• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.1
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• pp.103-113
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• 2008

Although people have had more opportunities to enjoy various types of game, most of players have felt less satisfaction with the games. This is the reason that since most Non-player Characters (NPCs) are simple and uniform, they have some limitations for competing with a variety of players. Thus, technologies for creating intelligent NPCs that can compete with each player at a similar level are required. In this paper, we present an action information management method for creating adaptive NPCs based on the algorithm for calculating their action efficiency. This algorithm is useful to the adaptation method for saving and controlling player-appropriate action. In our method, adaptive NPCs observe the actions of players and collect the relationship data between status and action. The efficiency value of the action data is calculated and data of similar status are grouped, and finally stored at the action database. The game system of NPC updates the action database and stores diverse actions. Then, NPC selects action with high efficiency value. We have tested our algorithm on an action game. A random test subject performed a one-on-one game against an adaptive NPC in real-time. As a result, the action dispositions of both the subject and NPC are analyzed in a log file to determine whether or not the disposition of the subject is similar to that of the NPC. The statistics of the diverse test results shows that NPCs become adaptive to players with error rate within less than 6%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.461-468
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• 1993

이광오[1]의 연구를 바탕으로 한글 필기 행동의 설명을 시도하였다. 한글 필기에 나타나는 실수에는 예기, 지속, 부가, 생략 등의 유형이 있었으며, 실수에 개입되는 단위로는 단어, 글자, 자모가 인정되었다. 필기에 필요한 기본단위로 글자표상을 가정하고, 심성어휘집에서의 부분적 표기정보 인출과 음소-자모 변환에 의해 글자표상이 생성되는 필기행동 모형에 대해 고찰하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.19 no.2
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• pp.39-46
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• 2019

Recently, information security accidents are becoming more advanced as social engineering attacks using new types of malicious codes such as phishing. Organizations have made various efforts to prevent information security incidents, but tend to rely on technical solutions. Nevertheless, not all security incidents can be prevented completely. In order to overcome the limitations of the information security approach that depends on these technologies, many researchers are increasingly interested in People-Centric Security. On the other hand, some researchers have applied behavioral economics to the information security field to understand human behavior and identify the consequences of the behavior. This study is a trend analysis study to grasp the recent research trend applying the concept and idea of behavioral economics to information security. We analyzed the research trends, research themes, research methodology, etc. As a result, the most part of previous research is focused on 'operational security' topics, and in the future, it is required to expand research themes and combine behavioral economics with security behavioral issues to identify frameworks and influencing factors.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.305-312
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• 2004

인터넷 웹 사이트 상에서 사용자 행동은 클릭(click)을 단위로 모두 로그 (log)에 기록된다. 웹 서버를 통해 남는 웹로그를 가공하여 단순한 통계 수치 외에, 사용자 행동을 분석할 수가 있다. 특히 인터넷 쇼핑몰에서 사용자의 행동에 대한 분석은 중요하며, 고객의 획득, 유지 전략을 수립하기 위한 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동을 비즈니스 관점에서 분석한다. 쇼핑몰 사이트의 유입 경로 분석의 다양한 관점에 대해 논의하며, 관심 카테고리 및 상품 분석, 첫페이지 영역별 분석 등 새로운 분석 방법에 대해 소개한다. 이와 함께, 이 분석과정에서 필요한 효율적인 데이터 구조, 운영계 데이터 베이스 정보 및 이들간의 연동방안과 분석 결과의 활용 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.515-518
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• 2009

이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.428-430
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• 2012

악성코드의 위협이 점차 증가하고 있다. 악성코드를 보다 잘 탐지하기 위해 의미 구조를 기반으로 탐지하는 안티바이러스 프로그램이 필요하게 되었다. 의미구조를 기반으로 악성코드를 검출하기 위해서는 프로그램의 어떤 행동이 나쁜 행동인지를 구체적으로 서술하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 악성코드의 행동을 형식적으로 나타내는 기술 언어를 만들고 그것이 얼마나 표현가능한지를 악성코드의 행동을 직접 표현해 봄으로써 구체적으로 설명한다. 이 기술 언어를 사용하여 특정 프로그램과 기술 언어를 입력으로 받아 악성코드인지 여부를 알아내는 정적 분석기를 만들 수 있을 것이다. 여기서 제시하는 행동 기술 언어는 프로그램의 행동을 구체적으로 고차원으로 표현할 수 있고, 악성코드의 대표적인 행동들을 충분히 담을 수 있을 만큼 강력하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.475-479
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• 2007

본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.719-724
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• 2007

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 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.390-392
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• 2012

인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.