• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.41-45
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• 2021

대학생의 대부분은 진로에 대한 명확한 목표가 설정되지 않거나 졸업 후 진로 미결정으로 인해 어려움을 느낀다. 대학 생활 중 진로의 선택과 결정, 결정을 위해 정보를 수집하고 탐색하는 활동들은 매우 중요하며 대학에서는 진로를 '창업' 으로 결정한 학생들을 위해 다양한 창업교육 프로그램을 제공하고 있다. 정부의 적극적인 지원으로 창업교육은 양적 성장을 하였지만 실제 창업까지는 한계가 있다. 창업을 하기 위한 적극적 창업준비행동으로 이루어질 수 있는 창업교육의 개발이 필요하다. 본 연구는 대학생의 창업교육이 창업준비행동에 미치는 영향 관계를 분석하고 두 영향 관계에서 계획된 우연기술에 의한 기회인식의 매개적 효과를 조사·연구하고자 한다. 이를 위해 대학에서 지원하는 창업교육의 참여 형태, 교육 만족도, 참여횟수 등 창업교육의 실태를 파악하고 창업을 하기 위한 정보수집활동과 도구구비활동 및 목표달성을 위한 적극적 노력 등 창업준비행동을 분석한다. 본 연구를 통해 개인적 관점에서 '창업교육' 이라는 우연한 행동을 기회로 인식하고 창업준비에 긍정적으로 활용할 수 있도록 체계화된 창업교육의 필요성을 시사하며 대학의 취업만을 강조하는 교육 패러다임을 변화할 수 있는 창업교육의 질적 성장의 중요성을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2753-2758
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• 2009

해군에서는 수중 표적을 효과적으로 탐색하기 위한 소나운용전술을 개발하기 위해 노력하고 있다. 효율적인 소나운용전술 개발을 위해서는 먼저 다양한 소나운영전술에 대한 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 시뮬레이션 시스템은 해양환경 정보, 자함 정보, 소나 정보, 그리고 수중표적의 정보를 매개변수로 입력받아 소나운용전술에 대한 시뮬레이션을 수행하며, 시뮬레이션의 진행에 따른 다양한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 수중표적에 대한 함정의 최적 탐색 전략을 평가할 수 있는 탐색효과도 분석용 시뮬레이션 시스템을 설계 개발하였다. 시뮬레이션 시스템은 소나방정식 및 탐지확률곡선을 이용할 수 있도록 개발되었으며, 표적의 실제적인 행동패턴을 고려하여 여러 가지 형태의 기동 패턴을 시스템에 묘사하였다. 개발된 시스템은 앞으로 수중표적에 대한 효율적인 소나운용전술을 개발하고 발전시키는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.761-764
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• 2020

본 논문에서는 라이프로그 데이터를 기반으로 한 행동인식 결과로부터 일상생활의 활동유형을 분석하는 기술에 대해 제안한다. 실제 일상생활 중에 수집한 가속도 센서 데이터만을 이용하여 분석한 행동인식 결과를 정적-동적 행동으로 분류된 특징 벡터로 나타내었고, 이를 클러스터링하여 6개의 대표 활동유형으로 분류하였다. 50명의 사용자 데이터를 분석하여 정적-동적 활동의 비율에 따른 활동유형을 분류함으로써 실제 라이프로그 데이터로부터 일상생활 활동유형을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.215-218
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• 2002

본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.607-613
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• 2018

본 연구는 모돈의 분만징후에 따른 예비행동특성 분석 및 분류를 통하여 정확한 분만시점을 예측하고자 본 실험을 진행하였다. 모돈 12마리(평균 3.5 산차)에서 분만전 징후의 행동특성으로 측정된 행동은 지속시간에 따라 분석된 기본행동(섭식, 서기, 눕기, 앉기)과 빈도로 분석된 특이행동(탐색, 저작, 긁기, 스톨물기)으로 나뉜다. 분만 24시간 전부터 첫 태아가 나오는 시점까지 시간대별 2분 간격으로 영상정보를 녹화 및 수집하여 분석하였다. 그 결과 모돈의 기본행동 중 서기시간(22.6%; 24H, 24.9%; 12H)과 횡와시간(55.9% ;24H, 66.3% ;12H)은 분만 24시간 전의 빈도가 유의적으로 낮게 나타났다(p<0.01). 섭식시간(13.42% 24H, 4.38% 12H)과 앉기시간(8.2% 24H, 4.5% 12H)은 분만 12시간 전부터 감소하는 경향을 보였다(p>0.05). 모돈의 특이행동 중 탐색행동($11.44{\pm}1.80$ 24H, $55.97{\pm}6.13$ 12H), 바닥을 긁는 행동 ($3.75{\pm}1.92$ 24H, $20.99{\pm}5.8$ 12H) 및 스톨물기 행동($0.69{\pm}0.15$ 24H, $3.71{\pm}1.53$ 12H)은 분만 24시간 전 보다, 분만시간이 점점 다가오는 12시간 전부터 점진적으로 빈도가 증가하였다 (p<0.01). 반면 저작행동 ($2.20{\pm}1.67$ 24H, $0.07{\pm}0.01$ 12H)은 분만 12시간 전부터 감소하는 경향을 보였다(p>0.05). 결과적으로 분만시점이 다가갈수록 서기 탐색 긁기 스톨물기 행동이 높게 발현되는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.231-236
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• 2012

소비자 행동이론에 따르면 사람의 성향은 향상초점과 예방초점이라는 두 가지 조절초점 유형으로 나누어지며, 이 두 가지 성향은 다양한 영역에 있어서 소비자의 의사결정에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 개인화 추천에서 Cold Start 문제의 최소화 및 추천 알고리즘 성능 개선을 위하여 조절초점이론을 적용한다. 이를 위하여, 웹쇼핑 로그로부터 소비자 별 행동변수, 정보탐색활동성 지수를 추출하고 이를 활용한 소비자 조절초점성향 분류 방법을 제안한다. 본 연구는 사회과학/IT 융합 연구로서 소비자행동 이론의 시스템화 가능성을 입증하였다는 점에 있어서 의의를 지니며, 향후 다양한 분야의 이론들을 적용한 IT 서비스에 대한 연구로 확장하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.309-313
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• 2008

본 논문에서는 경찰조직에서 경찰공무원들의 조직시민행동과 임파워먼트, 고객지향성에 대하여 검토한다. 그리고 우리나라 지역경찰관들의 행동을 유도해 내는데 이용되는 인적자원관리방법을 모색하고자 한다. 이를 위해서 실증적인 방법을 위한 기초연구의 기반을 제시하고자 하는데 연구의 목적을 두었다. 이에 본 연구에서는 경찰공무원에 대한 조직시민행동, 임파워먼트의 영향요인을 도출하여 구성원들의 고객지향성을 유도해 낼 수 있는 보다 효율적인 인적자원관리방안을 모색하는데 초점을 두고서 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.406-411
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• 2005

본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2003년도 봄 학술발표대회논문집
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• pp.230-231
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• 2003