• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.455-458
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• 2000

인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.257-260
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• 2007

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1332-1335
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.140-142
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• 2000

인간과 기계가 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 컴퓨터 시스템이 인간의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터 시스템이 인간의 움직임을 관찰한 후 행위자의 성별을 인식하도록 하는 시스템을 구현하였다. 두 가지 감정상태(보통상태, 화난 상태) 하에서 일어난 인간의 세 가지 동작(문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기)을 대상으로 하여 인간 동작 데이터를 통해 만들어진 학습 데이터를 통해 98.0%의 인식률을 보일 때까지 학습시키고 나서, 이전에 사용하지 않았던 새로운 데이터에 대해 얼마나 설별을 잘 구별해 내는지 실험하였다. 동작이 일어나는 동안 행위자의 몸 여섯 군데에서 속도 데이터를 얻어내서 신경망의 입력값으로 사용하였다. 그 결과 최저 62.3%이상 최고 94.3%까지 인간 성별을 구분해 낼 수 있었고 이는 같은 데이터에 대해서 사람을 통해 실험한 것보다 훨씬 나은 것이다.

• 전자통신동향분석
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• 제20권2호통권92호
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• pp.14-20
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• 2005

인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.

• 인터넷정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.19-25
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• 2017

• 대한지리학회지
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• 제51권5호
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• pp.613-632
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• 2016

'인류세'라는 새로운 지질학적 연대가 도래했다는 최근 지질학계의 주장은 인간 사회와 자연을 분리된 것으로 여겨온 기존의 대중적 인식에 균열을 가져오고 있다. 인문지리학자들은 인류세 논의가 시작되기 오래전부터 이같은 이분법적 인식을 해체하고 인간과 자연의 관계를 새롭게 이해하기 위한 이론들을 개발해 왔다. 본 논문은 이같은 이론적 논의의 최전선에 있는 '비인간지리학(more-than-human geography)'의 주요 개념, 논쟁, 연구 성과를 소개, 국내 정치생태학 논의의 이론적 지평을 넓히고자 한다. 최근 영미 정치생태학계에서 비인간지리학은 인간-자연 관계를 이해하고 형성하는 데 있어 그간 소외돼 온 비인간 행위자의 활약에 주목함으로써, 인간 행위자 중심의 기존 연구를 발전시킬 수 있는 새로운 이론으로 주목받고 있다. 이 이론은 2000년대 전후 지리학계에서 발생한 '물질적, 수행적 전환'에서 출발, 인간과 자연의 물질성에 주목하고, 이를 통해 자연에 대한 구조주의적 이해와 생산주의적 이해를 넘어서고자 한다. 비인간지리학자들은 행위자-연결망 이론, 비재현 이론, 생기철학에 이론적 기반을 두고, 비인간 행위성(nonhuman agency)과 감응(affect) 등의 개념을 통해 인간-자연 관계를 분석한다. 비인간지리학에서 자연은 다양하고 이질적인 인간 및 비인간 행위자들의 수행(performance)에 따른 결과물로 인식되며, 네트워크 행위자들의 다양한 수행에 따라 끊임없이 새롭게 만들어지는 것으로 생각된다. 이같은 혼종적, 과정적, 내재적 존재론에 기반을 두고, 비인간지리학은 비인간 행위자와 비재현적 소통이 인간-자연 관계의 이해와 형성에 깊이 개입돼 있다고 보고, 자연에 대한 정치적, 윤리적 결정에 있어 비인간 행위자를 적극 포함시켜야 한다고 주장한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.61-62
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• 2013

인류 문명은 철학, 사상, 과학, 기술의 발달에 의해 진화되어 왔으며 그 근저에는 개념의 생성이라는 창조 행위가 있었다. 이것은 하나의 상징 행위라 할 수 있으며 인간과 동물을 구분짓는 행위라 할 수 있다. 그렇다면 이런 행위들은 어떻게 가능한 것인가? 본 논문은 이러한 창조행위의 근거를 영성에 의한 영감의 발현이라 전제하며 이를 바탕으로 한 문화의 개념인 SeaCircle을 통해 창조적 문화 실현을 위한 인식의 확대를 꾀하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.450-452
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• 2000

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.