• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.606-608
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• 2022

센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.298-300
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• 2001

본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.241-244
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• 2005

최근 로봇의 개발 경향은 인간과 로봇이 공존하면서 서비스를 제공하는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세이다. 인간은 자신의 성향에 맞게 능동적인 역할 수행하는 서비스 로봇을 요구한다. 하지만 일률적으로 생산된 서비스 로봇은 다양한 사람들의 개성을 모두 충족시키지 못하고 있다. 그래서 사용자의 환경, 상황을 인식하고 사용자의 성향에 맞는 행동을 지능적으로 판단하고 대처할 수 있는 로봇이 요구된다. 본 논문에서는 주변 환경을 평가하고 로봇이 스스로 행동할 수 있는 지능형 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수 입력을 통해 제어할 수 있도록 퍼지 룰을 이용하여 추론하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.394-395
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• 2023

"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.3
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• pp.120-140
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• 1999

Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다

• 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.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2006.05a
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• pp.294-299
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• 2006

한국에서는 석유화학 산업의 역사가 30년 이상이 되어 잠재적인 사고의 위험 가능성이 높아지고 있다. 지금까지의 석유화학 산업에서의 전통적인 위험성 평가와 시스템의 제어는 기계적인 결함에만 중점을 두었기 때문에 인간의 행동을 제어하는 것은 간과하여 왔다. 비록 자동화 기술가 제어기술의 발전이 필요함에도 불구하고 인간의 의사 결정 요소는 석유화학 산업에서 사고를 예방하는데 필수적이다. 대부분의 심각한 사고는 부적절한 인간의 행동과 안정장치의 기계적인 결함이 동시에 존재할 경우에 발생한다. A-HRA(Advanced Reliability Analyzer) 소프트 웨어는 석유화학 플랜트 내에서의 인적오류 확률을 분석하고 사고 데이터를 축적하기 위하여 개발되었다. A-HRA 프로그램을 이용하여 1960년대 이후부터 최근 까지 한국의 석유화학 산업에서 발생하여온 인적오류 사고 데이터를 입력하고 사고마다의 근본원인과 수행영향인자를 분석하였다. 이 본문에서는 Root cause Aanlysis을 통한 결과와 PIF(Performance Influencing Factor) 평가 결과를 보여준다. 이 분석 결과는 석유화학 산업의 안전을 극대화 시키면서도 인적오류 제어를 통하여 안전비용을 최저화 시킬 수 있는 대책을 제시할 것이다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.4
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• pp.411-417
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• 2013

Two-dimensional image processing method and tools Rigi then developed a report prepared by a variety of video and three-dimensional images are increasing demands for navigation. The hard part to experience in the real world experience in the virtual environment, and has the purpose to take advantage of. This is a system that provides a simple 3D background, but everyday actions that can control the system with the needs of an instinctive interface technology means. The purpose of this study a variety of human behavior using the Kinect device in action close to the three-dimensional technology to develop a new navigation control is Kinect Holography and 3D images using the input data so that you have the linkage is to design the system.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.13 no.2
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• pp.197-219
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• 2002

Education is an intentional change of human behaviors. This change is implemented through the learning process of humans. The principles in the learning process and its psychological mechanism are based on learning theories. The objective insight about how they are related with school libraries as a basic organization supporting school education, what they can contribute and what their research methodologies are is a base for educational and academic research of school libraries. This study at first is to investigate learning and teaching theories for school libraries based on behavioral learning theories, cognitive learning theories and constructive learning theories which are general trends for learning theories. Then it is to introduce new theory 'library-based education approach (LBEA)'as an educational base of school libraries.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.2
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• pp.179-190
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• 2017

Hand Accelerometers are widely used to detect human motion patterns in real-time. It is essential to reliably identify which type of activity is performed by human subjects. This rests on having accurate template of each activity. Many human activities are represented as a set of multiple time-series data from such sensors, which are mostly non-stationary and non-linear in nature. This requires a method which can effectively extract patterns from non-stationary and non-linear data. To achieve such a goal, we propose the method to apply Hilbert-Huang Transform which is known to be an effective way of extracting non-stationary and non-linear components from time-series data. It is applied on samples of accelerometer data to determine its effectiveness.