• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.266-268
• /
• 2017

인적오류에 인한 사고는 매년 발생 중이고, 인적오류에 의한 해양사고는 과학적인 인적오류모델을 통해서 해결방안을 모색할 수 있다. 본 연구의 목적은 선박조종시뮬레이터를 이용하여 해기사의 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동을 식별하기 위한 것이다. SRK 행동은 라스무센이 제안한 행동 이론으로, 본 연구에서는 주어진 상황에 대해서 해기사들이 나타내는 성공 또는 실패 행동을 식별하는데 적용하였다. 식별한 해기사들의 SRK 행동은 인적오류모델의 변수로 적용할 예정이다. 이에, 본 논문에서는 하나의 선행 연구로서 해기사들의 SRK 행동을 선박조종시뮬레이터를 이용하여 측정하는 방법과 측정에 필요한 도구 및 지금까지의 연구결과를 고찰하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.374-385
• /
• 2020

본 논문에서 Equirectangular Projection(ERP) 영상으로 행동 인식을 할 때의 문제점들을 해결할 수 있는 전처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리 기법은 사람 객체를 행동의 주체 즉, Object of Interest(OOI)로 가정하고, OOI의 주변 영역을 ROI로 가정한다. 전처리 기법은 3개의 모듈로 이루어져 있다. I) 객체 인식 모델로 영상 내 사람 객체를 인식한다. II) 입력 영상에서 saliency map을 생성한다. III) 인식된 사람 객체와 saliency map을 이용하여 행동의 주체를 선정한다. 이후 행동 인식 모델에 선정된 행동의 주체 boundary box를 입력하여 행동 인식 성능을 높인다. 제안하는 전처리기법을 사용한 데이터를 행동 인식 모델에 입력한 방법의 성능과 원본 ERP 영상을 입력한 방법의 성능을 비교하였을 때 최대 99.6%의 성능 향상을 보이며, OOI가 감지되는 프레임만을 추출하였을 때 행동 관련 영상 요약의 효과도 볼 수 있다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제2권2호
• /
• pp.39-62
• /
• 2000

많은 소비자 행동은 목표 지향적 행동으로 볼 수 있다. 이처럼 목표가 소비행동에서 차지하는 비중이 높다보니 최근 들어 목표자체에 대한 연구와, 목표의 추구와 성취에 있어 태도의 역할에 대한 연구에 상당한 관심이 집중되고 있다. 그런데 지금까지의 태도연구는 주로 이성적인 행동에 그 초점이 맞추어져 왔으며 그 대표적 모델은 Fishbein과 Ajzen의 이성적 행동이론이다. 이성적 행동이론이 소비행동을 설명하는데 많은 기여를 했으나 목표지향적 행동을 설명하는데는 어느 정도 한계가 있다고 지적된다. 이 논문에서는 이성적 행동과 목표지향적 행동과의 차이점들을 살펴보고 목표지향적 행동을 설명하는 새로운 연구모형으로서 시도이론을 소개하였다. 또한 시도이론에 대한 실증 분석의 결과들을 제시하고 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.145-149
• /
• 2024

최근 시간적 행동 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적 행동 검출 연구의 한 분야인 오프라인 행동 검출은 온라인 행동 검출과 달리 비디오를 한번에 입력으로 받는다. 이를 통해 오프라인 행동 검출은 양방향 정보를 이용할 수 있으며 또한 이를 학습하기 위해 Bi-directional LSTM을 주로 사용한다. 본 논문에서는 기존 방법과 달리 완전지도 시간적 행동 검출에서 역재생 비디오를 생성하고 이를 통해 양뱡향 정보를 학습하는 방법을 제안한다. 구체적으로 역재생 비디오와 순재생 비디오를 함께 학습 데이터로 구성하는 방법과 각각 모델에 학습시킨 후 두 모델을 앙상블 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 TALLFormer 모델을 이용하여 THUMOS-14 데이터셋에 대한 실험을 진행하였다. 역재생 및 순재생 비디오를 학습 데이터로 구성한 경우 기존 방법에 비해 5.1% 낮은 성능을, 모델 앙상블을 진행했을 경우 1.9% 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
• /
• pp.304-306
• /
• 2006

