• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.103-108
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• 2019

본 연구의 목적은 국내 소방 전문학술지에 게재된 선행연구 분석을 통해 소방분야 연구편중 정도를 분석하고, 화재 인명피해 저감 정책 이슈 및 4차 산업혁명시대 기술 환경 변화를 반영한 소방안전 발전방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 한국화재소방학회지 연구분류체계, 국가화재안전기준, 한국소방산업기술원 연구개발사업 분류체계, 4차 산업혁명 핵심분야, 인간행동과학 응용 분야 등을 기준으로 소방연구분야 체계를 정립한 후, 한국화재소방학회 논문지에 게재된 최근 10년간의 논문 929건을 소방연구분야 체계별로 분류하고 빈도분석을 하였다. 분석결과 화재화학·물리, 감지 및 소화시스템, 화재안전설계 및 관리, 피난 및 인간행동분야 순으로 많이 연구가 된 것을 확인하였다. 감지 및 소화시스템에 대한 연구는 주로 소화설비, 경보설비, 제연설비가 많이 연구되었으며, 화재의 주요 원인이 되는 인간의 행동부주의를 줄일 수 있는 소방교육, 훈련에 대한 연구가 매우 미흡하다는 것을 확인하였다. 아울러 최근 진행되고 있는 4차 산업기술과의 융합연구도 매우 드물다는 것도 확인되었다. 결론에서는 사람의 행동부주의를 개선할 수 있는 교육과 훈련분야의 연구필요성 등을 논의하고, 향후 연구의 발전방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.910-917
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• 2007

인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.89-95
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• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.157-160
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• 2022

딥러닝이 각광받기 시작하면서 인간의 자세와 행동을 인식하고 분류하기 위한 인공지능 기술 또한 급속도로 발전하게 되었다. 영상에서 인간의 자세를 디지털 데이터로 표현할 때 인체의 주요 관절점의 위치와 연결관계를 나타내는 스켈레톤 표현 방식을 주로 사용한다. 본 논문에서는 스켈레톤 데이터에 비밀 메시지를 은닉할 수 있는 스테가노그라피 알고리즘에 대해 소개하고, 스켈레톤을 구성하는 주요 관절점 키포인트를 조작했을 때 행동 인식 인공지능 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 스켈레톤 데이터에 대한 스테가노그라피 알고리즘의 특성과 보안성에 대해 논의한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.167-167
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• 2011

최근 사회기반 시설물들의 대형화, 고밀도화가 됨에 따라 재해 재난대비에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 특히, 화재는 우리 주변에서 지속적으로 발생하는 재난이다. 한편, 지진과 같은 경우에는 중소규모가 한반도내에서 빈번하게 발생하고 있지만 직접적으로 피해를 경험 한 적이 없어, 적극적으로 대비해야하는 재해로는 아직 인식하고 있지 못한다고 할 수 있다. 재난, 재해에 대한 연구는 과거의 피해를 기준으로 미래에 대한 대책을 해결책으로 제시하는 방식으로 많은 연구자들에 의해서 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리사회에 발생 가능한 재난에 대해서 서로 다른 인식 수준을 가지고 있는 지진과 화재의 재난에 대한 시민인식차이를 실증적으로 검토하였다. 화재 및 지진에 대한 설문조사를 실시하고 결과 분석을 통해 나타나는 재난시의 인간행동심리를 Facet이론을 이용하여 범위를 선정하고 분석하였다. 분석방법으로는 통합적 분석 방법으로 각 연령대별로 분류하여 분석하였다. 연령대별로 습득한 지식 및 교육환경 배경이 차이가 있을 것이라는 가정 아래 연령대별 분류를 하였다. 설문조사결과를 바탕으로 Facet이론에 근거하여 분석한 결과, 화재발생시의 통합적 분석의 경우는 [MATTER], [SPACE], [ENERGY]등이 다수 나타났고 지진 발생 시에는 통합적으로 [SPACE], [ENERGY]가 다수 나타났다. 따라서, 지진에 대한 국가적으로 교육시스템을 갖추고 개인적인 지진발생시 행동상황을 숙지하고 연습하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 결론적으로 지진과 화재시의 인간행동심리를 비교한 결과, 화재는 우리나라에서 가장 빈번하게 발생하는 재해이기 때문에 비교적 국가적으로나 개인적으로 대비를 하고 있다는 것을 실증적으로 나타내었다. 화재로 인한 재난은 국가적으로 끊임없이 교육(인식전환)을 실시하고 있음에도 불구하고 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 지진과 비교해 인위적 과실로 인한 재난임에도 불구하고 사전에 화재발생시 대처하는 행동숙지로 인해 많은 인적 및 재산적 피해를 줄일 수 있다. 최근 우리나라는 지진에 대해서는 건축물의 붕괴로 인한 피해방지에 중점을 두고 건축물의 내진성능에 대한 평가가 점진적으로 추진되고 있다. 하지만, 지진발생시 이와 같은 현재 방재정책과 더불어 국민 스스로 지진에 대한 발생가능성 및 예상위험에 대한 인식수준을 향상시킴으로서 국가적 재난을 효과적으로 대처할 필요가 있음을 실증적으로 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2001

본 논문에서는 인간 행동의 성별 인식문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문가(expert) 신경망의 앙상블로 이루어진 결합 신경망 분류기를 제안한다. 하나는 여러 개의 modular 다층퍼셉트론을 계층형으로 결합한 모텔이고, 다른 하나는 modular 다층퍼셉트론들의 출력값을 의사결정트리로 결합하는 모델이다. 데이터 베이스는 남녀 각 13 명의 데이터로 이루어져 있고, 문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기의 세 가지 동작을, 보통 상태 혹은 화난 상태하에서 10 회씩 반복 수행하여 저장하였다. 행위자의 움직임은 몸에 부착된 6 개의 적외선 센서를 사용하여 기록 되었으며, 2 차원 혹은 3 차원 속도 및 좌표가 그 특징값으로 사용되었다. 앙상블 분류기의 성능을 비교하기 위하여 단일 다층퍼셉트론, 의사결정트리, 자기구성지도 및 support vector machine 을 사용한 실험 결과를 보였다. 실험 결과, 신경망 앙상블 모델이 다른 전통적인 분류기 및 사람에 비하여 훨씬 우수한 성능을 보였음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권1호
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• pp.72-76
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.77-86
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• 2011

본 논문은 커뮤니티를 주된 목적으로 하고 있는 SNG(Social Network Game)에 대한 사용자의 행동과 그 선택적 행동을 유발하는 동기와의 연관관계를 분석하고 있다. 게임제작기술에 대한 연구 및 활용에 비해, 게임 사용자에 대한 연구는 미비했으며 그 주제 또한 게임의 특정목표(예를 들면, "전투"를 통한 레벨상승 및 보상)수행에 대한 사용자의 행동유형을 관찰하는 데 그치고 있다. 따라서 SNG 게임사용자 행동을 문제해결 방식의 관점에서 접근하는 것이 아니라, 인간의 다양한 동기로 인한 행동의 선택 관점에서 연구할 필요가 있다. 이를 위해 첫째, 사회적 속성으로써 Lazzaro의 people fun 모델과 SNS(Social Network Service) 사용자의 동기이론에 대해 고찰한다. 둘째, SNG 13종에 대한 분석 자료를 수집하고 게임이벤트와 사용자의 기능적 행동(functional actions)을 분류한다. 셋째, 분류된 자료를 근거로 SNG 사용자의 주된 행동을 8종류로 설정하고 동기-행동 패턴을 정립한다.