본 논문은 RPG게임의 퀘스트 수행에 대한 플레이어의 감정패턴 분석을 그 목적으로 하고 있다. 인간의 다양한 인지행동 범주에 대한 선행연구를 바탕으로 게임플레이어의 행동범주를 5가지로 설정하고 범주에 해당하는 게임플레이 행동(Action)과 내용(Content)을 재정립하였다. 이를 바탕으로 스토리중심의 전개로 다양한 퀘스트 구성을 보여주는 마비노기(Mabinogi)게임의 초기단계(Tutorial Mode)를 퀘스트구조 및 인지행동별로 분류하여 초보 피험자 10명을 대상으로 감정데이터를 도출하고 게임플레이의 인지행동패턴과 도출감정사이의 상관관계를 모형화하였다. 이러한 연구결과는 게임 플레이어의 자극적 수준을 감정패턴으로 확인하여 특정단계의 퀘스트 설계 및 레벨 디자인의 구체화를 모색해 볼 수 있다. 또한 게임플레이 과정에서 플레이어의 감정변화는 재미요소의 표출형태이며 전체적으로 게임의 상위목표수행에 대한 호기심과 도전의식을 유발 시킬 수 있는 장치로 활용가능 하리라 본다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
정보검색 시스템을 대하는 대부분의 이용자의 대답은 '이용하기에 어렵다'라는 것이다. 기계적인 정보검색을 기본 철학으로 하는 기존의 matching paradigm은 정보 곡체를 여기 저기 내용을 옮길 수 있는 물건으로 간주한다. 그리고 기존의 정보시스템은 이용자가 시스템을 구성한 사람의 의도 (즉, indexing, cataloguing rule)를 완전히 이해한다면, 즉 완전하게 질문식(query)을 작성한다면, 효과적인 검색을 할 수 있는 그런 시스템이다. 그러나 어느 이용자가 그 복잡한 시스템을 이해하고 정보검색을 할 수 있겠는가? 한마디로 시스템을 설계한 사람의 의도로 이용자가 적응해서 검색을 한다는 것은 아주 힘든 일이다. 그러나 우리가 이용자에 대한 인식을 다시 한다면 보다 나은 시스템을 만들 수 있다고 본다. 우리 인간은 아주 창조적이어서 자기가 처한 상황에서 이치에 맞게끔 자기 나름대로의 행동을 할 수 있다(sense-making approach). 이 사실을 인식한다면, 왜 이용자들의 행동양식에 시스템 설계자가 적응을 못하는 것인가? 하고 의문을 던질 수 있다. 앞으로의 시스템이 이용자들의 자연스러운 행동 패턴에 맞게 끔 설계된다면 기존의 시스템과 함께 쉽게 이용할 수 있는 편리한 시스템이 설계될 수 있을 것이다. 그러므로 도서관 및 정보학 연구에 있어서 기존의 분류. 목록에 대한 연구와 이용자체에 대한연구(예를 들면, 몇 시에 이용자가 많은가? 어떤 종류의 책을 어떤 계충에서 많이 보는가? 도서 및 잡지가 어떻게 양적으로 성장해 왔는가? 등등의 use study)와 함께 여기서 제시한 제3의 요소인 이용자의 인식(cognition)을 시스템설계에 반드시 도입을 해야만 한다고 본다(user-centric approach). 즉 이용자를 중간 중간에서 도울 수 있는 facilitator가 많이 제공되어야 한다. 이용자의 다양한 패턴의 정보요구(information needs)에 부응할 수 있고, 질문식(query)을 잘 만들 수 없는 이용자를 도울 수 있고(ASK hypothesis: Anomolous State of Knowledge), 어떤 질문식 없이도 자유스럽게 Browsing할 수 있는(예를 들면 hypertext) 시스템을 설계하기 위해서는 눈에 보이는 이용자의 행동패턴(external behavior)도 중요하지만 우리 눈에는 보이지 않는 이용자의 심리상태를 이해한다면 훨씬 나은 시스템을 만들 수 있다. 이용자가 '왜?' '어떤 상황에서,' '어떤 목적으로,' '어떻게,' 정보를 검색하는지에 대해서 새로운 관심을 들려서 이용자들이 얼마나 우리 시스템 설계자들의 의도에 미치지 못한다는 사실을 인식 해야한다. 이 분야의 연구를 위해서는 새로운 paradigm이 필수적으로 필요하다고 본다. 단지 'user-study'만으로는 부족하며 새로운 시각으로 이용자를 연구해야 한다. 가령 새롭게 설치된 computer-assisted system에서 이용자들이 어떻게, 그리핀 어떤 분야에서 왜 그렇게 오류 (error)를 범하는지 분석한다면 앞으로의 computer 시스템 선계에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 믿는다. 실제로 많은 방법이 개발되고 있다. 그러면 시스템 설계자가 가졌던 이용자들이 이러 이러한 방식으로 정보검색을 할 것이라는 예측과(즉, conceptual model) 실제 이용자들이 정보검색을 할 때 일어나는 행동패턴 사이에는(즉, mental model) 상당한 차이점이 있다는 것을 알게 될 것이다. 