• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-490
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• 2021

최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.418-425
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• 2018

본 연구의 목적은 유아의 배려행동에 미치는 공감능력과 대인관계형성능력의 영향을 알아봄으로써 유아교육 현장에서 유아의 배려행동을 증진시키기 위한 방안을 탐색하는 것이다. 연구대상은 중소도시 I시의 4,5세 유아 152명이며, 검사도구는 배려행동, 공감능력, 대인관계형성능력의 질문지를 활용하였으며, 교사에 의해 측정되었다. 수집된 자료는 pearson의 적률상관관계를 분석하고 단계적 중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 유아의 공감능력과 배려행동은 관계가 없는 것으로 나타났지만 배려행동 중 가치부여적행동과는 관련이 있는 것으로 나타났으며 특히, 가치부여적행동과 공간능력의 하위영역인 기쁨과 심적부담이 정적 관련이 있는 것으로 나타났다. 유아의 배려행동과 대인관계형성능력 전체는 관계가 있었으며, 특히 사회적 반응성과의 관계가 가장 높게 나타났다. 하위영역에서는 규범적 행동과 사회적반응성, 능동적행동과 지시따르기, 가치부여적행동과 긍정적 상호작용, 정서적행동과 사회적반응성과 가장 높은 정적 관계가 있음을 알 수 있다. 둘째, 배려행동 중정서적행동에는 사회적반응성이 정적인 예측변인이며, 관계형성하기는 부적 예측변인으로 나타났다. 능동적 행동에는 지시따르기가 정적예측 변인이며, 심적부담은 부적 예측변인으로 나타났다. 규범적 행동은 사회적반응성이 정적인 예측변인, 관계형성하기와 심적부담 부적 예측변인인 것으로 나타났다. 가치부여적행동에는 긍정적 상호작용이 정적 예측변인인 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 유아의 배려행동을 증진시키기 위한 프로그램을 개발하기 위해서는 사회적 반응성, 지시따르기, 긍정적 상호작용을 증진시키는 내용을 포함해야할 것이며, 유아의 관계형성능력과 불안의 요소를 줄이는 내용을 구성해야 할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.387-390
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• 2021

최근 전자 상거래 시장이 급격한 성장을 이루면서 고객들의 급변하는 니즈를 파악하는 것이 기업들의 수익에 직결되는 요소로 인식되고 있다. 이에 기업들은 고객들의 니즈를 신속하고 정확하게 파악하기 위해, 기축적된 고객 관련 각종 데이터를 활용하려는 시도를 강화하고 있다. 기존 시도들은 주로 구매 행동 예측에 중점을 두었으나 고객 행동의 전후 과정을 해석하는데 있어 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 고객이 구매한 상품을 확정 또는 환불하는 행동을 취할 때 해당 행동이 발생하는데 있어 어떤 요소들이 작용하였는지를 파악하고, 어떤 고객이 환불할 지를 예측하는 예측 모형을 새롭게 제시한다. 예측 모형 구현에는 트리 기반 앙상블 방법을 사용해 예측력을 높인 XGBoost 기법을 적용하였으며, 고객 의도에 영향을 미치는 요소들을 파악하기 위하여 대표적인 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 하나인 SHAP 기법을 적용하였다. 이를 통해 특정 고객 행동에 대한 각 요인들의 전반적인 영향 뿐만 아니라, 각 개별 고객에 대해서도 어떤 요소가 환불결정에 영향을 미쳤는지 파악할 수 있었다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 파악하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.163-166
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• 2020

