• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.487-490
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• 2021

최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.

• Korean Security Journal
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• no.43
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• pp.99-120
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• 2015

This research aimed at analyzing health behavior of private security guards applying planned behavioral theory. In order to achieve the above purpose, this research conducted purposive sampling on the security guards who live in Seoul Gyeonggi region. Excluding unfaithful response and abnormal outlier, material of 187 persons was used for analysis. As the concrete analysis method, multiple regression analysis and logistic regression analysis to presume exploratory factory analysis(EFA), Polyserial Exploratory Factor Analysis(EFA), Polyserial correlation analysis, and causal relationship between each variable. The result can be summarized as follows. First, attachment, attitude subjective standard on behavior, perceived behavioral control appeared to positively influence affirmative(+) effect on health behavior continuance will. Second, attachment had no meaningful influence attitude toward behavior. Third, attachment had affirmative(+) influence on health behavior continuance will. Fourth, perceived behavioral control had affirmative(+) influence on realization of health behavior, possibility of practising health behavior increased by about 62.9% when perceived behavioral control increased by 1 unit.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.19 no.3
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• pp.519-531
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• 2023

With the aim of preventing safety accidents at construction sites, the company aims to create safe behaviors intended through variables called smart safety and health activities to help reduce industrial accidents. Purpose: It analyzes how smart safety and health activities affect accidents caused by unsafe behavior and changes in worker behavior, which is the root cause, and verifies the hypothesis that it helps prevent safety accidents and protect workers' lives. Method: Smart safety and health activities were selected as independent variables (X), and intended safety and anxiety, which are workers' behavioral intentions, were set as dependent variables (Y), attitude and subjective norms, and planned behavioral control as parameters (M). Exploratory factor analysis, discriminant validity analysis, and intensive validity analysis of safety and health activities were used to analyze the scale's reliability and validity. To verify the hypothesis of behavior change, the study was verified through Bayesian model analysis and MC simulation's probability density distribution. Result: It was found that workers who experienced smart safety and health activities at construction sites had the highest analysis of reducing unstable behavior and performing intended safety behavior. The research hypothesis that this will affect changes in worker behavior has been proven, the correlation between variables has been verified in the structural equation and path analysis of the research analysis, and it has been confirmed that smart safety and health activities can control and reduce worker instability. Conclusion: Smart safety and health activities are a very important item to prevent accidents and change workers' behavior at construction sites.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• v.14 no.1
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• pp.47-62
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• 1997

본 연구는 한국 보건전문가들의 보건행동을 조사하고, 보건행동간의 상호 관련 요인과 보건행동에 영향을 미치는 인구학적 요인을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구 대상으로는 한국보건협회 산하의 8개의 보건 관련 학회 중에서 보건교육과 가장 관련이 있는 한국보건교육학회(212명)와 한국보건 간호학회 (124명) 회원 336명이 선정되었다. 본 연구의 도구는 미국에서 이미 실시된 여러 보건행동 연구를 기초로 하여 focus group discussion, back-translation, 전문가들의 panel discussion, 그리고 pilot test(사전조사)를 통하여 한국인의 보건행동 연구를 위해 타당하게 개발되었다. 본 연구를 위하여 1995년 약 두달동안(11월, 12월), 3차에 걸친 우편설문조사를 실시하여 64.3%의 응답회수율을 보였고, 응답자들의 보건행동을 분석하기 위해서 factor analysis(요인분석)와 ANOVA (변량분석) 방법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 조사응답자의 분포는 남자가 33.8%, 여자가 66.2%였고, 응답자의 80.3%가 석사 이상의 학위를 소유하고 있었다. 응답자들의 전공분야는 다양하였고, 그들 중에서 36.3%가 간호학, 24.4%가 공중보건학을 전공하였다. 응답자 중 과반수 이상이 학교에 근무하였고, 서울에 거주하였으며, 응답자의 평균 직장 근무연수는 14년 이였다. 2. 응답자들의 보건행동에 대한 요인분석 적용의 적합성을 사전검증하기 위하여 Bartlett’s Test of Sphericity (630.37, p〈.00)를 실시하였다. 응답자들의 보건행동을 요인분석한 결과, 17개의 보건행동으로 구성된 네가지 보건행동요인들이 추출되었다. 응답자들의 네가지 보건행동요인들은 다음과 같다: (1) 규칙적인 식사 및 과일 섭취 (2) 음주 및 흡연 (3) 외식,간식 및 카페인 음료 섭취 (4) 운동 및 휴식 3. 응답자들의 인구학적 요인과 네가지 보건행동요인들과의 관계를 분석한 결과, 성별(F=69.59, df=1,203, p〈.05), 교육정도(F=3.48, df=3,199, p〈.05) 그리고 직장(F=4.04, df=3,201, p〈.05)에 따라 음주 및 흡연 행동에 커다란 차이를 보였다. 또한 응답자의 직장 근무연수(F=2.39, df=5,185, p〈.05)에 따라 운동 및 휴식 행동에 커다란 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.10
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• pp.65-70
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• 2016

