본 연구는 온라인상에서 신뢰와 상호성 규범이 정보공유 의도 및 정보공유 행동에 미치는 영향관계를 파악하기 위하여 오프라인의 면대면 정도를 선행요인으로, 정보 중요성을 조절변수로 설정한 후 대학생을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 실증분석 결과 오프라인의 면대면 정도는 온라인상의 동일시기반 신뢰와 상호성 규범에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 면대면 정도로부터 영향을 받는 동일시기반 신뢰와 상호성 규범 중에서 상호성 규범이 정보공유 의도 및 정보공유 행동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 동일시기반 신뢰는 정보공유 의도 및 정보공유 행동의 관계에 유의적 관계를 가지지 않는 것으로 나타났다. 그리고 상호성 규범은 정보공유 의도가 매개된 경우에 정보공유 행동과 유의적 관계를 가지는 것으로 나타났다. 정보 중요성의 조절효과에 대해서는 조절변수의 개입이 배제된 상태보다 개입된 경우에 더 유의적인 것으로 나타남으로써 정보의 중요성 정도에 따라 상호성 규범과 정보공유 의도 및 정보공유 행동의 관계가 변화되는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 변화하는 환경에서 에이전트의 인지 정보로부터 움직이는 물체의 운동모델을 미리 알 수 없는 경우에도 적용할 수 있는 적응적인 행동을 생성하는 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 강건하지만 다양하고 복잡한 환경에 적용할 수 얼었다. 환경에 대한 정보가 없는 상황에서 에이전트가 자율적으로 행동하기 위해서는 행동 기반의 방법이 적합하며, 실제와 같은 변화는 환경에서 에이전트의 적응적 행동을 위해서는 상황을 미리 추론하고 대처하는 능력이 필요하다. 움직이는 장애물 피하기는 변화하는 환경에서의 적응적 행동생성의 가능성을 보여줄 수 있는 문제이기 때문에 다양한 방법으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 고정된 장애물뿐만 아니라 움직이는 장애물을 인지하고 피하는 적응적인 행동을 생성하기 위한 2단계의 제어 구조를 제안한다. 1단계는 상황을 인지하고 자율적으로 행동을 생성하는 행동 네트워크 구조이고 2단계는 변화하는 상황을 추론하고 제어정보를 1단계로 전달하는 베이지안 네트워크 구조이다. 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법으로 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
분산 인공지능 분야에서는 여러 개의 기본 객체들이 상호작용을 통해 원하는 작업을 수행하는데, 그 한 예로 행동기반 이동로봇 제어 시스템을 들 수 있다. 이것은 여러 개의 기본 행동 모듈을 개발한 후, 적절한 조정방법을 사용하여 어려운 문제를 해결하며, 행동 네트워크는 행동 모듈들간의 협력과 억제를 모델링 하여 주어진 작업을 달성하도록 행동들의 실행순서를 조정하는 방법중의 하나이다. 정적으로 행동을 선택하는 규칙기반 결합 방법과는 달리 목표에 기반 하여 행동 네트워크는 다양한 행동들의 실행순서를 동적으로 선택한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 진화 방식으로 설계된 기본 행동 모듈을 행동 네트워크와 규칙기반 방법으로 선택하는 실험을 수행하며, 그 결과 행동 네트워크가 변화하는 환경에서도 좋은 성능을 보인다는 사실을 확인할 수 있었다.
사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.
본 연구의 목적은 고객의 정보참여행동 중 대표적 행동유형인 구전과 협조를 중심으로 참여유형의 결정요인과 구전과 협조간의 단계적 행동경로의 관계, 그리고 행동단계의 촉진변수에 대하여 살펴보았다. 구전은 대고객시민행동, 만족, 몰입의 선행요건에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 반면 협조는 구전의 선행요건의 영향을 받기 보다는 구전의 영향을 받는 것으로 나타났다. 만족, 몰입 등의 관계적 선행요건이 정보참여행동에 중요한 전제요건이기는 하지만 보다 적극적인 정보참여유형을 결정하진 않았다. 구전과 협조간의 참여수준 이행에 대한 분석은 경쟁모델 비교분석을 통해 구전에서 협조로의 참여수준이행이 확인되었고, 관여는 참여수준을 조절하는 촉진변수의 역할을 하였다.
강인한 행동 인식을 하기 위해서는 연속적인 전신 제스처 입력에서부터 의미 있는 부분만을 분할하는 기술이 필요하다. 하지만 의미 없는 행동을 정의하고, 모델링 하기 어렵기 때문에, 연속적인 행동에서 중요한 행동만을 분할한다는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 연속적인 전신 행동의 입력으로부터 의미있는 부분을 분할하고, 동시에 인식하는 방법을 제안한다. 의미 없는 행동을 제거하고, 의미 있는 행동만을 적출하기 위해 garbage 모델을 제안한다. 이 garbage 모델에 의해 의미 있는 부분만 HMM의 입력으로 사용되어지며, 학습되어진 HMM 중에서 가장 높은 확률 값을 가지는 모델을 선택하여. 행동으로 인식한다. 제안된 방법은 20명의 3D motion capture data와 Principal Component Analysis를 이용하여 생성된 80개의 행동 데이터를 이용하여 평가하였으며, 의미 있는 행동과, 의미 없는 행동을 포함하는 연속적인 제스처 입력열에 대해 $98.3\%$의 인식률과 $94.8\%$의 적출률을 얻었다.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 30분 단위로 나눈 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 행동 검출과 관련된 11가지(in, out, stay, left, right, forward, backward, left_forward, left_backward, right_forward, right_backward)에 대한 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 행동별 비디오 요약을 통해 보여줌으로써 더 자세히 행동 추적된 결과를 볼 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트들을 한 눈에 간단히 확인해 볼 수 있다.
로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.
관광지ITS는 해당 관광지역에 관련한 관광과 교통(명승지, 도로망, 주차, 소요시간 등)에 관한 정보를 제공하는 시스템이다. 하지만 관광주유행동의 관점에서 관광지 정보제공 시스템이 아직 충분히 고려되지 못하고 있다. 관광주유행동의 의사결정에 있어 다양한 정보 니즈가 존재하기 때문에 정보이용과 주유행동의 관련성이 매우 중요하다. 본 연구는 관광지ITS구축을 향한 기본적인 정보니즈 분석과 기존 주유행동 모형 재구축의 기초적 시사점 도출을 목적으로 후지5호 관광지의 정보이용과 주유행동의 관련성 분석을 수행하였다. 구조방정식을 이용한 관련성 분석결과, 주유행동의 단계에 따른 정보이용이 지역인지도와 주유행동에 영향을 미치고 있었다. 이는 관광주유행동분야에서도 정보에 의존하고 있다는 점을 밝히고 있다. 또한 이러한 결과는 관광지ITS에 관한 기초적 정보를 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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