이 차이점을 줄이는 것이 시스템 설계자의 의무라고 생각한다. 결론적으로, Computer에 대한 새로운 지식과 함께 이용자들의 인식을 연구할 수 있는, 철학적이고 방법론적인 연구를 계속하나가면서, 이용자들의 행동패턴을 어떻게 시스템 설계에 적용할 수 있는 지를 연구해야 한다. 중요하게 인식해야할 사실은 구 Paradigm을 완전히 무시하라는 것은 아니고 단지 이용자에 대한 새로운 인식을 추가하자는 것이다. 그것이 진정한 User Study가 될 수 있는 길이라고 생각하며, 컴퓨터와 이용자 사이의 '원활한 의사교환'이 필수불가결 한 지금 우리 학문이 가야 할 한 연구분야이다. (Human Interaction with Computers)
본 논문은 외부 자극에 대한 생물 행동의 복잡하고 다양한 특징들을 추출하고 분석하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 물 속 생물인 깔따구의 행동궤적으로부터 얻어 낸 속도 벡터의 위상영상에 적응적이고 수리적인 방법인 에너지 최소화 모델을 적용한다. 즉, 다이아지논이라는 약물이 처리되기 전과 후의 깔따구의 행동궤적의 특징을 위상영상으로부터 찾아내어 행동 패턴을 분류하고 이 약물에 대한 깔따구의 적응적 행동 특징을 추출하는 것이다. 특징추출을 위해 도입한 방법은 T. Chan과 L. Vese에 의해 제안된 개선 Active Contour 모델에 근거한 것으로 Active Contour를 진화시키는 과정에서 생성되는 에너지함수 값의 변화를 이용한 것이다. Active Contour 모델이란 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 부분영상들의 에너지 값들의 합을 최소화하는 방향으로 변화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾는 영상분할 방법이다. 깔따구의 행동궤적 데이터는 CCD 카메라를 통해 0.25초 간격으로 약물을 처리하기 전과 후 4일 간을 관찰하여 획득하고, 이 행동궤적 데이터에서 행동의 특징 요소가 되는 속도벡터 성분을 15-20분 간격으로 추출하여 위상영상을 만든다. 그리고 이 위상영상에 Active Contour를 적용함으로써 시간에 따라 감소하는 에너지 함수 값의 그래프에서 구해진 기울기 변화에 대한 수리적 계산과 분석을 통해 깔따구 행동궤적의 특징을 찾고 행동 패턴을 분류한다. 또한, 에너지 최소화 모델은 약물 처리된 깔따구의 반응적인 행동이 이에 적응하고 있음을 효과적으로 보여준다.
이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.
가상현실에 생성되는 NPC(Non-Player Character)의 인공지능을 설계하는 AI 디자이너가NPC 행동 패턴을 효율적으로 모델링을 할 수 있게 도와주는 FSM(Finite-State Machines) 도구를 제시한다. 이 도구는 FSM 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 행동 패턴을 쉽게 모델링 할 수 있으며, AI를 디자인하는 디자이너가 가상현실 속에 존재하는 NPC의 AI를 설계 하고 프로그래머가 AI를 구현하는데 필요한 시간을 줄여준다. 또한 행동 패턴의 FSM 구조가 일반화되어 재사용성이 높아질 뿐만 아니라 AI를 하드코딩으로 구현 하는 것을 방지 할 수 있다.
2009년 7.7 DDoS 공격을 기점으로 DDOS 공격에 HTTP-GET 프로토콜이 공격에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트에서 개인사용자의 웹 브라우징 패턴을 분석함으로써 HTTP-GET 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 웹 브라우징 패턴 분석에는 Markov Model을 사용하여 사용자의 정상적인 행동패턴을 계산하고, 공격을 탐지하는데 사용한다. 제안한 방법은 클라이언트에서 개인사용자에 대한 개별적인 웹 브라우징 패턴을 분석하기 때문에 서버에서보다 계산량이 적으며, 클라이언트 레벨에서 DDoS 공격을 조기에 탐지/차단함으로써 서버에서의 DDoS 공격 탐지에 의한 부하를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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