• Title/Summary/Keyword: 행동패턴분석

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Edge Computing based Industrial Field Worker's Behavior Analysis System using Deep Learning (딥러닝을 활용한 엣지 컴퓨팅 기반 산업현장 작업자 행동 분석 시스템)

  • Lee, Se-Hoon;Bak, Jeong-Jun;Lee, Tae-Hyeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.01a
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    • pp.63-64
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    • 2020
  • 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.

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High Rise Worker Behavior Monitoring using Deep Learning (딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Hyun-Woo;Yu, Jin-Hwan;Tak, Jin-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.25-26
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    • 2018
  • 이 논문에서는 고소 작업자의 위험 행동 분석을 위해 딥러닝 기법 중 연속적인 데이터 분석에 적합하며 매우 뛰어난 성능을 보여주는 LSTM 알고리즘을 이용해 모니터링 하는 시스템을 개발하였다. 모델을 위해 학습 데이터는 안전벨트에 자이로센서 등을 부착해서 실험하였다. 시스템은 작업자의 5가지의 행동 패턴을 분석할 수 있으며, 96%의 정확도를 얻었다.

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A user behavior monitoring system on multimedia data for virtual engineering environments (가상환경에서 멀티미디어 데이터를 사용하는 사용자 행동 분석 시스템 개발)

  • Lee, Yoon-Kyung;Lee, Minsoo;Sohn, Yuseung;Wallmann, Gunnar;Fernandes, Miguel
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.11a
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    • pp.300-303
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    • 2007
  • 사용자의 행동을 모니터링 하는 것에 대한 이전의 기술적인 연구는 네트워크 트래픽과 데이터 베이스 접근 패턴에 집중되어 있으나 이러한 접근은 사용자간의 데이터를 교환하고 공유하는 등의 상호 작용을 관찰하기에는 부족하다. 따라서 'BHave' 라는 가상 환경에서 사용자의 행동을 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 문서에 접근하는 사용자의 행동을 모니터링한다. 서버쪽의 데이터베이스에서 데이터를 가져와서 클라이언트의 API 를 통하여 사용자가 선택한 데이터를 분석한 뒤 사용자에게 그래프를 통해서 시각적으로 분석 결과를 보여준다.

Markov Chain Model-Based Trainee Behavior Pattern Analysis for Assessment of Information Security Exercise Courses (정보보안 훈련 시스템의 성취도 평가를 위한 마코브 체인 모델 기반의 학습자 행위 패턴 분석)

  • Lee, Taek;Kim, Do-Hoon;Lee, Myong-Rak;In, Hoh Peter
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.12
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    • pp.1264-1268
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    • 2010
  • In this paper, we propose a behavior pattern analysis method for users tasking on hands-on security exercise missions. By analysing and evaluating the observed user behavior data, the proposed method discovers some significant patterns able to contribute mission successes or fails. A Markov chain modeling approach and algorithm is used to automate the whole analysis process. How to apply and understand our proposed method is briefly shown through a case study, "network service configurations for secure web service operation".

A Study on Interaction between Multimodal Feedback Setting and Portable Patterns through Behavior Study of Mobile Phone User in Mobile Environment (모바일 환경 내 휴대폰 사용자 행동연구를 통한 다중양식 피드백 설정과 휴대패턴의 상호영향 연구)

