• 융합정보논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.164-172
• /
• 2020

본 연구의 목적은 남자대학생의 데이트폭력 인식이 데이트폭력 가해행동 및 피해행동에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 연구대상은 충북에 위치한 U대학의 6개 학과의 재학생은 총 233명이었다. 연구도구로 데이트폭력 인식은 정하윤(2013)의 도구를 사용하였고, 데이트폭력 가해행동 및 피해행동은 CTS2를 김정란(1999)이 번안한 도구를 적용하였다. 자료분석은 데이트폭력 인식이 데이트폭력 가해행동 및 피해행동 간의 상관분석을 실시하였고, 데이트폭력 인식이 데이트 폭력 가해행동 및 피해행동에 미치는 영향은 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 남자대학생의 데이트폭력 인식과 데이트폭력 가해행동 및 피해행동 간에 유의한 부적 상관을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 남자 대학생의 데이트폭력 인식이 데이트폭력 가해행동 및 피해행동에 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 대학생을 위한 데이트폭력 예방프로그램을 개발하는데 기초자료로 제공될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권5호
• /
• pp.305-314
• /
• 2011

사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.408-411
• /
• 2019

고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.245-250
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.919-922
• /
• 2005

유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권1호
• /
• pp.72-76
• /
• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.117-131
• /
• 2005

이 연구의 목적은 세 행동체계(기술적, 의사소통적, 해방적 행동)에 따라 개발한 중학교 기술$\cdot$가정 주생활 영역 목표에 대해 교과 담당 교사가 인식하는 각 목표의 중요도를 알아보는 것이다. 중요도 인식에 대한 자료는 전국 중학교 기술$\cdot$가정과 교사를 대상으로 체계적 무선 표집을 통해 183개교에서 303부를 우편 설문지법으로 2003년 9월 1일-30일까지 한달 동안 수집하고, SPSS/WIN 프로그램을 이용하여 분석하였다. 세 행동체계별 주생활 영역 목표는 9학년 기술$\cdot$가정 교과서와 교사용지도서 8종에 실린 주생활 단원의 목표에다 미국 오하이오주의 교육과정 가이드와 한국 교육과정 평가원에서 제시한 주생활 영역의 교육목표와 내용기준을 참고하여 개발하였다. 각 내용요소별 세 행동체계 목표는 $\ulcorner$생활공간의 활용$\lrcorner$ 단원 11개 요소 $\ulcorner$실내 환경의 조절$\lrcorner$ 단원 7개 요소 $\ulcorner$주택의 유지와 보수$\lrcorner$ 단원 3개 요소 둥 총 21개 내용 요소에 대해 각각 세 행동체계 목표, 총 63개 목표를 개발하였다. 기술$\cdot$가정과 교사들은 세 행동체계에 따라 진술한 목표 가운데 해석적 행동체계로 진술된 목표를 가장 중요하게 인식하고 있었고, 다음은 기술적 행동체계, 해방적 행동체계 순이었다. 주생활 영역 전체에서는 해석적 행동체계 목표가 가장 중요하지만 중단원별로 보면 세 행동체계별 목표 중요도가 다소 차이가 있었다. 기술적 행동체계 목표는 세 중단원별로 중요도가 비슷한 반면, 해석적 행동체계 목표는 $\ulcorner$주택의 유지와 보수$\lrcorner$ 중단원 보다는 $\ulcorner$실내 환경과 설비$\lrcorner$ 중단원에서 더 중요하고, $\ulcorner$생활공간의 활용$\lrcorner$ 중단원은 해방적 행동체계 목표를 다른 두 중단원보다 덜 중요하게 인식하였다. 이러한 결과는 차기 교육과정과 교과서 개발과정에 고려되어야 할 것으로 보인다. 세 행동체계별 주생활 영역 세부 목표의 중요도는 기술적 행동체계 중에서는 '에너지 사용을 최소화하면서 쾌적한 실내 온도를 유지하는 방법을 말한다'를 , 해석적 행동체계 중에서는 '생활쓰레기가 사회 환경에 어떻게 영향을 미치는지 인식한다'를 , 해방적 행동체계 중에서는 '좋은 환경 만들기 운동을 통하여 친환경적 가치관을 형성한다'를 가장 중요하게 인식하고 있어 가정과 교사들은 사회적 목표와 현실에 직면한 실천적 문제로 구성된 목표들을 가장 중요하게 인식하는 것을 알 수 있다. 세 행동체계별 주생활 영역 목표 중요도는 교사의 일반적 특성에 따라 다소 유의미한 차이가 있었다. 연령이 많거나 교직경력이 긴 교사가 그렇지 알은 교사보다 기술적 행동체계 목표들을 중요시하였으며, 여성 교사, 가정 전공 교사가 그렇지 않은 교사보다 해석적, 해방적 행동목표를 더 중요하게 인식하고 있었다. 특히 가정교육 철학을 배운 경험이 있는 교사가 그렇지 않은 교사보다 해방적 행동체계 목표를 중요시하는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는, 실천 비판적인 가정 교과의 본질을 구현하기 위해서는 주생활 영역의 교육과정에 기술적, 해석적, 해방적 행동에 대한 목표들을 고루 포함하여야 하며 특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권12호
• /
• pp.221-231
• /
• 2017

본 연구의 목적은 외식기업의 전통적 미디어 및 뉴미디어 커뮤니케이션과 러브마크, 만족, 행동의도 간의 관계를 규명하고자 하였다. 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적 미디어 커뮤니케이션은 러브마크의 사랑 인식에는 유의한 영향을 미쳤으나 러브마크의 존경 인식에는 유의한 영향은 없는 것으로 나타났다. 둘째, 뉴미디어 커뮤니케이션은 러브마크의 사랑과 존경 인식에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 러브마크의 사랑과 존경 인식은 각각 만족 인식과 행동의도에 모두 유의한 영향을 미쳤으며, 만족 인식은 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 연구 모형의 간접효과 분석 결과 전통적 미디어와 뉴미디어 커뮤니케이션은 러브마크 인식을 매개로 만족에 유의한 영향을 미치며, 러브마크와 만족을 매개로 행동의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 결과를 통해 소비자의 커뮤니케이션 경험과 러브마크 인식을 강화할 경우 브랜드에 대한 만족과 행동의도 등 사후 행동을 촉진할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.47-54
• /
• 2022

최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.305-308
• /
• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.