• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.4
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• pp.149-155
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• 2011

This paper presents simulations of advance evacuation analysis using a cellular automata model for passenger behavior in an emergency of passenger ship. The proposed cellular automata model divides the space in a uniform grid called "cell." Each passenger is located in a cell and moves to another cell according to a set of local rules assumed to be associated with the individual and crowd behaviors of the passengers. To verify the usefulness of the proposed cellular automata model, 11 tests, all of which are specified in International Maritime Organization Maritime Safety Committee/ Circulation 1238 (IMO MSC/Circ. 1238), were implemented, and it was confirmed that all the requirements of these tests had been met.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.936-937
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• 2017

최근 딥러닝을 통하여 영상의 카테고리 분류를 응용한 행동 인식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 행동 인식을 위한 기존 연구 방법은 높은 수준의 하드웨어 사양을 요구하며 행동 인식에 대한 학습에 많은 시간이 소모되는 문제점을 지니고 있다. 또한, 행동 인식 테스트 결과를 얻기 위해 많은 시간이 소모되며 딥러닝 특성상 적은 수의 학습 데이터는 overfitting 문제를 일으킨다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 행동인식을 위한 학습시간과 테스트 시간 감소를 위해 미리 학습된 VGG 모델을 사용해 얻어낸 RGB 데이터의 특징만을 학습에 사용하고 적은 수의 데이터로 행동 인식 테스트 결과를 높이기 위하여 RGB 데이터 증대를 통해 기존의 행동인식 연구보다 학습시간과 행동인식 테스트에 소모되는 시간을 줄인 방법을 행동 인식에 적용하였다. 이 방법을 UCF50 Dataset 에 적용하여 98.13%의 행동인식에 관한 정확성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.241-250
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• 1999

Gomaa에 의해 제안된 CODARTS(Concurrent Design Approach for Real-Time System)방법론은 COBRA(Concurrent Object-based Real-Time Analysis)을 사용하여 실시간 시스템의 행동 모델을 개발하고 행동 모델에서 병렬 태스크 구조로 변환하는 데 도움을 주는 태스크 구성 지침을 제공한다. CODARTS에서는 태스크 구성 지침을 RTSA(Real-Time System Analysis)표기법으로 표현된 행동 모델에 적용하여 태스크를 구성한다. 그러나 RTSA 표기법에는 태스크를 구성하는데 필요한 실행 성질 및 주기, 이벤트의 병렬성 및 순서와 같은 정보들을 기술하지 않기 때문에 직접 태스크 구성 지침을 적용하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 CODARTS 방법론의 분석단게에서 태스크 구성에 필요한 정보를 통합적으로 나타낼 수 있는 STS (Specification for Task Structuring)를 제안한고 이를 이용하여 태스크를 자동적으로 구성할 수 있는 알고리즘과 적용 예제를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.213-216
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• 2021

본 논문에서는 Text Classification에 사용된 딥러닝 모델을 적용하여 행동 인식, 손동작 인식 및 감정 인식 방법을 제안한다. 먼저 라이브러리를 사용하여 영상에서 특징 추출 후 식을 적용하여 특징의 벡터를 저장한다. 이를 Conv1D, Transformer, GRU를 결합한 모델에 학습시킨다. 이 방법을 통해 하나의 딥러닝 모델을 사용하여 다양한 분야에 적용할 수 있다. 제안한 방법을 사용해 SYSU 3D HOI 데이터셋에서 99.66%, eNTERFACE' 05 데이터셋에 대해 99.0%, DHG-14 데이터셋에 대해 95.48%의 클래스 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.2
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• pp.87-98
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• 2012

Understanding agent's intent is an essential component of the human-computer interaction of ubiquitous computing. Because correct inference of subject's intention in ubiquitous computing system helps particularly to understand situations that involve collaboration among multiple agents or detection of situations that can pose a particular activity. This paper, inspired by people have a mechanism for interpreting one another's actions and for inferring the intentions and goals that underlie action, proposes an approach that allows a computing system to quickly recognize the intent of agents based on experience data acquired through prior capabilities of activities recognition. To proceed intention recognition, proposed method uses formulations of Hidden Markov Models (HMM) to model a system's prior experience and agents' action change, then makes for system infer intents in advance before the agent's actions are finalized while taking the perspective of the agent whose intent should be recognized. Quantitative validation of experimental results, while presenting an accurate rate, an early detection rate and a correct duration rate with detecting the intent of several people performing various activities, shows that proposed research contributes to implement effective intent recognition system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.177-187
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• 2024

177-Existing music recommendation systems do not sufficiently consider the discrepancy between the intended emotions conveyed by song lyrics and the actual emotions felt by users. In this study, we generate topic vectors for lyrics and user comments using the LDA model, and construct a user preference model by combining user behavior trajectories reflecting time decay effects and playback frequency, along with statistical characteristics. Empirical analysis shows that our proposed model recommends music with higher accuracy compared to existing models that rely solely on lyrics. This research presents a novel methodology for improving personalized music recommendation systems by integrating emotion recognition and user behavior analysis.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.3
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• pp.93-102
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• 2010

This paper is to design and implement the system to simulate spontaneously the group behaviors for the various states of doves. To do this, the group behaviors of doves were divided into the four action models such as 'Flying', 'Landing', 'Eating' and 'Taking off'. The steering forces composing of each action model were found and each action model was designed by using the finite state machine. The designed system was implemented by integrating the Ogre engine. From the simulations of the implemented system, the values of the parameters for the steering forces were found so that it can represent the spontaneous group behaviors of doves.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.147-154
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• 2004

이 연구는 대구광역시의 공공도서관 자원봉사자 112명의 행동요인들을 조사하가 위해, 사회복지분야에서 연구된 자원봉사의 여러 가지 행동 모델들이 공공도서관에서도 적용될 수 있다는 것을 보여준다. 선행연구의 환경적 요인, 역할모델 요인, 보상요인, 인지 요인 등이 자원봉사의 참여지속과 강도에 미치는 영향을 분석한 결과, 선정된 독립변수들이 종속변수에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이 연구에서 새롭게 투입된 공공도서관에 대한 충성도는 공공도서관 자원봉사자의 행동요인을 설명하는 중요한 요인이 될 수 있는 것으로 조사되었다.