed by motion detection and vibration sensors installed around a bed from which a feature vector was extracted. Based on feature vector corresponding to behavioral patterns and the state machine, we established a model for behavioral patterns. To validate the model, experiments on subjects were performed and the model was fixed. These experimental results revealed that behavior patterns of a person around a bed can be classified well.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.630-633
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• 2020

무의식적인 손-얼굴의 접촉으로 인한 감염의 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 만지기 행동을 인식할 필요가 있다. 본 연구는 최근 각광을 받는 딥러닝 기술을 이용하여 비디오 영상에서 얼굴 만지기 행동 인식에 대한 연구이다. 우선, 비디오 영상에서 얼굴 만지기와 관련된 11 가지 행동에 대한 시, 공간적 특징을 컨볼루션 신경망을 통해 추출한다. 추출된 정보는 각 행동 레이블로 인코딩되어 비디오 영상에서 얼굴 만지기 행동을 분류한다. 또한, 3D, 2D 컨볼루션 신경망의 대표 네트워크인 I3D, MobileNet v3에 대해 비교 실험을 진행한다. 제안하는 시스템을 적용하여 인간의 행동을 분류하는 실험을 진행했을 때, 얼굴을 만지는 행동을 99%의 확률로 구분했다. 이 시스템을 이용하여 일반인이 무의식적인 얼굴 만지기 행동에 대해서 정량적으로 또는 적시적으로 인식을 하여, 안전한 위생 습관을 확립하여 감염의 확산방지에 도움을 줄수 있기를 바란다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.10
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• pp.51-58
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• 2009

Reinforcement learning is a sub area of machine learning concerned with how an agent ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of long-term reward. In the case of multi-agent, especially, which state space and action space gets very enormous in compared to single agent, so it needs to take most effective measure available select the action strategy for effective reinforcement learning. This paper proposes a multi-agent reinforcement learning model based on fuzzy inference system in order to improve learning collect speed and select an effective action in multi-agent. This paper verifies an effective action select strategy through evaluation tests based on Robocup Keepaway which is one of useful test-beds for multi-agent. Our proposed model can apply to evaluate efficiency of the various intelligent multi-agents and also can apply to strategy and tactics of robot soccer system.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.25 no.2
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• pp.39-47
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• 2017

Although motorcycle safety studies to date have identified the causes of motorcycle accidents in general, very few have investigated postal motorcycle accidents by studying the delivery postmen's specific work environment. To better understand postal motorcyclists' driving behavior associated with their delivery workload, we developed a system using V-World platform which visualizes driving behavior in real time along the driver's delivery route throughout an entire work day. We conducted a field test to examine the feasibility of our system by involving six delivery postmen currently working in Songpa, Seocheongju, and Gangseo, respectively. To show the potential of our system for nationwide comparison of postal motorcyclists' driving behavior and their workloads, we present several sample analyses using the collected field data. Although ideally, postmen's workloads should be standardized nationwide, we found large variation depending on regional characteristics of work area which affects postmen's driving behavior.