품종과 성 및 체중이 검정돈의 행동특성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 공인 종돈능력 검정소에서 검정중인 Duroc, Landrace, Yorkshire 및 Berkshire 등 4개 품종 32두의 행동패턴을 녹화한 자료의 비디오 분석을 실시하였다. 또한 4개 품종 8,477두를 대상으로 돼지의 주요 경제형질인 일당증체량, 90kg 도달일령 및 사료요구율에 영향을 미치는 품종 및 성의 효과를 추정하였다. 검정돈의 품종에 따른 행동특성의 차이는 Berkshire 종이 앞으로 엎드린 자세와 앉은 자세로 보낸 시간의 비율이 상대적으로 낮고 걷는 동작, 물을 마시는 동작 및 사료를 먹는 동작으로 보내는 시간의 비율이 다른 품종에 비하여 상대적으로 높게 나타났다. 성에 따라서는 수퇘지가 서있는 자세로 보낸 시간과 사회성 행동으로 보낸 시간 비율이 높게 나타났다. 체중에 따라서는 60kg 이상의 체중에서 30kg 이하의 돼지에 비하여 앞으로 엎드린 자세로 보낸 시간의 비율이 낮았으며, 서있는 시간의 비율이 높게 나타났다. 그러나 그 외의 행동과 동작으로 보낸 시간의 비율은 차이가 없었다. 검정돈의 모든 형질에서 품종 간에 뚜렷한 차이를 나타내었으며, 일당증체량은 Duroc 종이 가장 우수하였고, 90kg 도달일령은 Berkshire 종이 가장 불량하였다. 사료요구율은 Duroc 종이 가장 우수하였고 Yorkshire 종과 Berkshire 종이 불량하였다. 검정돈의 각 형질에 대한 성별에 따른 차이를 보면 일당증체량은 수퇘지가 양호하였고 90kg 도달일령은 차이가 없었으며, 사료 요구율은 수퇘지가 우수하였다. 결론적으로 각각의 행동이나 동작으로 보낸 시간의 비율이 품종과 성 및 체중에 따라 차이가 있음을 알 수 있는데, 이는 품종과 성 및 성장단계에 따라 돼지가 가지는 특유의 행동패턴을 나타낸 것으로 판단된다. 돼지의 품종과 성 및 성장단계에 따라 나타나는 특유의 행동특성과 생산성, 취급, 관리와의 연계에 대한 진전된 연구가 필요한 것으로 사료된다.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
초기 증상을 가진 재가 치매 환자부터 심각한 증상을 가져 병원에 있는 치매 환자까지 다양한 형태로 발생되고 있으나 환자의 위치와 생활 패턴을 고려한 시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 치매 환자의 일정에 따른 안전반경과 현 위치의 행동 상태 정보를 등록하여 지도 기반의 위치 표출 및 위험문자 알림서비스를 제공하는 치매 환자 가족을 위한 안드로이드 기반의 치매 환자 관리 어플리케이션을 개발한다. 치매환자의 행동 상태를 정상적인 상태와 이탈 및 배회인 비정상적인 상태로 분류한다. 이탈은 환자가 환자의 일정에 등록되어 있는 위치의 안전반경 범위에 있지 않을 경우에, 배회는 한 번 지나온 위치를 반복하는 경우일 때 설정된다. 본 어플리케이션은 환자 위치 전송, 사용자 정보, 환자 일정 및 안전반경 등록, 이동위치 및 행동 상태 등록, 이동경로 표출 및 알림, 구조 요청 모듈로 구성된다. 치매 환자의 가족은 본 앱을 사용하여 환자의 이동 위치 알림서비스와 환자가 안전 반경을 이탈하거나 배회 행동을 할 경우 위험 알림서비스 및 구조요청 서비스를 제공받을 수 있다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.
