최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.
많은 소비자 행동은 목표 지향적 행동으로 볼 수 있다. 이처럼 목표가 소비행동에서 차지하는 비중이 높다보니 최근 들어 목표자체에 대한 연구와, 목표의 추구와 성취에 있어 태도의 역할에 대한 연구에 상당한 관심이 집중되고 있다. 그런데 지금까지의 태도연구는 주로 이성적인 행동에 그 초점이 맞추어져 왔으며 그 대표적 모델은 Fishbein과 Ajzen의 이성적 행동이론이다. 이성적 행동이론이 소비행동을 설명하는데 많은 기여를 했으나 목표지향적 행동을 설명하는데는 어느 정도 한계가 있다고 지적된다. 이 논문에서는 이성적 행동과 목표지향적 행동과의 차이점들을 살펴보고 목표지향적 행동을 설명하는 새로운 연구모형으로서 시도이론을 소개하였다. 또한 시도이론에 대한 실증 분석의 결과들을 제시하고 있다.
본 연구는 긍정적 행동지원 교육이 입원병동 근무자와 발달장애 아동의 행동에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴봄으로써 발달장애 아동의 행동개선을 위한 그룹 차원의 긍정적 행동지원의 효과를 검증하고자 하였다. 따라서 발달장애 아동을 위한 재활병동에서 긍정적 행동지원에 대한 근무자 교육을 실시하고, 근무자 14명과 아동 15명을 대상으로 직접적 행동관찰, 아동의 문제행동 심각도와 근무자의 돌보기 스트레스 측정, 프로그램 만족도 평가를 실시하였다. 연구 결과, 근무자 교육 실시 전에 비해 근무자와 아동의 행동이 긍정적으로 변화하였다. 즉, 칭찬 등의 근무자의 긍정적 상호작용 행동이 증가하고 부정적 지시 등의 부정적 상호작용 행동이 감소하였으며, 아동 행동에서는 떼쓰기 등 문제행동이 크게 감소하고 긍정적 행동은 증가하는 추세를 보였다. 또한 근무자가 평가하는 아동의 문제행동 심각도와 돌보기 스트레스가 중재 전에 비해 유의미하게 감소하였으며, 근무자들은 긍정적 행동지원이 사회적으로 바람직하다고 인식하였다. 본 연구는 긍정적 행동지원 및 교육이 발달장애 아동 및 주변인의 행동과 스트레스 개선에 효과적임을 밝힘으로써, 긍정적 행동지원이 발달장애 아동을 대상으로 한 교육 및 서비스 기관에서 실제적으로 사용가능하고, 사회적으로 타당한 중재 방식임을 제안하였다.
본 연구는 서두름 행동의 5요인의 특성에 초점을 맞추어, 서두름 행동과 A형 행동의 관계를 바탕으로 서두름 행동의 5요인의 특성을 밝히고자 진행되었다. 이를 위해, 만 18세 이상 59세 이하 성인 207명이 서두름 행동 질문지와 A형 행동 질문지에 응답하였다. A형 행동 질문지는 A형 행동 및 성격을 측정하는 기존 문항을 바탕으로 총 136개 문항을 수집하였다. 그리고 요인분석을 통해 6개 요인으로 이루어진 29개 문항으로 축소되었다. A형 행동의 구성요인으로 성공추구, 인내부족, 실패불안, 과제몰입, 활동성, 민첩성이 나타났다. 서두름 행동요인분석 결과, 서두름 행동은 기존 연구와 동일한 5가지 요인으로 이루어져 있었다. 서두름 행동과 A형 행동의 상관분석 결과, 시간압력에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구, 실패불안, 과제몰입, 민첩성과 정적상관을 보였다. 불편함에서 나타나는 서두름 행동과 고립에서 나타나는 서두름 행동은 인내심부족과 정적상관을 보였다. 지루함에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구와 활동성 및 민첩성과 정적 상관이 있었다. 보상기대에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구, 인내부족, 실패불안, 민첩성과 정적상관을 가지는 것으로 나타났다.
해기사의 행동오류는 해양사고를 야기하는 최종 결과물이다. 해기사의 행동오류는 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동이론을 통해서 규명할 수 있고, 이러한 행동오류는 해양사고 기록을 통해서 식별할 수 있다. 본 발표의 목적은 과거 해양사고 기록을 토대로 해기사들의 다양한 행동오류와 이들 행동오류로 인하여 발생한 해양사고를 연계하여 해기사들의 행도오류를 평가하기 위한 방법과 현재까지의 결과를 소개하는데 있다. 라스무센이 제한한 행동이론에 해양사고 기록을 적용하여 해양사고 발생 당시의 해기사들의 행동오류를 식별할 수 있었다. 식별한 변수를 이용하여 해기사들의 행동오류를 추정한 결과, 사고원인과 결과 및 행동오류 사이에 강한 상관관계를 나타냈다. 추후, HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 예측 기법을 적용하여 행동오류에 따른 해양사고 예방 방안을 제안할 예정이다.
