• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.308
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• pp.43-43
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• 2001

• Journal of Korea Game Society
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• v.14 no.5
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• pp.127-136
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• 2014

NPC in game is an important factor to increase the fun of the game by cooperating with player or confrontation with player. NPC's behavior patterns in the previous games are limited. Also, there is not much difference in NPC's ability among the existing games because it's designed to FSM. Therefore, players who have matched with NPCs which have the characteristics may have difficulty to play. This paper is for improving the problem and production and evaluation of the game NPC behavior model based on wolves hunting model in real life. To achieve it, first, the research surveys and studies behavior states for wolves to capture prey in the real world. Secondly, it is implemented using the Unity3D engine. Third, this paper compares the implemented state transition probability to state transition probability in real world, state transition probability in general game. The comparison shows that the number of state transitions of NPCs increases, proportions of implemented NPC behavior patterns converges to probabilities of state transition in real-world. This means that the aggressive behavior pattern of NPC implemented is similar to the wolf hunting behavior pattern of the real world, and it can thereby provide more player experience.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6D
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• pp.909-916
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• 2006

This study investigates tourists' sightseeing excursion behaviors and their information usage patterns at Fuji five lakes Area. This paper aims to empirically analyze the relationship between a sightseeing excursion behavior and use of tourist information applying a cluster analysis and a quantitative regression model. The main results are summarized as follows: (1) Tourists' information need is high about 90% of all tourists get information, 80% get the information before travel, 70% on the journey, 60% at the same time. (2) The patterns of information usage are categorized into 3 groups by the timing when tourists try to get the information.(3) There exists a difference among the time-spatial characteristics of excursion's behaviors such as the time after arriving time at sightseeing area, the time till go to home, duration time, and the total travel time between spots, the number of spots, and the size of excursion scale. (4) The quantitative regression model shows that information usage which constrained by time and space significantly determines both the number of the sightseeing spots and the duration time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.571-575
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• 2015

This paper propose a temporal histogram -based behavior pattern analysis algorithm to analyze the movement features of moving objects from the image inputted in real-time. For the purpose of tracking and analysis of moving objects, it needs to be performed background learning which separated moving objects from the background. Moving object is extracted as a background learning after identifying the object by using the center of gravity and the coordinate correlation is performed by the object tracking. The start frame of each of the tracked object, the end frame, the coordinates information and size information are stored and managed by the linked list. Temporal histogram defines movement features pattern using x, y coordinates based on time axis, it compares each coordinates of objects for understanding its movement features and behavior pattern. Behavior pattern analysis system based on temporal histogram confirmed high tracking rate over 95% with sustaining high processing speed 45~50fps through the demo experiment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1369-1371
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• 2015

본 논문은 전도성섬유 압력센서로 보행신호를 획득하고 걷기, 서기, 앉기, 계단오르기, 계단내려오기 등 총 5가지 행동을 인식하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 시스템은 Capacitive pressure 센서, CDC(Capacitive to Digital Converter), 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 스마트 폰으로 구성되고 획득한 데이터 패턴을 분류한 결과 평균 99.5%의 높은 인식률을 보였다. 각 발당 한 개의 채널만을 이용해 행동패턴을 인지함으로써 적은 수의 채널로도 행동인지의 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.724-726
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• 2014

본 논문에서는 범죄 발생 전 빠른 상황판단과 효과적인 의사결정을 위한 방법으로 이상 행동을 분류, 분석하여 이상행동 패턴을 발견하고 이에 따라 발생 전 상황을 예상할 수 있는 예측하는 모델을 제시하였다. 이러한 행동분석과 패턴예측 모델은 CCTV로 부터 수집된 데이터를 단계별 DB를 통해 빠르고 정확한 분석할 수 있고, 과거에 축적 및 분석된 데이터를 유사한 상황에 직면했을 때 사전에 예방하기 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1732-1735
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• 2012

인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.22 no.1
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• pp.19-39
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• 2016

Though research has shown that public transportation drivers experience greater burnout than other drivers, the sources of their burnout and possible mediators remain largely unknown. In response, in this study we investigate the relationships among sensation seeking, Type A driving behavior, and meaning of work to elucidate the burnout experienced by bus drivers in Gyeonggi-do, South Korea. To collect data regarding these relationships, 188 bus drivers answered a questionnaire involving the sensation seeking scale, burnout scale, and meaning of work scale. Results showed that Type A driving behavior mediated the relationship between sensation seeking and burnout, while meaning of work moderated the mediated model. These findings demonstrate that sensation-seeking bus drivers tend to experience greater burnout given their tendency to exhibit Type A driving behavior, and this relationship depends on perceived meaning of work. This study therefore contributes meaningful information and outlines significant implications in understanding drivers' burnout.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1555-1558
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• 2003

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.