일정관리는 업무 능률을 높이기 위해 일정의 작성, 변경, 조정을 하는 것으로 체계적인 관리를 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 일정관리를 대행해주는 지능형 에이전트가 존재한다면 개인의 시간 관리에 많은 도움이 된다. 이미 Calendar Manager, Office Tracker, MS Out look 등의 많은 응용 어플리케이션이 개발되었으나, 이들은 사용자의 성향을 학습하지 않고 수동적인 관리만 하므로 일정관리에 있어서 큰 도움을 주지 못한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 실시간으로 사용자의 행동 패턴을 모델링하는 사용자 적응적인 지능형 일정관리 에이전트를 제안하고, 정성 정량적 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 보인다.
본 논문의 목적은 한국 청소년들의 자기조절학습능력 향상을 위해 우리가 고려해야 할 심리적 측면과 사회·정책적 측면이 무엇인가를 살펴보는 것이다. 이를 위하여 자기조절학습의 최근 연구들의 초인지적, 동기적, 행동적 영역별 주요 관심사를 살펴보았다. 초인지적 영역에서는 청소년의 자기조절학습에서 인지전략과 초인지전략의 중요성을 논의하였다. 특히 읽기학습에서 자기조절기능으로 간주되는 이해점검 초인지전략의 연구동향을 고찰하였다. 동기영역의 연구결과들은 자기효능감과 목표지향성의 최근 연구 동향을, 행동영역의 연구결과들은 시간 관리와 지연행동의 최근 연구 동향을 제시하였다. 그 다음으로 이러한 연구동향이 청소년의 자기조절학습 향상에 주는 시사점을 고찰하였다. 동기영역에서는 청소년들의 자기효능감 향상을 위한 프로그램 개발의 필요성과 수행목표지향성에 대한 사회적 인식의 전환을 언급하였다. 행동영역에서는 청소년들의 시간관리 능력을 향상시키기 위해 학교상황에 적용할 수 있는 방안들을 제안하였다. 마지막으로 후속연구를 위한 제언을 제시하였다.
반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.
최근 화생방 공격에 대한 위협이 증가함에 따라 화생방 방호시설의 중요성이 강조되고 있다. 화생방전 발생 시 화생방 방호시설 외부에 있는 작전인원은 화생방 방호시설 내 오염통제구역 및 무해구역에서 제독과정을 거쳐 방호시설 내부로 진입하게 된다. 이 과정에서 부족한 설비 등으로 인해 특정 절차 및 구역에서 병목현상이 발생할 경우 작전인원은 제시간에 방호시설 내로 진입 할 수 없게 되며, 이는 전시 작전 수행의 효율성 저하뿐만 아니라 큰 인명피해로도 이어지게 된다. 현재의 화생방 방호시설 설계기준은 공조시스템 등 특정 설비에 국한되어 있으며, 실제 화생방전 발생 시 실제 진입 소요시간을 고려한 설계기준은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 화생방 방호시설 진입 소요시간에 크게 영향을 미치는 요소를 시뮬레이션에 반영하여 화생방 방호시설 진입 소요시간을 예측하는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 위해 오염통제구역 및 무해구역에서 이루어지는 행동절차를 세분화하고, 각 행동절차에 소요되는 실제 시간을 측정하여 이를 시뮬레이션에 적용하였다. 또한 진입 소요시간에 영향을 미치는 요인들을 선정하여 이들의 조절을 통해 대안을 작성하고 각 대안별 진입 소요시간 및 전체결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이 모델은 향후 화생방 방호시설 진입 시뮬레이터의 모듈로써 활용될 수 있으며 방호시설 설계 및 운용자의 의사결정 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 이러한 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하며 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어와서야 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통한 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객이력경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단이력경로의 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석과 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면하고 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.
산업현장에 앗차 위험이 지속되고 있다. 그러나 근로자들은 너무나 앗차 위험 행동에 익숙하여 무감각하게 지나쳐 버리고 있다. 이러한 의식 구조 속에서는 안전이 활성화 될 수 없으며 사고 위험으로부터 헤어나지 못하는 기업이 될 것이다. 산업현장에서 중대재해가 발생되고 나면 신경을 별로 쓰지 않은 곳에서 발생했다고 말한다. 대수롭지 않게 묵인한 것이 대형재해로 싹트기까지는 오랜시간의 앗차경험을 겪어왔던 결과치다. 근로자들의 전사적인 안전의식을 강하게 느끼고 인식하여 안전행동을 추진하는 기업은 이와 같은 유사재해도 사전에 제거할 대응 자세가 갖춰지게 될 것이다. (중략)
이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
감시는 유방건강자료의 알맞은 경영에 대한 기본적인 판단이다. 감시는 꼭 필요한 노력과 근원에 초점을 맞추는 것과 똑같이 엄청난(확실한) 문제점 지역에서 할 수 있다. 감시는 농장에서 장기간 유방건강관리가 필요 하다는 것에 긴장을 가져야 한다. 다른 곳으로 주의가 갈 수 있다는 것에서 많은 영향이 있을 수 있다. 감시는 정확한 행동동기가 있어야 한다. 감시는 유방염관리 권장이 적용되는 것과 같이 유질에서 향상의 직접적이고 시간 코스가 문서로 외기 위한 돌봄이 있어야 한다. 유방건강자료의 알맞은 관리 없이는 유방건강과 유질에 대한 지속적인 최고의 기록은 성취되기 힘들다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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