• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.301-302
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• 2021

본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.542-545
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• 2010

모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.79-98
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• 2019

본 논문은 인터넷을 사용하면서 심각해지는 개인정보위험에 대해 청소년들의 개인정보와 관련된 태도와 보안행동을 합리적 행동이론과 보호동기이론을 바탕으로 실증적인 데이터를 이용하여 알아보았다. 인터넷 등을 사용하면서 개인정보위험에 대한 개인의 보안행동을 알아보기 위해 사회적 영향요인으로 주관적 규범과 개인적인 특성인 자기 효능감과 보안 태도, 보안의도, 개인혁신성이 보안 행동에 어떠한 영향을 주는지 청소년을 대상으로 확인하였다. 통계 패키지인 엑셀, SPSS 21.0과 SmartPLS2.0.M3를 통해 실증연구를 진행하였다. 연구결과는 정보기기와 인터넷을 사용하는 청소년들의 보안태도와 행동이 밀접하게 관련되어 있고, 청소년에게 영향을 미치는 사회적 영향인 주관적 규범과 개인적 성향인 자기효능감, 보안태도는 보안행동에 큰 영향을 미치고 있음을 연구결과를 통해 알 수 있었다. 청소년들이 새로운 기술을 사용하고 접하는 과정에서 보안의 중요성을 알고 보안행동으로 연결될 수 있도록 지속적인 교육을 통해 안전하게 개인정보를 지켜나갈 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.199-202
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• 2005

최근 디지털 기기들이 융복합화 되며 다양한 기능을 갖춘 제품이 출시되고 있고, 유비쿼터스 환경을 이끌어갈 제품으로 스마트폰이 주목받고 있다. 스마트폰에서 실행되는 다양한 사용자 행동 정보들 중에 중요한 의미를 지닌 행동들을 찾아내고 기록해서 사용자의 중요했던 기억을 찾는데 도움을 줄 수 있다. 스마트폰을 사용하면서 얻어지는 행동 정보들은 양이 방대하여 기존의 시간대별 또는 카테고리식의 나열은 사용자가 필요한 정보를 쉽게 얻기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 키그래프를 사용해 사용자 행동 정보를 분석하고 핵심 이벤트 중심의 사용자 정보 관리 방법을 제안한다. 키그래프는 단순히 행동 정보의 빈도수가 많다고 높은 점수를 부여하는 것이 아니라 빈도수가 낮더라도 중요한 이벤트 정보를 발견할 수 있다. 시나리오를 바탕으로 만들어진 사용자 정보를 분석해서 시간의 흐름에 따른 핵심 이벤트와 그와 관련된 이벤트를 찾아내는 서비스를 생성하고 제안한 시스템의 유용성을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.579-582
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• 2009

최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.77-78
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• 2011

현대 사회에서는 복잡하고 넘쳐나는 정보들을 스마트한 기술을 통해 지식 기반으로 제공한다. 이에 따라 정보를 기반으로 한 대표적인 콘텐츠인 인터넷 뉴스 또한 지식 기반의 제공이 필요하다. 하지만, 현재 인터넷 뉴스는 정보를 노출하는데 편향되어 있다. 따라서 본 연구에서는 행동 기반의 뉴스를 통해 실 사용자들에게 유용한 정보를 제공해주는 것을 목표로 한다. 결론적으로 지식 기반의 뉴스는 "사용자가 예측할 수 있고 행동할 수 있도록 돕는 정보로 제공되어야 한다."라는 결론을 도출해냈으며, 이는 지식 기반의 인터넷 뉴스 콘텐츠를 위한 행동 분류를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.597-598
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• 2016

행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.

• 정보화정책
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• 제22권3호
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• pp.16-35
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• 2015

최근 프라이버시 분야에서는 태도와 행동의 일관성 가정을 토대로 진행되어온 기존의 프라이버시 연구를 부정하고, 프라이버시 태도가 더 이상 행동에 영향을 미치지 않는다고 주장하는 프라이버시 역설 관점의 연구가 점점 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 정보제공의도와 정보제공행동 간의 관계에서 프라이버시 역설 현상이 실제로 존재하는지 확인하고, 왜 이러한 현상이 나타나는지 행동경제학에서 논의되는 이중 프로세스 이론을 통해 설명하고자 하였다. 실증분석 결과, 정보제공의도와 정보제공행동 간에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 프라이버시 역설의 존재가 확인되었다. 다음으로, 프라이버시 위험은 합리적 사고에 의해 지배되는 프라이버시 의사결정의 결과인 정보제공의도에, 프라이버시 신뢰는 직관적 사고에 의해 지배되는 실제 교환관계의 결과인 정보제공행동에 영향을 미치는 것으로 분석되어 이들이 상황에 따라 차별적 역할을 한다는 것이 확인되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.21-26
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급속한 발전은 Multi-Sensor를 이용하여 자동으로 사용자의 행동인식을 가능한 환경을 만들어주었다. 따라서 이 논문에서는 사용자가 일상생활을 하는데 있어서 기본적으로 필요한 행동인 ADL(activities of daily living)의 수행능력을 분석하고 진단할 수 있는 Multi-Sensor기반의 ADL 자동 진단 시스템을 구축하였다. 두 개의 가속도 센서를 허벅지와 손목에 부착하여 사용자의 행동 정보를 수집하고 이를 Decision-Tree를 통하여 분석하여 사용자의 행동 정보를 수집하였다. 또한 Zigbee 센서를 이용하여 개별 물체의 Object ID를 이용하여 사용자의 위치정보와 주변의 물체의 정보를 수집하여 사용자의 상태 정보를 수집하였다. 이렇게 수집된 행동 정보와 상태 정보들을 통하여 일상생활에 필요한 약 20여 가지의 행동을 인식하였고 평균적으로 96%이상의 정확도를 나타내었으며 이를 통하여 ADL 지수를 자동으로 측정하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1073-1082
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• 2004

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.