• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.266-268
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• 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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.374-385
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• 2020

In this paper, we propose a preprocessing technique to solve the problems of action recognition with Equirectangular Projection (ERP) video. The preprocessing technique proposed in this paper assumes the person object as the subject of action, that is, the Object of Interest (OOI), and the surrounding area of the OOI as the ROI. The preprocessing technique consists of three modules. I) Recognize person object in the image with object recognition model. II) Create a saliency map from the input image. III) Select subject of action using recognized person object and saliency map. The subject boundary box of the selected action is input to the action recognition model in order to improve the action recognition performance. When comparing the performance of the proposed preprocessing method to the action recognition model and the performance of the original ERP image input method, the performance is improved up to 99.6%, and the action is obtained when only the OOI is detected. It can also see the effects of related video summaries.

• Asia Marketing Journal
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• v.2 no.2
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• pp.39-62
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• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.304-306
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• 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.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.81-92
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• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.183-186
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• 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.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.43 no.4
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• pp.237-242
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• 2019

Behavioral errors of the seafarers are one of the major causes of collisions and are usually corrected through education and training. To correct this behavioral error, the structure in which the behavioral error occurs needs to be identified and analyzed. For this purpose, behavior observation data were obtained through ship maneuvering simulation for collision encounters. The 9-state behavior classification frame proposed by Reason was used for the behavior observation and 50 university students were involved in the experiment. Behavioral analysis used the behavioral model of collision avoidance success and failure, which was developed from the 9-state Left-to-Right Hidden Markov modeling technique. As a result of the experiment, the difference between behaviors of success and failure of collision avoidance was clearly identified, and the linkage between 9-state behaviors, required to prevent collision, was derived.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.6
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• pp.165-177
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• 2008

An important issue in Multiagent reinforcement learning is how an agent should learn its optimal policy in a dynamic environment where there exist other agents able to influence its own performance. Most previous works for Multiagent reinforcement learning tend to apply single-agent reinforcement learning techniques without any extensions or require some unrealistic assumptions even though they use explicit models of other agents. In this paper, a Naive Bayesian based policy model of the opponent agent is introduced and then the Multiagent reinforcement learning method using this model is explained. Unlike previous works, the proposed Multiagent reinforcement learning method utilizes the Naive Bayesian based policy model, not the Q function model of the opponent agent. Moreover, this learning method can improve learning efficiency by using a simpler one than other richer but time-consuming policy models such as Finite State Machines(FSM) and Markov chains. In this paper, the Cat and Mouse game is introduced as an adversarial Multiagent environment. And then effectiveness of the proposed Naive Bayesian based policy model is analyzed through experiments using this game as test-bed.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.4 no.1
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• pp.71-80
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• 2010

This study developed the perspective model of behavior of physical therapists(PTs) and occupational therapists(OTs) who are dealing with confidential patient medical information in hospitals. Theory of planned Behavior(TpB) model, expanded models 1 and 2 that add habit, social pressure, and work convenience concept to TpB are tested for the validity in explaining the preposing factors that affect the behavior of PTs and OTs in ensuring the confidentiality of patient medical records. Data were collected by administrating a survey to the 120 PTs and OTs in A city. Of the 120 questionaries distributed, 110 were responded resulting 91.6% of response rate. There were not significantly different among the group classified by age, 'clinical career, gender, work family, and education level were analysis using with Independent t test and one-way ANOVA. The relationships on the concepts suggested in the models were analysed by applying the Structured Equations Modeling methods. The results of Structured Equations analysis showed that expanded model 2 was more effective model than TpB model and expanded model 1.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.5
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• pp.22-35
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• 2021

The unprecedented pandemic caused by the COVID-19 has led to a massive global public health campaign to slow the spread of the virus. Thus, this study examines the importance of individual's prevention behavior intention by adapting health belief model(HBM). In addition, we added social variables to understand the prevention behavior better considering the situation in which collective behaviors are important. The online survey results(N=298) showed that higher level of perceived severity, perceived susceptibility, perceived benefits, perceived peril, perceived social norms and lower level of perceived responsibility led to higher prevention behavior intention. Peril was the most influential factor among all the variables. In addition, perceived severity and social norms followed after that. Additional analysis also implied that socio-HBM model we proposed better explained the prevention behavior intention than traditional HBM.