본 연구의 목적은 웹페이지에서 제공하는 제품정보수준에 따른 소비자 행동의 차이를 조망하는 것이다. 연구를 위해 우리는 제품정보수준이 다른 2개의 웹페이지를 만들었다. 그 후, 학습효과를 제거하기 위하여 각각의 웹페이지를 다른 사람에게 보여준 후 응답을 받았고, 각 웹페이지당 178개와 162개의 응답을 얻었기 때문에, 개인의 편견이나 오류를 줄였다. 그 후 응답값을 토대로 제품정보수준이 다른 두 개의 웹페이지를 본 응답자들이 느끼는 유용성, 프라이버시, 소비자 태도, 실제행동간에 차이와 두 개의 모형간에 설정된 인과관계의 가중치에 차이가 있는가를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 제품정보제공수준이 다른 두 개의 웹페이지에서 느끼는 변수간의 차이를 분석하기 위해 t-test를 실시하였다. 분석결과, 제품정보수준이 다른 두 개의 웹페이지를 본 응답자들이 느끼는 유용성, 프라이버시, 소비자 태도, 실제행동간에는 차이가 있었다. 둘째, 높은 제품정보를 제공하는 웹페이지와 낮은 제품정보를 제공하는 웹페이지 사이에 설정된 인과관계 가중치에는 차이가 있었다. 셋째, 제품정보수준은 유용성 및 프라이버시에, 유용성은 프라이버시, 소비자 태도, 실제행동에, 프라이버시는 소비자 태도와 실제행동에, 소비자 태도는 실제행동에 유의한 영향을 나타내었다.
프레임(Key Frame) 애니메이션 방법은 많은 수의 개체들을 동시에 움직여야 하는 애니메이션을 수행 시에 이를 모두 수작업을 통해서 움직여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 행동기반 그룹 애니메이션에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 애니메이션되는 각각의 개체에 자신의 내적 상태와 외부의 환경에 의해서 영향을 받아서 다음에 취해야 할 행동을 확장 가능한 구조로 설계된 행동구조(Behavior Architecture)에 이미 프로그램 되어 있는 모듈을 삽입하였다. 그리고 이에 따라서 판단하고 수행될 수 있도록 한 후에, 각각의 개체가 자신의 고유한 행동을 취해서 움직이면서도 그룹의 특성을 가지는 행동을 수행할 수 있도록 구현하였다.
최근 딥러닝을 통하여 영상의 카테고리 분류를 응용한 행동 인식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 행동 인식을 위한 기존 연구 방법은 높은 수준의 하드웨어 사양을 요구하며 행동 인식에 대한 학습에 많은 시간이 소모되는 문제점을 지니고 있다. 또한, 행동 인식 테스트 결과를 얻기 위해 많은 시간이 소모되며 딥러닝 특성상 적은 수의 학습 데이터는 overfitting 문제를 일으킨다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 행동인식을 위한 학습시간과 테스트 시간 감소를 위해 미리 학습된 VGG 모델을 사용해 얻어낸 RGB 데이터의 특징만을 학습에 사용하고 적은 수의 데이터로 행동 인식 테스트 결과를 높이기 위하여 RGB 데이터 증대를 통해 기존의 행동인식 연구보다 학습시간과 행동인식 테스트에 소모되는 시간을 줄인 방법을 행동 인식에 적용하였다. 이 방법을 UCF50 Dataset 에 적용하여 98.13%의 행동인식에 관한 정확성을 확인하였다.
본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.
본 연구는 후지5호 관광객의 주유행동과 정보이용패턴에 관한 조사에 해당된다. 또한 관광객의 주유행동과 정보이용과의 관계에 초점을 두고 있고, 이러한 관계분석은 군집분석과 수량화 모형을 이용하여 분석하였다. 이 결과 (1) 90%이상의 관광객이 후지5호 관광을 위해 1회 이상 정보를 이용하고 있으며, 여행전, 여행중, 여행전후의 정보이용이 각각 80%, 70%, 60%로 나타났다. (2) 후지5호지역의 정보이용 패턴은 3개 패턴으로 구분되었고, (3) 시 공간적 주유행동 지표(주유행동개시 및 종료시각, 체재시간, 관광지점수 등)는 각 정보이용패턴에 따른 차이가 확인 되었고, (4) 수량화 모형에서는 관광객의 주유행동지표(관광지점수, 체재시간)에 대한 의사결정이 정보이용에 의존하고 있다는 것이 확인되었다.