본 연구는 팀장의 변혁적 리더십에 영향을 주는 차상위 리더의 윤리적 리더십의 효과를 실증함과 동시에 차상위 리더의 윤리적 리더십과 팀장의 변혁적 리더십이 구성원의 선제적 행동(주도적 행동, 도움행동)에 미치는 영향을 규명하였다. 또한 차상위 리더의 도덕적 행동과 구성원의 선제적 행동의 관계에서 팀장의 변혁적 리더십의 매개역할을 검증하였다. 실증분석 결과, 먼저 차상위 리더의 윤리적 리더십 중 도덕적 행동이 팀장의 변혁적 리더십에 통계적으로 유의미한 긍정적인 영향을 주었다. 그러나 차상위 리더의 행동진실성과 맥락적 일관성은 통계적으로는 유의미하지 않았다. 둘째, 차상위 리더의 도덕적 행동은 구성원의 선제적 행동(주도적 행동, 도움행동)에 긍정적인 영향을 주었다. 또한 차상위 리더의 행동진실성은 구성원의 주도적 행동에만 긍정적인 영향을 주었다. 그러나 차상위 리더의 맥락적 일관성은 구성원의 선제적 행동과 통계적으로 유의미하지 않았다. 셋째, 팀장의 변혁적 리더십은 구성원의 선제적 행동(주도적 행동, 도움행동)에 긍정적인 영향을 주었다. 마지막으로 차상위 리더의 도덕적 행동과 구성원의 선제적 행동(주도적 행동, 도움행동)의 관계에서 팀장의 변혁적 리더십은 부분매개역할을 수행하였다. 그러나 차상위 리더의 행동진실성 및 맥락적 일관성과 구성원의 선제적 행동과는 매개효과가 검증되지 않았다. 마지막으로 토의 및 결론을 통해서 본 연구의 시사점과 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구의 목적은 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 수업행동의 개선을 위하여 수업행동을 수업 방해 행동과 수업 참여 행동으로 구분하고, 자기점검기법이 대상 아동들의 수업 방해 행동과 수업 참여행동에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하는 데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 설정한 연구문제는 첫째, 자기점검기법이 아동의 수업 방해 행동에 어떠한 영향을 미치는가. 둘째, 자기점검기법이 아동의 수업 참여 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다. 연구 문제에 따른 연구 가설은 1. 자기점검기법은 아동의 수업방해행동을 감소시킬 것이다. 2. 자기점검 기법은 아동의 수업참여행동을 증가시킬 것이다로 세웠다. 연구 대상은 전라북도 J시에 소재하는 A초등학교 4학년 $\circledcirc$반 일반 학급 아동 12명으로 이는 기초선 기간의 행동측정 결과 수업 방해 행동 비율이 높은 8명과 수업 참여 행동 비율이 낮은 8명을 선정하였고, 양 쪽 그룹 모두에 속하는 아동이 4명이다. 이들의 사전 행동 관찰을 거쳐 개별적으로 수업 방해 행동 및 수업 참여 행동의 목표 행동을 설정하도록 하고, 기초선 1 기간 동안 각 행동의 빈도를 연구자가 두 명의 관찰자와 함께 측정하였다. 이후 중재 1 기간 동안 자기점검기법이 적용되었고, 아동 행동변화의 효과가 자기점검기법임을 밝히기 위하여 기초선 2 기간을 가졌다. 이후 중재 2 기간 동안 다시 자기점검기법이 실시되었으며, 10일 후 유지정도를 측정하기 위하여 사후 점검을 실시하였다. 개별 아동의 행동 발생 빈도를 변화 그래프를 이용하여 나타냈으며, 양적 결과의 제한점을 보완하기 위해 대상 아동들의 사후 소감문을 분석하였고, 연구자의 관찰내용을 제시하였다. 이 연구를 통해 얻어진 결과를 요약하면 첫째, 자기점검기법은 아동의 수업 방해 행동의 감소와 변화된 행동의 유지에 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기점검기법은 아동의 수업 참여 행동의 증가와 변화된 행동의 유지에 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났다.
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.
본 연구는 청소년의 학교 가정ㆍ사회에서의 환경교육경험과 또래집단의 환경친화적 소비행동에 따른 청소년의 환경친화적 소비행동의 차이를 살펴보는데 그 목적이 있다. 본 연구의 연구결과 학교에서 개최한 환경관련 행사참여경험이 많은 청소년은 이러한 경험이 중간 정도이거나 적은 청소년보다 환경친화적 처분행동을 더 많이 하는 것으로 나타났다. 또 가정에서의 환경친화적 구매행동경험이 많은 청소년은 이러한 경험이 중간 정도이거나 적은 청소년보다 환경친화적 구매행동과 처분행동을, 가정에서의 환경친화적 사용행 많이 하는 것으로 나타났다. 그리고 사회에서의 환경교육경첩이 많거나 중간 정도인 청소년은 이러한 경험이 적은 청소년보다 환경친화적 구매행동과 처분행동을 더 많이 하는 것으로 나타났으며, 또래집단이 환경친동경험이 많은 청소년은 다른 청소년보다 환경친화적 구매행동과 사용행동을, 그리고 가정에서의 환경친화적 처분행동경험이 많은 청소년은 다른 청소년보다 환경친화적 사용행동과 처분행동을 더화적 구매행동, 사용행동 그리고 처분행동을 많이 한다고 지각하는 청소년은 다른 청소년보다 각각 환경친화적 구매행동, 사용행동 그리고 처분행동을 더 많이 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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