Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.1-9
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2022
In this paper, we propose the Deep Learning-Based Companion Animal Abnormal Behavior Detection Service, which using video and sensor data. Due to the recent increase in households with companion animals, the pet tech industry with artificial intelligence is growing in the existing food and medical-oriented companion animal market. In this study, companion animal behavior was classified and abnormal behavior was detected based on a deep learning model using various data for health management of companion animals through artificial intelligence. Video data and sensor data of companion animals are collected using CCTV and the manufactured pet wearable device, and used as input data for the model. Image data was processed by combining the YOLO(You Only Look Once) model and DeepLabCut for extracting joint coordinates to detect companion animal objects for behavior classification. Also, in order to process sensor data, GAT(Graph Attention Network), which can identify the correlation and characteristics of each sensor, was used.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.39
no.2
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pp.314-323
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2022
This study is a descriptive survey research conducted on second and third year nursing students located in G city from October 10 to 13, 2018, in order to assess the effects of life stress and eating habits among nursing students on eating behavior. The results of the study showed that there were differences in the subjects' eating behavior in terms of the amount of pocket money spent on food (F=5.83, p=.003), dietary pattern (t=4.14, p<.001), and unbalanced diet (F=9.27, p<.001). Eating behavior had a significant correlation with life stress (r=-.16, p=.001) and eating habits (r=.50, p<.001). Factors that affected eating behavior included eating habits (𝛽=.42, p<.001), food expenses taken out of pocket money (𝛽=-.14, p=.007), unbalanced diet(𝛽=-.14, p=.007), and life stress (𝛽=-.13, p=.010), and the explanatory power of these factors was 30.6% (F=26.63, p<.001). Based on the results of this study, it is necessary to find a way to promote the practice of having a healthy diet.
Game industry, especially MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) has rapidly been expanding in these days. In this background, lots of online game security incidents have been increasing and getting more diversity. One of the most critical security incidents is 'Bots', mimics human player's playing behaviors. Bots performs the task without any manual works, it is considered unfair with other players. So most game companies try to block Bots by analyzing the packets between clients and servers. However this method can be easily attacked, because the packets are changeable when it is send to server. In this paper, we propose a Bots detection method by observing the playing patterns of game characters with data on server. In this method, Bots developers cannot handle the data, because it is working on server. Therefore Bots cannot avoid it and we can find Bots users more completely.
The researchers of this study closely looked into the methods for cognitive-scientific approach to problems of marine design at a time when the overall values of marine cultures are acknowledged in full scale. To that end, the researchers analyzed the problems and problem-solving process for the initial approach to marine design. At the same time, the researchers made the matrix of the design-developmental directions by cognitive scientific approach. After selecting the subjects, the researchers collected verbal protocol and behavior protocol which were shown in the process of a designer's thinking. This was for the sake of protocol analysis which is the representative research technique of cognitive science. Based on the collected data, the researchers empirically analyzed the behavior patterns shown in the marine design process so as to develop the design behavior-graph pattern of designers in an objective and systematic way. The behavior graph was helpful for looking into the initial developmental directions of design and for predicting cognitive structure of designers. The researchers hope that this study will become a fundamental material for predicting cognitive directions of designer for planning and designing the marine design.
The purposes of this study were to look at the patterns of Korean preschoolers' cortisol levels at home and to examine the relations of cortisol pattern to the preschooler's internalizing behavioral tendency with focused on behavioral inhibition and internalizing problematic behavior. The subjects of the study were forty 4-year old preschoolers(27 boys and 13 girls). Saliva was collected at home during the weekends, and cortisol was analyzed by Radioimmunoassay procedure. "Strange Peer Situation Experiment" developed by Rubin, Coplan, Fox and Calkins(1995) and revised by Rubin, Burgess and Hastings(2002) was used to measure the preschooler's behavior inhibition. Problematic behavior was measured through a "Korean Children's Behavior Checklist" (Oh, K. J., Lee, H. R., Hong, K. E., & Ha, E. H., 1997). The results were as follows: First, on average for a 4-year old, the level of cortisol was 0.22 in the morning, and 0.14 in the afternoon. There was a pattern that cortisol levels had declined in the afternoon. There was no difference in cortisol levels between genders. Secondly, there was a tendency that children of higher inhibition level at the lab showed the higher cortisol levels in the morning. However, this difference was not statistically significant. Thirdly, the higher the cortisol levels at home, the more showed internalizing behavior. Externalizing behavior was not correlated with the cortisol levels. It was concluded that cortisol may be related to children's internalizing behavior tendency.
In this paper, we propose a defense NPC control model in the soccer game by applying the Decision Tree learning algorithm. The proposed model extracts the direction patterns and the action patterns generated by many soccer game users, and applies these patterns to the Decision Tree learning algorithm. Then, the proposed model decides the direction and the action according to the learned Decision Tree. Experimental results show that the proposed model takes some time to learn the Decision Tree while the proposed model takes 0.001-0.003 milliseconds to decide the direction and the action based on the learned Decision Tree. Therefore, the proposed model can control NPC in the soccer game system in real time. Also, the proposed model achieves higher accuracy than a previous model (Letia98); because the proposed model can utilize current state information, its analyzed information, and previous state information.
Models for human cognition currently discussed in cognitive science cannot be appropriate ones. The symbolic model of the traditional artificial intelligence works for reasoning and problem-solving tasks, but doesn't fit for pattern recognition such as letter/sound cognition. Connectionism shows the contrary phenomena to those of the traditional artificial intelligence. Connectionist systems has been shown to be very strong in the tasks of pattern recognition but weak in most of logical tasks. Brooks' situated action theory denies the. notion of representation which is presupposed in both the traditional artificial intelligence and connectionism and suggests a subsumption model which is based on perceptions coming from real world. However, situated action theory hasn't also been well applied to human cognition so far. In emphasizing those characteristics of models I refer those models 'left-brain model', 'right-brain model', and 'robot model' respectively. After I examine those models in terms of substantial items of cognitions- mental state, mental procedure, basic element of cognition, rule of cognition, appropriate level of analysis, architecture of cognition, I draw three arguments of embodiment. I suggest a way of unifying those existing models by examining their theoretical compatability which is found in those arguments.
This study was conducted using data from the 2019 National Statistical Office's Life Time Survey, It was to investigate the effect of time-perception on the time-use pattern of 594 single middle-aged women in the city. This study found that there were differences of time management for daily behaviors between the insufficiently-percieved group and the sufficiently-percieved group. The both spent the most time with personal management. Secondly, the sufficiently-perceived group spent the more time with leisure activities than the insufficiently one did; the insufficiently-perceived one did the more work than the sufficiently-perceived one. The founding suggested the difference of time-use pattern by time-perception of the middle-aged women in the city. Also, the leisure activities and work were key factors to understand the daily life of the city-living middle-aged women.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.143-146
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2008
In this paper, It presents the method the player will be able to confront when the NPC approach to the player, the NPC which have the property which is similar form grouping. The property of the NPC follows in quality of Game and it decides with separate way. To attribute of the NPC it is composed of conduct pattern, an attack pattern and the weapon pattern back. It considers a priority on the group wild middle which is formed and it judges the attack yes or no of the player. The method that proposed will play an important role in development of a 3D FPS games.
Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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