호텔기업은 최고의 서비스를 주고받는 산업으로 다른 기업과의 비교우위를 위하여 우수한 인력개발을 통해 조직의 효율성을 확보하는 전략에 초점을 맞추어 왔다. 따라서 본 연구는 호텔종사원을 연구대상으로 선정하여 첫째, 관계갈등이 조직시민행동에 영향을 미칠 것이다, 둘째, 과업갈등이 조직시민 행동에 영향을 미칠 것이다. 셋째, 관계갈등과 조직시민행동과의 관계, 과업갈등과 조직시민행동과의 관계에서 셀프리더십의 조절을 살펴보았다. 자료 수집을 위한 설문조사는 서울 경기도 지역의 특급호텔 종사원을 대상으로 400명에게 설문을 실시하였다. 분석결과를 예측해보면 첫째, 관계갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 둘째 과업갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 셋째, 셀프리더십은 관계갈등과 조직시민행동간의 관계에서 조절변수의 역할을 넷째, 셀프리더십은 과업갈등과 조직시민행동에 조절효과를 미칠 것으로 판단되어 진다. 조직시민행동의 예측변인으로서 관계갈등과 과업갈등에 대하여 탐색적인 수준에서 연구가 이루어졌음에도 관계갈등과 조직시민행동 그리고 셀프리더십의 상호작용을 다룬 연구가 이루어진 것에 의미가 있다. 또한 관계갈등과 조직시민행동의 관계를 조절하고 과업갈등과 조직시민행동과의 관계를 조절할 것으로 예측되어지는데 이는 후속연구의 바탕이 될 수 있을 것이다. 이런 연구결과를 바탕으로 조직의 관리자는 관계갈등과 과업갈등을 최소화 하고 조직시민행동을 높일 수 있는 방안에 대한 다양한 자기개발 및 프로그램을 개발하고 종사원에게 제공하여 건실한 조직문화를 이루어야 하겠다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.211-214
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• 2023

본 연구의 목적은 안전행동과 사고 발생을 예측하고 관리하기 위해 안전성향검사 도구를 개발하고 타당도를 검증하는 것이었다. 안전 심리 분야에서 근로자의 안전 행동에 영향을 미치는 주요 변인으로 안전 리더십과 안전 문화에 대한 연구들이 많이 진행되어 왔다. Lewin에 따르면 Behavior = Person * Environment으로 환경은 물리적 환경(기계, 장비 등)과 심리-사회적(psyco-social) 환경(안전 리더십/문화)으로 구분할 수 있다. 하지만 국내의 경우 근로자 개인 특성이 안전 수행에 미치는 영향에 대한 연구는 부족하였다. 개인 특성 중 일관되게 행동에 영향을 미칠 수 있는 변인이 성격이고, Lee 등(2018)은 개인 성격이 안전/불안전 행동에 영향을 미칠 확률은 35% 이상이며, 불안전 행동으로 한정해 보면 50% 이상이라고 하였다. 그리고 불안전한 행동으로 인한 사고는 비교적 소수의 직원에 의해 발생한다고 하였다(Clarke & Robertson 2008). 따라서 안전/불안전 행동을 예측할 수 있는 성격 특성을 검증하여, 직원 선발이나 재직자 코칭에 활용한다면 산업 재해 예방에 도움이 될 수 있다

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.23-31
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• 2012

정보화 사회에서 청소년들은 정보윤리와 관련한 다양한 문제행동에 있어서 자신도 모르게 피해자와 가해자가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 사회심리이론의 다양한 모형을 분석하여 정보윤리행동 예측 모형을 개발하고 청소년들의 정보윤리행동 의도에 영향을 미치는 요인 간의 관계를 회귀분석을 통하여 실증적으로 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 설정한 정보윤리행동 예측 모형에서 정보윤리와 관련한 행동에 대한 태도, 주관적 규범, 지각된 행동 통제, 과거 행동 모두가 정보윤리행동 의도를 형성하며, 이는 정보윤리행동으로 옮겨지는데 있어서 유의미한 영향을 끼치는 것으로 분석되었다. 특히 정보윤리행동에 대한 태도는 나머지 3개의 독립변인보다 행동 의도에 미치는 영향이 가장 크게 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 향후 개발될 각종 정보윤리행동과 관련한 다양한 측정 도구와 교육 및 상담 자료 개발을 위한 선행 연구로서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-57
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• 2016

본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.