고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.
사이버 공간이 현실 생활의 일부분으로 통합되어가고 사이버 공간에서의 대인간 의사소통이 보편적인 현상으로 나타남에 따라 사이버 공간에서의 의사소통과 경험 그리고 그것의 영향력에 대한 논의는 그 동안 많이 있어왔다. 그러나 기존의 연구들은 사용자의 행동 특성에 따라 사이버 공간에서의 활동과 영향력, 그리고 그 의미가 달라진다는 점을 간과하였다. 따라서 본 연구에서는 동일한 커뮤니케이션 공간인 싸이월드도 그것에 부여하는 가치와 의미는 사람마다 다르고 따라서 행동도 다를 것이라는 가정하에, 싸이월드에서 나타나는 다양한 이용행동과 활동들을 유형으로 분류하고 그 유형에 따라 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 경험, 활동에서의 차이를 살펴보고자 했다. 사전 연구로 진행되었던 사용자 인터뷰를 통해 정리된 행동문항을 전체 설문을 통해 분석한 결과 싸이월드에서 보이는 개인의 행동적 특성을 의미하는 5 개 요인(적극성.몰입, 낯선 사람과의 연결과 정보 추구, 사생활 보호, 단순한 연락 수단, 폐쇄성)이 확인되었고, 이렇게 추출된 행동 요인을 토대로 싸이월드에서 나타나는 3 개의 행동 유형(적극적 활용형, 폐쇄적. 다이어리 추구형, 새로운 관계.정보 추구형)이 구분되었다. 행동 요인의 차이로 표현되는 3 개의 행동 유형에 따른 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 싸이월드에서의 활동 그리고 싸이월드 경험에 대한 평가를 분석한 결과 행동 유형간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 동일한 싸이월드라는 공간이 사용자가 추구하는 가치와 목적에 따라 각기 다른 공간으로 기능하고 있음을 보여주었다는 데에 의의가 있으며, 가치의 차이로 나타나는 행동 유형에 따라 싸이월드에서 소통하는 대상과 방식이 달라지고 경험의 의미 또한 달라질 수 있음을 시사하고 있다.
본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.
인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
최근 많은 조직들은 정보보안 기술에 투자를 통해, 그들의 정보자원 관리 및 보호를 위한 노력을 하고 있다. 그러나, 조직 내부자에 의한 정보보안 위협 요인은 줄지 않고 있다. 본 연구는 내부자들의 정보보안 부정적 행동에 영향을 미치는 요인을 찾는다. 세부적으로, 연구는 정보보안 관련 업무스트레스와 부정적 행동간의 관계를 찾고, 조직공정성이 업무스트레스를 완화하는 것을 제시한다. 즉, 연구 목적은 조직공정성, 정보보안관련 업무스트레스, 부정적 행동간의 연계 매커니즘을 제시하는 것이다. 매커니즘 요인 구성은 정보보안 및 인사조직 관련 선행연구를 통해 도출되었다. 부정적행동은 회피행동과 이탈행동으로 구성하였으며, 보안관련 업무스트레스는 업무갈등과 업무스트레스로 구성된다. 그리고 조직공정성은 분배공정성, 절차공정성, 그리고 정보 공정성으로 구성된다. 연구 모델 검증은 구조방정식 모델링을 통해 실시하였다. 연구모델과 가설을 설립한 이후, 본 연구는 설문항목을 개발하고 정보보안 정책을 보유한 기업에 다니는 조직원 383명의 표본을 확보하였다. 연구 결과는 정보보안 관련 업무스트레스가 조직원들의 부정적 행동을 높이는 것을 증명하였으며, 조직공정성이 조직원에게 발생하는 업무스트레스를 완화하는 것을 제시하였다. 분석 결과는 내부자의 정보보안관련 부정적 행동을 최소화하기 위한 조직적 전략 수립 방향을 제시한다.
본 연구의 목적은 새로운 매체로 확산 중에 있는 팟캐스트 이용자들의 이용행동을 연구하기 위한 것이다. 본 연구는 팟캐스트의 이용동기를 살펴보는 한편 계획행동이론의 독립변인들인 팟캐스트 이용에 대한 사회적 규범, 이용태도, 자기효능감이 팟캐스트 이용행동에 미치는 영향은 무엇인지를 살펴보고자 한다. 연구결과 팟캐스트의 이용동기는 생활정보추구, 오락추구, 전문정보추구, 현실도피 등으로 나타났다. 특히 이용동기 가운데 생활정보추구와 현실도피 요인이 팟캐스트 이용빈도에 유의미한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 계획행동이론은 팟캐스트 이용행동을 유의미하게 설명하는 모델인 것으로 나타났으며, 그 중 자기효능감이 중요한 변인인 것으로 분석되었다.
주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.
본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.
가정은 인간의 출생과 더불어 최초로 소속되어지는 공동체이며 최초의 교육의 장이다. 인간의 성장 발달에 있어서 초기 환경이 중요한데 여러 환경요인 중에서도 개인의 행동을 형성하는데 있어서 가장 중요한 환경이라고 볼 수 있는 것이 가정환경이라 할 수 있다. 본 연구는 가족의 형태에 따른 인터넷 중독, 대인관계 그리고 부적응 행동 간의 관계를 실증적으로 분석하였으며, 특히 가족의 형태와 인터넷 중독간의 관계에서 대인관계와 부적응 행동이 매개효과를 가지는지에 대하여도 실증적 분석을 하였다. 회귀분석 결과 가족의 형태에 따른 인터넷 중독은 부(-)의 관계로 유의한 것으로 검증되었다. 대인관계에서는 가족의 형태가 정(+)의 관계로 유의한 것으로 나타났다. 반면에 부적응 행동은 인터넷 중독과 같이 가족의 형태와 부(-)의 관계가 있음이 나타났다. 즉, 대인관계나 부적응행동을 통해서 인터넷 중독에 영향을 미치는 매개효과에 대해서도 검증되었다. 그 결과 대인관계와 부적응 행동요인이 가족형태와 인터넷 중독 사이의 매개변수의 역할을 수행한다는 결론을 얻었다.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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