본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.
본 연구에서는 선행의 연구 고찰을 통해 조직시민행동에 영향을 미치는 변수들과의 관계 규명을 통해 공정성과 조직지원인식 및 조직몰입을 변수로 하여 구조모델과 가설을 설정하고 이를 영리조직과 비영리조직의 표본조사를 통해 실증분석과 비교분석을 시도하였다. 연구 분석 결과 영리조직에 있어서는 조직지원인식에 대해 분배공정성과 절차공정성은 조직지원인식에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정서적 몰입에 대해서는 절차공정성을 제외한 분배공정성과 조직지원인식이 정서적 몰입에 유의미한 정의 영향을 미치고 있고, 지속적 몰입에 대해서는 분배공정성, 절차공정성, 조직지원인식 모두 무의미한 영향을 미치고 있으며, 조직시민행동에 대해서는 분배공정성과 조직지원인식을 제외한 절차공정성과 정서적 몰입 및 지속적 몰입이 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 비영리조직의 분석 결과에 있어서는 조직지원인식에 대해 절차공정성은 무의미하고, 분배공정성은 조직지원인식에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정서적 몰입에 대해서는 절차공정성을 제외한 분배공정성과 조직지원인식이 정서적 몰입에 유의미한 정의 영향을 미치고 있고, 지속적 몰입에 대해서 절차공정성과 조직지원인식은 무의미하나 분배공정성에 있어서는 유의미한 영향을 미치고 있으며, 조직시민행동에 대해서는 분배공정성, 절차공정성, 조직지원인식은 무의미하며 정서적 몰입과 지속적 몰입은 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 조직구성원들로 하여금 주어진 역할 외에 자발적으로 조직을 위해 조직시민행동을 이끌어 내기 위해서는 조직이 조직구성원의 호의, 따뜻함, 다정함, 행복감, 유쾌함, 충성심 등의 감정을 통하여 조직에 대해 개인적으로 느끼는 심리적 애착을 높여주는 것이 중요하다는 사실을 시사하고 있다. 특히 영리조직에 있어서는 각종 공식적인 절차가 공정하다는 것을 구성원에게 몸소 보여 주는 행동이 필요하다는 점을 시사한다.
본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.
행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.
본 연구는 사회복지시설종사자의 기능적 역할행동이 서비스의 질적 수준 제고를 위해 중요하다는 논의 과정에서 관심을 끌고 있는 조직시민행동에 영향을 미치는 요인을 파악할 목적으로 수행되었다. 조직시민행동의 선행요인으로 논의되고 있는 다양한 요인 중에서 진성리더십과 조직지원인식을 선정하고 직무열의를 매개적 역할을 하는 변수로 연구모형을 구축하고 연구가설을 검증하기 위하여 실증적 분석을 실시하였다. 이를 위해 용인시에 있는 장애인복지시설과 노인복지시설에서 종사하는 230명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 216부를 분석 자료로 활용하였다. 연구결과 진성리더십과 조직지원인식은 직무열의와 조직시민행동과 유의한 정(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며 직무열의는 조직시민행동과 선행요인인 진성리더십과 조직지원인식간의 관계에서 완전매개역할을 하는 것으로 나타났다. 진성리더십과 조직지원인식은 직무열의에 직접적인 정적영향을 미치며, 조직지원인식의 영향력이 진성리더십에 비해 큰 것으로 나타났다. 이는 감정노동자인 복지시설종사자에게 인지적인 태도만을 요구하는 조직보다는 조직지원인식(물적, 인적지원)과 같은 보상체계의 확보가 중요함을 시사하고 있다.
휴먼 행동 인식은 크게 3D 모델 기반 방법과 템플릿 기반 방법으로 나눌 수 있다. 3D 모델 기반 방법은 휴먼의 포즈를 3D로 재구성한 뒤 특징을 추출하는 것으로 인식 정확도는 높으나 연산량이 많아 매우 비효율적이다. 반면 템플릿 기반의 방법은 간단하고 수행 시간이 빠르기 때문에 여러 논문들에서 채택되고 있다. 그러나 템플릿을 이용한다는 특성 때문에 시점, 행동 스타일의 변화 등에 따라 실루엣의 변화가 심해 인식 성능에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 핵심-포즈들의 히스토그램으로 표현되는 핵심-포즈 분포와 광류의 변화를 이용하여 다중 시점에서의 휴먼 행동 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 IXMAS 데이터 셋을 이용한 실험에서 적은 수의 템플릿을 이용하면서도 평균 87.9%의 높은 인식률을 보였다.
감시 카메라 환경에서 자동으로 그룹 행동을 인식하는 기술이 최근 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서 제안하는 그룹 해동 인식 시스템은 다른 추가 정보 없이 비디오 프레임만을 인풋으로 받아들여, 자동으로 보행자 탐지, 추적, 행동 인식까지 모두 포괄하는 시스템이다. 시공간 모션 패턴을 만들고 연결 요소들로 모델링 한 뒤 Hidden Markov Model (HMM)을 이용해 그룹 행동을 인식한다. 실험 결과, 기본 논문과 비교하였을 때, 비슷한 인식률을 보이면서 수행 시간을 약 25 배 정도로 획기적으로 단축하였다.
이 연구는 위험운전 행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 비교, 분석하고, 인식 차이를 유발시키는 요인에 대한 파악을 목적으로 하였다. 위험운전 행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 적용하였고, 그 결과를 상호지향성 모델(Co-orientation Model)에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식 차이를 비교, 분석하였다. 또한 요인분석을 통해 남녀 상호간 인식 차이를 발생시키는 요인을 도출하였다. 분석결과 객관적 일치도의 경우, 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다는 인식차이를 확인하였고 주관적 일치도 또한 남성과 여성 모두 상대방이 자신의 실제 운전행동의 위험도보다 더 큰 위험도로 판단할 것으로 추측하여 차이가 나타났다. 정확도에서는 남성은 남성의 위험운전행동에 대해 본인의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있는 것으로 나타나 판단이 어려우나, 여성운전행동에 대한 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하여 남성을 정확하게 이해하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 예측 모형의 결합을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였으며, 그 결과 남녀 상호간에 상대방이 더 위험한 운전행동을 하는 인식을 갖고 있는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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