가상 현실 세계에서 정보교류의 수단으로 자신의 정보를 제공하거나 또다른 정보를 수집하는 등의 정보교류와 자신을 표현하고자 하는데에 기존의 2차원의 캐릭터보다는 3차원의 캐릭터를 이용하여 사용자의 대리인으로 분신(Avatar)을 사용하는 3차원 영상을 주제로 하는 많을 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 세계에서의 분신이 좀 더 현실감이 있는 자연스러운 행동과 상호작용을 보이기 위해서 사람 모습을 닮은 분신을 연구하였으며, 실세계의 자연스러운 정보들(손 동작, 몸 동작)을 분신에 적용하여 가상세계에서 분신의 행동양식과 상호작용이 가능하고 시각, 청각, 역각등의 다중형태의 정보들을 3차원으로 제공하고자 하는데 중점을 두었다. 이 시스템은 가상세계에서 분신을 생성하며 몇가지의 기본 행동을 가지고 간단한 방법과 실시간으로 분신의 움직임을 처리 할 수 있는 분신의 행동양식과 상호작용이 가능한 하가지 시스템을 소개할 것이다. 또한 이 시스템은 다른 기종의 플랫폼(PC, W/S)간에 다중참여자를 위하여 네트윅 환경하에서 실행 될 수 있다.
COncurrent Design Approach for Real-Time System(CODARTS) 방법론은 Gomaa에 의해 제안된 실시간 소프트웨어 설계 방법론으로서 분석 단계에서 CORBA 방법을 사용하여 시스템의 객체와 함수들을 식별하고 행동 모델을 개발한다. 그리고 설계 단계에서는 병렬 태스크 구조화 지침 및 정보 은닉 모듈 구조화 지침을 적용하여 해동 모델의 객체와 함수들을 병렬 태스크와 정보 은닉 모듈들로 구조화한다. 마지막으로 병렬 태스크와 저오 은닉 모듈을 결합하여 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행한다. 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행하기 위해서는 병렬 태스크의 행동 특성이나 태스크간의 인터페이스가 정확히 명시되어야 한다. 이는 분석 단계에서 식별된 객체와 함수들에서 태스크에 대한 정보를 추출함으로써 이루어질수 있다. 본 논문에서는 행동 모델의 객체와 함수들로부터 병렬 태스크에 대한 행동 특성 정보 추출방법을 제안하고 태스크 사이의 인터페이스를 결정하는 방법을 보인다.
본 연구는 감독자의 정보제공과 판매원의 감독참가가 판매원의 역기능 행동에 영향을 미치는가를 관계마케팅 연구에서 발전된 개념인 신뢰도 개념을 도입하여 이론적으로 그리고 실증적으로 검토하여, 판매원의 감독자에 대한 신뢰도가 매개적 역할로 작용하고 있음을 탐색하였다. 즉, 정보제공과 감독참가는 판매원의 역기능 행동에 직접적으로 작용하여 부정적 영향을 미치는 것이 아니라 감독자에 대한 신뢰수준을 매개로 역기능 행동에 부정적 영향을 미침을 탐색하였다.
본 연구는 개인정보보호에 관한 지식이 실제 행동에 미치는 영향에 대해서 분석하는 것을 목적으로 한다. 개인정보보호 관련 지식은 개인정보 개념, 정보주체 권리, 정보보호 행동수칙, 개인정보 가치인식의 영역으로 구성하였고, 개인정보보호 행동은 개인정보보호수칙의 준수, 개인정보침해에 따른 피해구제 노력으로 설정하여, 초등학생 510명을 대상으로 조사하였다. 자기기입식의 방법으로 지식과 행동의 연관성을 측정하고, 행동에 미치는 영향 요인을 분석하였다. 연구결과, 첫째, 교육 유무에 따라서 지식과 행동의 4개 요인은 차이가 없었다. 둘째, 개인정보보호 행동에 영향을 미치는 요인으로 정보보호 행동수칙의 인지와 개인정보 중요성에 대한 가치인식에 관한 지식이었다. 본 연구는 개인정보보호에 관한 교육에 있어서, 어떤 지식을 위주로 제공해야 하는지에 대한 시사점을 제시했다는 데 의의가 있다.
인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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