앞으로 있을 유비쿼터스 환경을 위해 Situation Aware 기반의 RFID 시스템의 다양한 응용사례로 비정상행동 예측 시스템을 제안하였고, 이렇게 제안된 SA-RFID 시스템을 바탕으로 비정상 행동 예측 시스템을 시나리오 별 모델로 분류하여 각 모델별 동작 메커니즘과 세부 고려사항등을 제안한다. 또한 이러한 각각의 모델들의 프로토타입 테스팅을 통해 모델들의 중첩으로 이루어진 전체 시스템을 모델별 평가를 통한 신뢰도의 합으로 검증 하고자 한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
• /
• 제4권1호
• /
• pp.81-92
• /
• 1997

실시간 분산 시뮬레이션 응용을 개발할 때 시뮬레이션 대상의 시간적 행동 및 분산 노드간 상호작용의 복잡성 때문에 모델 개발에 어려움이 있다. 그러나 실시간 분산 객체(RTO)를 기반으로 하여 시뮬레이션 모델을 설계할 때 모델의 시간적 행동의 표현이 자연스러워지고 설계의 명확성을 가져다준다. 본 연구에서는 RTO 모델을 이용하여 압연공정 제어시스템 실시간 시뮬레이션 모델을 설계 구현하였다. 구현 과정에서 RTO 접근방법이 설계의 자연스러움, 설계 명세의 단순 명확화, 시간적 행동 표현의 복잡성 제거, 객체의 노드분산 용이성 등 많은 장점을 가지고 있음을 확인하였다. 이 방법은 보다 복잡하고 규모가 큰 실시갈 분산 시뮬레이션에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.183-186
• /
• 2006

NPC(Non playable Character)모델은 온라인 게임뿐만 아니라 가상공간 시스템 구축 시 빠질 수 없는 중요한 요소이다. 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 처리방식의 하나인 FSM(Finite State Machine)은 NPC의 행동양식을 표현하기 위해 유한한 개수의 상태를 이용하는 알고리즘이다. 인공지능이 적용된 NPC 모델 설계시 정확한 명세는 구현 단계에서 발생되는 자원의 손실을 막아주고 요구명세에 따른 검증을 가능하게 한다. 본 논문에서는 해저가상공간 구축 시 발생되는 어류 객체의 행동패턴을 분석하여 속성을 정의하였으며, 환경변화에 따른 행동 특성의 상호관계를 설정하여 정형화하였다. 정의된 속성을 가진 NPC 모델을 FSM 알고리즘을 적용해 설계하고 구현한다. 설계된 NPC모델은 CTL기반의 모델체커인 SMV(Symbolic Model Verification)를 통해 검증함으로써 설계에 대한 타상성을 입증하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.237-242
• /
• 2019

해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.165-177
• /
• 2008

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델은 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 나이브 베이지안 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.71-80
• /
• 2010

본 연구의 목적은 병원에서 기밀한 환자의료정보를 다루는 물리치료사와 작업치료사 행동의 예측모형을 개발하고자 하는 것이다. 계획된 행동 모델이론과 계획된 행동 모델에 습관, 사회적 압력, 업무 편리성의 변수를 추가하여 확장 모델 1, 2로 환자의료기록을 보장하는 물리치료사와 작업치료사의 행동에 영향을 미치는 전치 요소들을 설명하는 타당성을 검증하고자 하였다. A 시의 120명의 물리치료사와 작업치료사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 120부의 설문지가 배포되었으며, 110부가 회수되어 91.6%의 응답률을 보였다. Independent t test와 one-way ANOVA를 사용하여, 나이 임상 경력, 성별, 직장 내 구성원과 교육 수준에 따른 각 군 간의 차이를 검증하였으나, 통계적인 유의미한 차이는 없었다. 모델에서 제안된 개념들 간의 관계는 구조모형방정식을 사용하여 분석하였다. 구조모형방정식을 사용하여 분석한 결과 확장 모델 2가 TpB 모델과 확장된 모델 1보다 효과적인 모델로 나타났다.