• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.91-98
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• 2023

인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.74-76
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• 2015

국내외 해사당국이 추진해온 해양사고 재발방지대책은 선박의 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선 등이 주를 이루었다. 그러나 본 연구에서는 해양사고 통계분석을 바탕으로 선박 선원 교통환경에 대한 기존 정책의 정합성(整合性)을 종합적으로 검토하고 향후 운항자와 항행여건의 관계에 관한 인간공학적 접근이 필요함을 도출하였다. 이를 위해 교통이 밀집한 연안해역에서 인간이 느끼는 주관적 위험도를 객관적으로 평가하기 위한 수치모델의 개발 또는 개선 방안을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.340-347
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• 2007

"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.289-292
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• 2004

여러 분야에서 다양한 목적으로 인간처럼 생각하는 시스템을 구현하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 인간의 뇌에서 기억을 담당하는 부분은 시각, 청각, 촉각 등의 감각 정보를 이용하여 새로 들어온 정보가 이미 기억된 정보와 같은가를 비교하여 기존 기억에 적용시키거나 새로운 정보로 기억시킨다. 기존의 모델은 ART를 사용하여 그것을 구현하고 반복 학습되지 않는 정보는 잊혀져 버리는 것과 강한 자극과 함께 입력된 정보는 반복 학습되지 않아도 잊혀지지 않는 것이었다. 그 모델을 이용할 경우 모든 감각에 대한 정보들이 전부 한 번에 처리되었기 때문에 감각별로 정보를 차등적으로 조절하여 처리하기가 곤란하였다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위해 기존의 ART를 이용한 모델에서 감각 정보를 비교하는 과정을 퍼지 규칙을 도입한 방법으로 교체하고자 한다. 우선 입력받는 감각 정보의 여러 값들을 감각 별로 그룹화 한 후 그룹별로 퍼지 규칙을 이용하여 비교한다. 기억된 정보들을 퍼지 규칙으로 하고 입력된 정보를 이용하여 각각의 규칙에 대한 결과를 낸다. 이 모델에서는 퍼지를 사용하여 기억된 정보에 대한 이해가 쉽고, 기억된 정보를 이용할 때 규칙을 조절하여 적용하는 것으로 상황에 따라 필요한 감각 정보를 알맞게 적용할 수 있을 것이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.75-80
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• 2008

철도 시스템은 높은 수준의 안전성을 요구하고 있으며 열차속도와 교통량의 증가로 다양한 안전시스템이 도입되었다. 그러나 많은 철도 사고에서도 인간의 책임이 중요한 비중을 차지하고 있으며 철도 시스템의 안전은 여전히 신뢰성 있는 인간의 업무수행능력에 많이 좌우된다. 본 연구에서는 열차사고의 가장 중요한 원인으로 알려진 신호위반 진입(SAPD)에 대한 인간 신뢰도 모델을 제시하였다. 그리 신호 발생 과정과 운전자의 성능 특성을 고려하여 인간 신뢰도를 정량화 할 수 있는 수학적 표현식을 유도하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.522-527
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• 2008

사회적 감성 에이전트는 인간과 유사한 사회지능(Social Intelligence)을 가지고 있는 에이전트로서, 인간의 감정을 인지 및 학습하고 적응을 통하여 상대방의 감정과 상함에 따라 적절한 반응을 할 수 있는 능력을 가기고 있다. 이 에이전트는 인간이 에이전트를 더 살아 있는 것처럼(Believable) 느끼게 하여, 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 도와줌으로써 인간에게 더욱더 개인화되고 적합한 서비스 창출하고 제공할 수 있는 에이전트 모델이다. 본 논문에서는 인간의 사고 과정과 동일한 3단계 사고 작용 모델(Three-Layered Affect Functioning Model)을 통해서, 에이전트가 사용자의 감정과 상황을 인식하여, 지능적 반응이나 행동을 가능하게 하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 에이전트의 감정과 상황인식을 위해서는 심리학 모델인 OCC 모델과 결정트리 구성 알고리즘인 ID3를 활용하였다. 이를 통해서 교육, 예술, 연예, 디자인, 의료 등 다양한 분야에서 응용될 수 있는 사회적 감성지능형 에이전트를 개발할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.87-93
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• 2004

본 논문에서는 인간의 행동과 유사하게 군중을 재편성하는 행동패턴 모델을 제안하고, 그 모델을 가상 환경의 캐릭터에 적용하여 구현하였다. 게임과 같은 가상환경에서 군중을 표현하는 군중 시뮬레이션의 사실감을 높이기 위하여 군중의 행동 패턴을 결정함에 있어 인간의 감정에 기반을 두었다. 이러한 모델을 바탕으로 인간의 감정을 캐릭터에 적용하고자 몇 가지 규칙을 정의하였고, 이를 바탕으로 군중에 속해있는 캐릭터들의 군중간의 이동을 사실적으로 구현하였다. 본 연구를 적용하여 보다 자연스러운 군중의 행동을 시뮬레이션 할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.750-754
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• 2007

본 논문은 실내의 로비나 복도에 설치된 방범 카메라로부터 얻어진 일련의 영상으로부터 '걷기', '뛰기', '앉기', '일어서기', '넘어짐'의 비교적 짧은 시간에 일어나는 인간 행동들을 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관해 다룬다. 먼저 입력으로 받은 영상을 계층적 색인 구조를 갖는 다중 가우시안 기반의 배경 모델을 이용하여 윤곽을 추출하고 객체를 인식하여 시간차에 의한 가중치로 누적하여 시간 템플릿을 만든다. 만들어진 시간 템플릿으로부터 특징을 추출하여 신경망 모델에 적용하여 5가지 인간행동을 구분한다. 구현된 시스템으로 인간행동 인식 실험을 수행하였는데, 실험 참가자들의 행동 방식이 약간씩 달랐음에도 불구하고 높은 인식률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1005-1008
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• 2021

메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.223-236
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• 2012

본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.