유비쿼터스 환경에 관한 연구가 진행되고 있는 가운데 각 서비스의 접근 제어 역시 중요한 문제로 대두되었다. 이러한 관리 문제의 해결책 중 하나로 상황인지 역할기반 접근제어(Context-Aware Role-Based Access Control, CA-RBAC)가 제안되어 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 지금까지의 연구를 보면 CA-RBAC는 단일 사용자의 시간, 위치 등 물리적 상황만을 역할 부여의 조건으로 활용하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 기존의 CA-RBAC에 권한 충돌 조정 기능을 적용한 CA-RBAC을 보인다. 권한 충돌 조정 기능은 동일한 물리적 환경에서 서로 다른 권한을 가지는 사용자들이 함께 행동하여 접근 불가능한 대상에 접근이 가능해지는 문제를 조정한다.
기존의 다사용자 온라인 게임에서 구현되어 있는 MOB(Mobile Character)들은 '대기' 와 '공격' 의 2 가지 상태를 가지며 사용자의 '공격' 이라는 이벤트에만 반응하도록 설계되어 있는 수동적인 에이전트들이다. 본 논문에서는 기존의 '대기' 와 '공격' 상태에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격' 과 '접근' 자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 NPC 에이전트를 설계한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 독립적이면서 대표적인 강화학습법인 Q-학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 the Prey and Hunters Problem를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM 을 이용한 일반화 방법을 제안한다. 이 방법은 다층 퍼셉트론 신경망과 역전파 알고리즘을 이용한 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM 을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 채 경험하지 못한 상태-행동들에 대한 Q 값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 판매원 개인적 요인 중 서비스 및 과업수행 경험기간을 고려하여 CRM의 기술도구인 영업자동화(Sales Force Automation: SFA이하)시스템을 받아들이는 판매원의 행동특성을 파악하고 그들은 어떤 일관된 신념과 데이터만족에 대한 과업기술적합성 그리고 사용행동을 보이는지 밝히고자 한다. 이는 고객과의 관계에서 실질적인 효과를 높일 수 있는 긍정적이고 적극적인 자세로 주도적인 판매 업무를 강화시키기 위한 것으로 판매원이 SFA 시스템 기술을 단순히 업무상으로 접근하는 것이 아니라 좀 더 효과적으로 기술을 수용하려면 판매원의 심리를 어떻게 파악해야하며 적절한 시스템에 적용 및 데이터 만족에 대한 과업기술적합성과 함께 유도하여 사용행동으로 이끌도록 하는데 의의가 있다.
키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.
분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다
고객의 잠재적 가치를 포착하는 것은 특별히 새로운 제품이나 서비스 또는 새로운 비즈니스를 시작하는 서비스 디자이너에게 매우 중요한 작업이다. 가치 포착은 고객 간, 컨텐스트 간 그리고 다른 시간환경 속에서 차별화를 추구하며 심사숙고하는 서비스 디자이너에게 새로운 컨셉 접근방법을 제시한다. 서비스디자인을 위한 차별화 컨셉 프레임은 사용의 해석적 분석을 가이드하는 관점과 렌즈를 제공하여 고객 행동 가치를 유형화하고, 그러한 결과는 복합적인 서비스디자인의 가치를 향상시킨다.
주택문화관은 소비자와의 접점으로 주택상품을 전시하고 판매하는 실질적인 공간이다. 따라서 주택문화관은 다양한 디자인을 통한 경험을 제공하고, 소비로 이어질 수 있는 마케팅 요소로써의 공간이 되어야 한다. 특히 행동체험은 신체적 경험을 유도함으로써 기억과 추억을 남기는 핵심적 공간마케팅 전략이다. 본 연구에서는 현실적 체험요소와 호기심 자극 체험요소를 제안하여 소비자들에게 은유적이고 장기적인 인식을 지원하며, 이것이 공간 마케팅 관점에서 반복적이고 지속적으로 접근 가능한 소비환경이 되는 전략을 제시한다.
오늘날의 정보시스템 환경에서는 물리적인 접근 통제나 정보보호기술 측면에서의 통제만으로 정보자원을 효과적으로 보호하기 어렵다. 흔히 정보보호는 기술보다는 관리의 문제라고 한다. 따라서 효과적인 정보보호는 조직 구성원의 정보보호 중요성에 대한 인식을 전제로 하며, 인식을 높이기 위해서는 적절한 교육과 훈련이 수반되어야 한다. 본 연구에서는 사회심리학 관점으로부터 의사결정과정 측면과 교육 및 훈련의 효과성 측면에서 정보보호에 대한 사용자의 실제 행동과 내면화 과정을 규명하였다. 이를 토대로 조직 구성원이 지속적인 정보보호 실제 행동을 할 수 있는 정보 보호 교육 및 훈련 프레임워크를 제안하고, 구성요소별 전략과 프로그램의 실행 단계를 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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