• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.55-61
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• 2020

딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.598-605
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• 2018

행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.413-415
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• 2022

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.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제8권2호
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• pp.273-286
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• 1997

본 연구는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉행동장애 환아에서 사건관련전위와 연속과제수행에 대한 methylphenidate(MPH)의 영향을 평가하고 사건관련전위의 변화와 연속과제수행의 변화 사이의 상관성을 알아보고자 시행되었다. 11명의 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉행동장애 남아에서 MPH(0.5mg/kg)의 급성효과를 알아보기위하여 사건관련전위와 연속과제수행검사를 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 약물 투여후, Fz에서 표준자극에 대한 P3 잠복기가 유의하게 감소하였고 Pz, Oz에서 표적자극에 대한 P2 진폭, 그리고 Cz에서 표적자극에 대한 P3 진폭이 유의하게 증가하였다. 또한 CPT-X 파라다임에서 탈락수와 오보수, 그리고 CPT-AX 파라다임에서 오보수가 유의하게 감소하였으며 CPT-X 파라다임의 반응의 정확도(the number of correct responses to targets, Hits)와 민감도(Perceptual sensitivity, d') 그리고 CPT-AX 파라다임의 민감도가 유의하게 증가하였다. 마지막으로 Fz에서 표적자극에 대한 P3 잠복기의 변화와 CPT-AX 파라다임의 민감도의 변화사이에는 음의 상관(p<0.05)이 있었고 Pz에서의 표적자극에 대한 P2 진폭의 변화와 CPT-X 파라다임의 민감도의 변화 사이에는 유의한 양의 상관(p<0.05)이 있었다. 결론적으로 MPH는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉행동장애 아동에서 변화지향반응, 과제와 연관된 자극에 대한 반응, 정확도, 민감도를 개선시키며 비표적자극으로부터 표적자극을 구별하는 능력의 증가는 큰 기억요소를 요하는 과제에서는 자극 평가시간의 단축을 반영하며 단순과제에서는 변화지향반응의 개선을 반영하는 것으로 나타났다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.49-60
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• 2005

본 연구는 경북 경산시와 대구광역시 소재 중학교에 다니는 남${\cdot}$여중학생의 식생활 관련 환경지식과 환경의식, 그리고 환경친화적 식생활 행동 수준을 파악하고, 환경지식, 환경의식, 환경친화적 식생활 행동의 관련성을 분석하였다. 조사 대상자의 환경지식 평가 문항에 대한 인지도 평균은 $77.2\%$, 정확도는 $75.2\%$로 나타났다. 환경의식 점수는 5점 만점에 3.45점, 그리고 환경친화적 식생활 행동 점수는 5점 만점에 평균 2.9점으로 나타났다. 환경친화적 식생활 행동을 식품구매, 식사, 뒤처리 행동의 2개 영역으로 나누어 분석한 결과 식품구매 행동 2.7점, 식사 행동 3.0점, 뒤처리 행동 3.1점으로 나타났다. 환경지식, 환경의식, 환경친화적 행동의 관계에서 환경지식 점수가 높을수록 환경의식도 높은 것으로 나타났다. 그러나 환경친화적 식생활 행동은 환경지식, 환경의식 수준과 상관이 없는 것으로 나타났다. 따라서 지식과 의식 향상을 위한 환경교육과 함에 행동으로 옮길 수 있는 실천적 교육이 필요함을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-770
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• 2017

최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1129-1130
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• 2017

본 연구에서는 현대인들의 하루 중 많은 시간을 차지하는 착좌 생활을 관리하기 위한 롤러블(rollable) 스마트패드를 개발하였다. 이를 위해 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름을 이용한 압전센서(piezoelectric sensor)를 제작하였으며, 센서에서 데이터를 획득하고 및 햅틱 피드백(haptic feedback)을 주기 위한 측정시스템을 개발하였다. 또한, 스마트폰 어플리케이션을 통해 착좌 자세에 대한 정보를 실시간으로 제공하도록 하였다. 제작된 시스템의 착좌 자세 구분 정확도는 10명의 피험자를 대상으로 평가되었으며, 4가지 자세(상체를 좌, 우, 앞, 뒤로 기울인 앉은 자세)에 대한 실험결과 제작된 시스템은 92.5%의 정확도로 제시한 4가지의 자세를 구분하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.