• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.2
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• pp.165-171
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• 2019

The purpose of this study was to analyse a causal relationship between collective emotion and behavior to sport issues in SNS. For the purpose, 5 sports issues with obvious collective behavior and 5 concerned articles in typical portal sites were selected. From those, each 100 comments with highest recommendation and 5 obvious actions made by the crowd were sampled as the analysis subjects. The results of statistical analyses on collective emotion and behavior materials were as follows. First, collective emotions showed differences by the sports issues. Second, there was a significant causal relationship between collective emotion and behavior in SNS. This study could receive a favorable evaluation due to the statistical analysis on a causal relationship between collective emotion and behavior.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.623-641
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• 2018

The goal of this study is to verify the effectiveness of collective leadership. Specifically, we examine the direct effect of collective leadership on creative behavior and how this relationship is affected indirectly by organization-based self-esteem. Further, we identify the conditional indirect effect psychological safety has in moderating this mechanism. To minimize the common method bias, job rank and the affectivity in work situations were set as control variables. After excluding ten univariate outliers from 319 responses that were collected, a total of 309 samples were used for analysis. Our findings showed that collective leadership has a positive effect on the creative behavior of organization members, and that organization-based self-esteem played the role as partial mediator in the relationship between collective leadership and creative behavior. Also, the conditional indirect effect of psychological safety was found to be significant in the 'high' and 'very high' percentile levels, but not in the 'very low,' 'low,' and 'middle' levels. Together, the findings imply that when leaders at organizations promote members' organization-based self-esteem and creative behavior through collective leadership, it can be more effective when members feel high psychological safety in the organization.

• Korea journal of population studies
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• v.28 no.1
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• pp.313-343
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• 2005

오늘날 환경문제는 범지구적이며 인류의 생존 자체를 위협할 만큼 심각하다. 산업화가 환경문제 발생의 근원적 원인이다. 하지만 자연관, 자연에 대한 지식 증가, 기술개발, 경제성장과 불평등 등도 환경문제 발생의 중요한 원인들이다. 인구는 사회가 성립하는 데 필요한 요소이지만 환경문제 발생의 한 원인이 되기도 한다. 그 이유는 인구가 지탱되는 데 필요한 의식주는 전적으로 자연자원에 의존하고 있는데 인구의 크기는 자연이 감당할 수 있는 용량을 초과했기 때문이다. 이러한 관점은 인구와 환경의 관계에서 인구를 하나의 집합체로 보고 양적으로 접근한다. 그러나 환경문제 발생원으로서는 인구는 질적 차원에서도 접근할 필요가 있다. 즉 집합체로서의 인구를 구성하는 개별 행위자들이 일상생활에서 얼마나 친환경적 행동을 하는 가라는 점도 파악돼야 한다. 왜냐하면 절대 인구수가 같더라도 전체로서의 인구를 구성하는 개별 행위자들의 자연관, 생활양식 등에 따라 자연에 전개하는 행동이 다르고 결국 자연에 가해지는 영향(impact)이 다르기 때문이다. 집합체로서의 인구가 환경문제 발생원인으로 의히마는 바는, 자연자원의 공급량을 훨씬 초과해 추출한다는 점과 자연이 흡수 처리할 수 있는 능력 이상으로 생산${\cdot}$유통${\cdot}$소비과정에서 과도하게 폐기물을 발생시킨다는 점이다. 반면 개별 행위자로서의 인구가 환경문제 발생원인으로 의미하는 바는 풍요성과 편리성을 극대화시키고 일상생활에서 친환경적이지 않은 행동을 무분별하게 한다는 점이다. 이런 맥락에서 이 연구는 환경문제의 본질을 먼저 논의했고 환경문제 발생 메커니즘에 인구가 어떤 방식으로 적용하는 지를 두 가지 차원 - 집합체로서의 인구와 개별 행위자로서의 인구 - 에서 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.404-406
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• 2003

행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
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• 2004.04a
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• pp.137-139
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• 2004

의복이란 끊임없이 변화하는 사회에서 그 사회의 변화를 조절하는 집합적 요소로서, 그 시대의 사상이나 행위 및 관습 등 인간 행동의 변천과 그 시대의 사회와 문화를 반영해 주는 가장 가시적인 도구이다. 의복은 자신의 문화는 물론 다른 문화를 이해 하는데 도움을 주는 역할을 하므로, 한 나라의 문화를 이해하기 위해서는 그 나라의 의복을 연구하는 것은 매우 의의가 있는 것이다. 문화의 다양성으로 각각의 문화는 다양한 의복 스타일을 갖게 되었다. (중략)

• 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 Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.164-170
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(AIS) based on Artificial Immune System(AIS) and Distributed Genetic Algorithm(DGA). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: dispersion and aggregation. AIS decides one among above two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the DGA in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.699-704
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(DARS) based on an Artificial Immune System(AIS) and a Classifier System(CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIS decides one among these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다