본 연구조사결과 영유아 세치제 패키지 디자인의 중요도는 포장디자인(일러스트, 패턴)는 약간중요가 28%, 포장디자인(라벨) 약간중요가 42%, 제품의 신뢰성 약간중요 46%, 제품의 안정성 약간중요 46% 로 나타났다. 영유아 세치제 패키지디자인에 색채 분석결과 유기농 제품의 경우 KS 6.25Y 2/2라는 안정된 색상을 45.37%사용하였고 딸기 ? 세치제는 KS 1.25YR 7/2 색상, KS 계통색 연한 자줏빛 분홍을 43.2% 사용하여 캐릭터와 딸기라는 것을 패키지 디자인으로 드러냈다. 본 연구 결과 영유아 세치제 패키지 디자인 색채분석을 통해서 영유아 세치제의 구매 동향 분석과 포장디자인의 개선을 위한 후속연구가이루어 져야 할 것이다.
영상처리 기술을 이용하여 인간의 행동과 감정을 인식하는 기술은 활용가치가 매우 높아 보안시스템과 같은 분야에서 다양하게 연구되고 있다. 특히 영상을 이용한 감정인식의 방법은 인간의 감정을 가장 많이 표현하는 대상자의 움직임을 이용한 감정 및 심리상태 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행중임에도 불구하고 장애인들의 행위와 심리상태를 인식하는 분야에 적용하고 있는 경우는 거의 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기 개발된 선행 기술을 바탕으로 ADHS 장애를 갖고 있는 어린이의 감정 및 심리상태 분석을 위한 어린이의 움직임 특징 추출 기법과 패턴 분석 기법을 제안한다.
음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.
출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.
일정관리는 업무 능률을 높이기 위해 일정의 작성, 변경, 조정을 하는 것으로 체계적인 관리를 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 일정관리를 대행해주는 지능형 에이전트가 존재한다면 개인의 시간 관리에 많은 도움이 된다. 이미 Calendar Manager, Office Tracker, MS Out look 등의 많은 응용 어플리케이션이 개발되었으나, 이들은 사용자의 성향을 학습하지 않고 수동적인 관리만 하므로 일정관리에 있어서 큰 도움을 주지 못한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 실시간으로 사용자의 행동 패턴을 모델링하는 사용자 적응적인 지능형 일정관리 에이전트를 제안하고, 정성 정량적 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 보인다.
멀티에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경에 멀티 에이전트의 시스템 모델을 제안한다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
가상 세계에서 가상 에이전트가 가져야 할 가장 기본적인 기능 중 하나가 이동을 위한 움직임이라 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 세계의 Human의 움직임을 모델링하기 위해 객체들의 속성과 Action등을 나타내주는 지식베이스인 온톨로지를 사용하고, 이를 통해서 계층 관계를 구성하고 상속성을 적용한 모델링을 하고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 가상 에이전트의 특성을 파악하고 특성에 따라 에이전트가 고유의 패턴을 가지고 동작을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 또한 가상의 에이전트가 주변의 정성적 변화에 적응하여 동작을 변화하는 방법을 제시한다. 이렇게 제시된 방법들을 Human의 실제 움직임들 즉, walk, run, creep 등의 동작에 적용해 본다.
인터넷상에서의 대부분의 검색 환경이 그렇듯이, 인터넷 쇼핑몰에서의 검색 환경 역시 고객 중심으로 제공하는 것이 중요하다. 특히, 고객의 행동 패턴 분석을 통해 얻어진 정보는 고객 중심의 검색 환경을 구성하는 데에 가장 중요한 요소라고 할 수 있으며, 또한 시시각각 변화하는 고객의 심리에 따라서 판매 전략도 달라질 수 있어, 이에 대한 여러 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 고객과 시스템과의 상호작용으로부터 학습을 최대화시키기 위해 강화학습 기반의 플래닝과 학습의 통합 방법을 통하여 실시간적이고 동적인 인터뷰를 구성하는 방법과 이를 통해 얻어진 개인화된 판매전략과 결정 수와의 통합으로 고객이 원하는 적합한 상품을 추천할 수 있는 방법을 제시한다.
스마트폰에는 여러 센서들이 내장되어있다. 가속도 센서는 그 중 하나로 장치의 가속도를 측정한다. 세 가지의 축으로 측정되는 센서 값을 종합하고 이를 기반으로 독거노인들의 생활 패턴 분석을 통해 시간대에 따라 센서 값의 변화를 측정하여 장시간 센서 값이 변하지 않을 시 보호자에게 메시지가 자동으로 전송된다. 이를 통해 간병인은 보호자의 신변을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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