• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.179-180
• /
• 2020

해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.273-276
• /
• 2011

스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.477-481
• /
• 2010

In this paper, we try to classify behavior patterns of a person around a bed based on a wireless sensor network system. We define five behavioral patterns and three states of a person around a bed which is described by a state machine. We collected data sensed by motion detection and vibration sensors installed around a bed from which a feature vector was extracted. Based on feature vector corresponding to behavioral patterns and the state machine, we established a model for behavioral patterns. To validate the model, experiments on subjects were performed and the model was fixed. These experimental results revealed that behavior patterns of a person around a bed can be classified well.

• Journal of the Korean Society of Safety
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.103-120
• /
• 1989

최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.101-110
• /
• 2000

본 논문의 목적은 우리들의 현실적 노면표지 형태가 그 강도, 종류 및 출현빈도 측면에서 드러내는 지속적 증대 내지 강화 경향성을 문제점으로 제기하면서, 이런 노면표지 형태와 운전행동 간의 관련성에 대한 심리학적 제반 이론들을 고찰해보고 아울러 여기서 상호 연관적 특성을 밝혀주는 하나의 적절한 모델을 개발해보고자 하는 데에 두었다 이 모델에서는 운전자의 사고예방이나 안전운행이 곡 필요한 수준의 노면표지 자극화(stimulation)를 통해 조성된 쾌적한 교통환경에서 보다 용이하게 가능하다는 점이 전제되고 있다. 우리가 인간행동을 총체적으로나 효과적으로 분석하는 데 있어서는 일반심리적이거나 행동주의적 제반 이론 관점이 다소 미흡하다는 점이 지적되었다. 반면에 보다 거시적이고 종합적인 통찰에 중점을 두고있는 형태주의 심리학이나 장 이론적 시각은 행동분석 시에 비교적 결실적인 것으로 밝혀졌다 노면표지 자극의 양상여하가 운전자에게 스트레스, 정보과부담, 과도한 심리적 각성상태 등으로 인해 부정적인 영향을 미친다는 점에서는 이런 문제점이 환경심리학적 고찰측면에서도 관심의 대상이 되고 있다. \"노면표지 조성화 양 관점 모델\"에서 시사되고 는 터이지만. 이 모델에서의 노면표지 형태가 이론적인 면에서 \"정서-인지적\" 인간관에 근거를 두고있어 궁극적으로 이것이 옳다면, 그것은 곡 필요한 최소한의 수준에 머물러야 한다는 것이다. 올바른 운전행동, 다시 말해 교통법규 준수 행동은 노면표지 양상 측면의 각종 자극적 강화대책보다도 오히려 실효성 있는 교통교육, 확실한 적발 단속과 엄중한 처벌대책에 상대적으로 훨씬 더 큰 비중을 두고있는, 바로 그런 운전자의 의식개혁을 통해 비로소 제대로 정착될 수 있기 때문이다. 이 모델의 타당성 여부는 후속적 실증연구를 통해 해명되어질 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.47-54
• /
• 2022

Recently, with the development of deep learning technology, research on recognizing human behavior is in progress. In this paper, a study was conducted to recognize risky behaviors that may occur in a single-person household environment using deep learning technology. Due to the nature of single-person households, personal privacy protection is necessary. In this paper, we recognize human dangerous behavior in privacy protection video with Gaussian blur filters for privacy protection of individuals. The dangerous behavior recognition method uses the YOLOv5 model to detect and preprocess human object from video, and then uses it as an input value for the behavior recognition model to recognize dangerous behavior. The experiments used ResNet3D, I3D, and SlowFast models, and the experimental results show that the SlowFast model achieved the highest accuracy of 95.7% in privacy-protected video. Through this, it is possible to recognize human dangerous behavior in a single-person household environment while protecting individual privacy.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.1-8
• /
• 2016

In the recently, violent crime and accidental crime has been generated continuously. Consequently, people anxiety has been heightened. The Closed Circuit Television (CCTV) has been used to ensure the security and evidence for the crimes. However, the video captured from CCTV has being used in the post-processing to apply to the evidence. In this paper, we propose a flexible multi-level models for estimating whether dangerous behavior and the environment and context for pedestrians. The situation analysis builds the knowledge for the pedestrians tracking. Finally, the decision step decides and notifies the threat situation when the behavior observed object is determined to abnormal behavior. Thereby, tracking the behavior of objects in a multi-region, it can be seen that the risk of the object behavior. It can be predicted by the behavior prediction of crime.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.18B no.5
• /
• pp.305-314
• /
• 2011

Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.131-134
• /
• 2009

The development of computer graphics leads to high value-added products, such as film, game contents, 3D animation. In realistic animation, it is impossible and inefficient to produce the movement of each objects as handwork to display the various behaviors of a lot of characters. So we need the techniques of the crowd animation which presents the movement of objects realistically and efficiently by calculating automatically. In this paper, we designed a modeler which generates the attitudes of objects in crowd behavior animation using information of 3D models. We developed an animation system for crowd behavior which was applied for animation, VR, or games.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.123-125
• /
• 2020

정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.