본 연구는 청소년의 문제 행동 특성을 충동성향과 우울성향으로 분류하고 각 성향에 따라 그룹 즉흥연주 패턴에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 서울 소재 중학교에 재학 중이며 정서 행동문제를 보이는 청소년 40명이 본 연구에 참여하였고, 남녀 각 두 그룹씩 총 4개 그룹을 대상으로 타악기 즉흥연주 프로그램이 45분씩 총 2회 실시되었다. 그룹 내 리듬 연주 패턴이 분석되었고 악기 선택, 연주 강도 및 템포, 연주 지속 시간에 있어서의 그룹별 데이터 수집이 이루어졌다. 연구 결과 성향별 그룹 간 즉흥연주 리듬형에 있어서는 유의미한 차이가 나타난 반면, 악기 선택에 있어서는 두 그룹 간 차이가 유의미하지 않았다. 즉흥연주의 강도, 템포, 지속 시간과 관련하여, 강도에 있어서는 문제 행동 특성별 유의미한 차이가 없었던 반면, 템포와 지속 시간에 있어서는 그룹 간 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 충동성향 그룹의 경우 우울성향 그룹과 비교해 연주 템포가 빠른 것으로 분석되었고, 평균 즉흥연주 지속시간은 짧은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 치료사가 음악치료 환경 내 즉흥연주에서의 대상별 리듬표현의 특징을 알고, 음악적 변인이 치료적으로 유의미하게 사용되도록 도울 수 있다는 데 본 연구의 의의가 있다. 청소년 대상군의 음악적 자기표현에 대한 치료사의 다층적인 이해와 그에 따른 민감한 반응은 자기표현 및 자기정체성 확인을 위한 해당 대상군의 음악적 시도를 촉진시키고, 청소년을 대상으로 즉흥연주 중심의 중재 효과성을 높이는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 최후통첩 게임 패러다임을 활용하여 의사결정자의 역할 주체 (개인 vs. 대표자)와 상대그룹과의 사회적 관계 (중립적 vs. 경쟁적)에 따른 행동적 불연속성을 검증하였다. 참가자들은 모두 최후통첩 게임에서 제안자가 아닌 응답자의 역할을 하였으며, 그룹의 대표자로 의사결정할 때 더 많은 제안을 수락함으로써 개인으로서 의사결정할 때보다 더 경제적으로 합리적인 행동패턴을 보였다. 하지만 이러한 개인-대표자 행동 불연속성은 중립적 관계에서만 유지되었다. 상대방 그룹이 참가자 그룹과 경쟁적인 관계에 있는 조건에서는 역할 주체가 그룹의 대표자일 때 오히려 더 많은 제안을 거부함으로써 경제적으로 더 비합리적인 행동패턴을 보였다. 특히, 경쟁적 관계와의 최후통첩 게임에서는 상대방 그룹에 대한 마음 귀인의 정도에 따라 다른 수준의 의사결정 편향을 관찰할 수 있었다. 구체적으로, 경쟁적 관계에 있는 그룹에 대해서 더 많은 마음을 귀인하는 참가자일수록 더 높은 수준의 거부 비율을 보임을 알 수 있었다. 본 연구는 그룹 맥락에서의 개인 의사결정 패턴 - 때로는 전체 그룹의 금전적 이익을 포기하고 궁극적으로는 사회적 잉여의 준최적화를 초래할 수 있는 - 에 대한 이해를 제공한다는 데 그 중요성이 있다.
개인의 건강에 부정적인 영향을 미치고 높은 사회경제적 비용 부담을 초래하는 흡연은 예방이 가능하다는 측면에서 중요한 사회문제로 인식되고 있지만, 성인 흡연자의 금연의도에서 행동으로의 종단적인 변화 패턴을 살펴보는 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구는 3~11차의 한국복지패널 자료를 활용하여 한국 성인 흡연자 4,968명의 금연행동의 변화 패턴을 반복측정 잠재계층 모형을 사용하여 확인하였다. 반복측정 잠재계층 분석 결과, 본 연구는 (1) 지속적으로 금연 실행/유지 단계에 있는 집단(33.6%) (2) 금연 숙고/준비 단계에서 금연 실행/유지 단계로 변화하는 집단(14.8%), (3) 지속적으로 숙고/준비 단계에 머무르는 집단(29.6%), (4) 지속적으로 숙고이전 단계에 머무를 집단(22.1%)의 4개의 잠재적 집단을 확인하였다. 또한 다항로지스틱 분석을 통하여 금연행동 변화 패턴과 인구사회학적 요인 및 임상적 특성(우울수준 및 음주행동) 간 연관성을 살펴보았다. 다항로지스틱 회귀분석 결과 높은 우울수준과 음주를 하는 흡연자의 경우 지속적 금연 실행/유지 단계의 집단보다는 지속적 숙고 이전 단계에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금연을 전혀 고려하지 않고 있는 숙고 이전 단계의 사람들과 지속적으로 숙고/준비 단계에 머무를 사람들에 대한 타켓화된 접근이 필요함을 시사한다.
본 연구는 웹소설 이용자에 대한 이해를 돕고자 웹소설 사용자의 행동 유형을 정량적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 연구의 방향은 다음과 같이 진행되었다. 먼저 웹소설 이용자들이 어떤 주된 이용 동기를 갖고 작품을 읽는지를 다른 디지털 콘텐츠의 이용 동기를 참조하여 조사를 진행하였으며, 추가로 이용자의 구체적인 행동 유형도 수집하였다. 그 결과, 웹소설 이용 동기는 '타인과의 대인관계 및 정보 습득', '여가 활동', '현실도피/긴장 해소' 요인으로 나타났다. 또한 구체적으로 어떤 이용 동기에 따라 차이가 나타나는지 군집분석을 한 결과로 여가 활동 이용 동기가 특히 높은 유형의 집단인 '취미 생활'형, 현실 도피 및 긴장 해소 특성이 매우 높은 집단인 '스트레스 해소'형, 타인과의 대인 관계 및 정보 습득이 높은 집단인 '커뮤니케이션'형, 마지막으로 전반적으로 다른 동기 특성 모두 높게 나오는 '다목적'형으로 분류되었다. 이후에 군집 유형 간 특징을 알아보기 위해 차이가 있는 행동 유형을 페르소나로 정리하였다. 이를 통해 본 연구의 이론적 공헌으로 웹소설 이용자의 이용 동기를 밝혀냈다는 점에서 의의가 있으며, 실무적 공헌으로는 이용자의 이용 동기와 행동 패턴을 결합한 페르소나를 구성하여 실제 대표적인 사용자에 가깝도록 시각화하여 실제 작가, 플랫폼 담당자, 사용자들에게 실무적으로 유용한 지표를 마련하는 것으로 웹소설 서비스의 고도화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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