  • Baek, Young-Mi;Myung, Ro-Hae;Yim, Jin-Ho
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02a
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    • pp.579-586
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    • 2006
  • 모바일 환경에서 휴대폰을 사용하다 보면 무의식적으로 전화를 받지 못하는(Missing call) 상황이 빈번하게 일어난다. 휴대폰에서는 기본적으로 시각 청각 촉각의 다중양식 피드백(Multimodal feedback)을 제공하고 있음에도 불구하고, 이렇게 Missing call 이 발생하는 현상에는 여러 가지 다양한 원인이 존재할 것이다. 본 연구에서는 이러한 원인을 찾기 위해 모바일 환경 내 휴대폰 사용자 행동연구를 실시하여 일반적인 휴대패턴을 분석하고, Missing call과 관련하여 주로 설정하는 수신모드와 휴대패턴의 상호영향을 연구하고자 하였다. 본 연구결과, 모바일 환경에서 휴대폰 수신 탐지능력에는 인지심리학적(감각과 주의관련), 환경적, 행동학적 요인이 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다. 또한 모바일 환경에서 주로 사용하는 수신모드인 진동모드 설정시, 휴대폰 사용자가 속한 환경에 다른 요인들이 복합적으로 존재할 경우 휴대폰 수신에 대한 탐지만족도가 감소함을 확인할 수 있었다.

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Development and Application of An Adaptive Web Site Construction Algorithm (적응형 웹 사이트 구축을 위한 연관규칙 알고리즘 개발과 적용)

  • Choi, Yun-Hee;Jun, Woo-Chun
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.16D no.3
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    • pp.423-432
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    • 2009
  • Advances in information and communication technologies are changing our society greatly. In knowledge-based society, information can be obtained easily via communication tools such as web and e-mail. However, obtaining right and up-to-date information is difficult in spite of overflowing information. The concept of adaptive web site has been initiated recently. The purpose of the site is to provide information only users want out of tons of data gathered. In this paper, an algorithm is developed for adaptive web site construction. The proposed algorithm is based on association rules that are major principle in adaptive web site construction. The algorithm is constructed by analysing log data in web server and extracting meaning documents through finding behavior patterns of users. The proposed algorithm has the following characteristics. First, it is superior to existing algorithms using association rules in time complexity. Its superiority is proved theoretically. Second, the proposed algorithm is effective in space complexity. This is due to that it does not need any intermediate products except a linked list that is essential for finding frequent item sets.

Home Observation System using Multimedia Streaming and Personalized Activate Pattern Analysis (멀티미디어 스트리밍 기술과 개인화된 행동 패턴 분석을 통한 홈 내 상황 감시 시스템)

  • Sung, Kyung-Sang;Kim, Hyun-Chul;Kim, Tae-Wook;Oh, Hae-Seok
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2005.05a
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    • pp.241-244
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    • 2005
  • 정보통신 기술의 급격한 발전으로 등장한 첨단 시스템의 활용과 지능형 홈에 대한 관심이 확산되고 있다. 홈 네트워킹 기술과 다양한 멀티미디어 응용의 발달로 생활의 편리화를 추구하기 위한 많은 노력들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비퀴터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화 처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다.

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Situational Awareness and User Intention system with Behavior patterns Analysis of Voice Phishing (보이스 피싱 행동 패턴 분석을 통한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템)

  • Cho, Dan-Bi;Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2019.10a
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    • pp.855-857
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    • 2019
  • 개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.

Action pattern analysis for providing content information (콘텐츠 정보제공을 위한 행동패턴 분석 연구)

  • Yoon, Myeong-Suk;Lee, Jae-Hyeon;Park, Goo-Man
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.11a
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    • pp.135-136
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    • 2018
  • 최근 개인방송은 시청자가 언제 어디서나 원하는 장소, 시간에 시청할 수 있을 정도로 보편적이고 대중화 되어 있다. 일반적으로 시청자는 방송을 시청할 때 영상의 구간별로 진행되는 콘텐츠를 처음부터 시청하면서 확인하거나 댓글을 확인하기 전까지는 확인할 수 있는 방법이 없다. 이에 본 논문은 행동 패턴을 분석하여 해당 영상의 콘텐츠를 파악하여 시청자에게 방송진행자가 무엇을 하고 있는지를 제공할 수 있다. 따라서 시청자가 영상의 구간별 콘텐츠를 확인하여 영상에서 원하는 구간을 선택하여 시청이 가능하게 되면서 시청자에게 영상을 시청하는데 편리성을 줄 수 있는 기대효과를 가진다.

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