최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.2
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• pp.157-178
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• 2017

The objective of this study is to investigate college student search behavior in an academic library. The theory of planned behavior was applied for identifying relationship among variables on search behavior. Data were collected in an university. For data analysis, ANOVA, factor analysis, regression analysis, cluster analysis were used. The result shows: the theory of planned behavior can be used for finding search intention in an academic library. Student major and library use frequency are different statistically in attitudes, perceived behavioral control, behavioral intention. Student characteristics are divided into four types: conservative, independent, friendship, fashion. Friendship type of students influences search behavior. From cluster analysis, the cluster included friendship and independent types of students and students who have high frequency of library use has more active intention for search in academic library.

• Journal of Families and Better Life
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• v.13 no.3
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• pp.134-143
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• 1995

본 연구는 부채농가의 재정향상을 위한 경제적 대처행동의 양상과 그 관련요인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 충남지역 농촌가계들을 대상으로 수집한 자료를 이용하였는데 대처행동을 파악하기 위해서 요인분석을 대처행동에 대한 부채관련변수의 관련성을 보기 위해서 분산분석을, 관련변수들의 독립적인 영향력을 검증하기 위해서는 중회귀분석을 시행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. (1) 농촌가계의 경제적 대처행동은 6개 속성으로 분류되 었으며 '소극적 노력', '절약 및 노동력활용', '적극적노력', '재정관리', '의존적 행동', '한계적 행동'의 순으로 자주 수행하는 것으로 밝혀졌다. (2) 부채관련변수 중에서 총부채액, 부채부담, 부채부담감은 각 대처행동에 대해서 다소 다른 관계를 보였다. 소득대비 부채상환액과 소득 대비 부채상환요구액으로 측정한 부채부담은 대처행동에 대해서 그 효과가 서로 다르게 나타났다. (3) 대처행동에 대한 독립적인 영향요인으로 밝혀진 부채관련변수와 소득 및 자산관련변수, 인구통계적 특성변수, 환경적 특성변수들은 각 행동에 대해 그 영향력이 다르게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.179-180
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• 2020

해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.5
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• pp.13-22
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• 2015

These days, human behavior (human factor), the main cause of traffic accidents, has drawn more attention. Research on driving behavior based on DBQ(Driver Behavior Questionnaire), the analysis tool of driving behavior, has been conducted actively. In domestic previous studies, their analysis subjects were limited to researchers or military officials, and their analysis methods were based on factor analysis and regression analysis. Therefore, this study tries to find the factors of general drivers' driving behavior that influence risk driving, and to analyze their influential relationship. Regarding study scope, general drivers with driving career were asked to answer DBQ questionnaire, and 300 effective samples were analyzed. In addition, previous studies were investigated to draw the three measurable attributes of DBQ-'Lapse, Mistake, and Violation'-as main factors of traffic accidents, and structural equation model was applied to design risk driving behavior model. To identify the difference between risk driving groups, this study made use of multiple group analysis. The analysis came to the following results: First, according to the examination of the hypothesis that 'Lapse, Mistake, and Violation factors will influence risk driving behavior', all factors were found to be statistically significant. Regarding their level of influence on risk driving behavior, Violation was 0.464, Lapse 0.383, and Mistake 0.158, and thus Violation was analyzed to be the most influential. Secondly, according to the examination of the hypothesis that 'the influence of Lapse, Mistake, and Violation factors on risk driving behavior will be different by risk group', the influence of Lapse on risk driving behavior was found to be different by risk group. It is expected that the study results will be used as a fundamental program to introduce traffic accident prevention program and education that takes violation and lapse into consideration.