• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.246-247
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• 2013

인간행동의 자동인식 기술은 영상보안 및 인간-사물 상호작용 분야에 핵심적 기술이다. 그러나 실제 비디오 환경에서는 인간 행동의 다양성 및 잡음 등 많은 제한점들로 인해 효과적인 행동인식에 어려움이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위하여 많은 영상 처리 및 인식 분야에서 연구되고 있는 sparse representation 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이에 본 논문에서는 효과적으로 sparse representation을 행동인식에 적용하고, sparse representation 기반 인간행동인식을 위해 사용되는 지역특징 및 전역특징에 대하여 비교했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1330-1332
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• 2015

최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.187-194
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• 2021

A person's behavioral recognition is the recognition of what a person does according to joint movements. To this end, we utilize computer vision tasks that are utilized in image processing. Human behavior recognition is a safety accident response service that combines deep learning and CCTV, and can be applied within the safety management site. Existing studies are relatively lacking in behavioral recognition studies through human joint keypoint extraction by utilizing deep learning. There were also problems that were difficult to manage workers continuously and systematically at safety management sites. In this paper, to address these problems, we propose a method to recognize risk behavior using only joint keypoints and joint motion information. AlphaPose, one of the pose estimation methods, was used to extract joint keypoints in the body part. The extracted joint keypoints were sequentially entered into the Long Short-Term Memory (LSTM) model to be learned with continuous data. After checking the behavioral recognition accuracy, it was confirmed that the accuracy of the "Lying Down" behavioral recognition results was high.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.12
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• pp.123-129
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• 2014

In accordance with the development of various convergence devices, cameras are being used in many types of the systems such as security system, driver assistance device and so on, and a lot of people are exposed to these system. Therefore the system should be able to recognize the human behavior and support some useful functions with the information that is obtained from detected human behavior. In this paper we use a machine learning approach based on 2D image and propose the human behavior pattern recognition methods. The proposed methods can provide valuable information to support some useful function to user based on the recognized human behavior. First proposed one is "phone call behavior" recognition. If a camera of the black box, which is focused on driver in a car, recognize phone call pose, it can give a warning to driver for safe driving. The second one is "looking ahead" recognition for driving safety where we propose the decision rule and method to decide whether the driver is looking ahead or not. This paper also shows usefulness of proposed recognition methods with some experiment results in real time.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.138-143
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• 2015

In this paper we develop a novel human action recognition system based on communication between an ear-mounted Bluetooth camera and an action recognition server to aid scene recognition for the blind. First, if the blind capture an image of a specific location using the ear-mounted camera, the captured image is transmitted to the recognition server using a smartphone that is synchronized with the camera. The recognition server sequentially performs human detection, object detection and action recognition by analyzing human poses. The recognized action information is retransmitted to the smartphone and the user can hear the action information through the text-to-speech (TTS). Experimental results using the proposed system showed a 60.7% action recognition performance on the test data captured in indoor and outdoor environments.

• Journal of Family Resource Management and Policy Review
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• v.12 no.4
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• pp.35-46
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• 2008

본 연구의 목적은 젊은 성인들의 레저인식과 우울한 기분 완화 레저행동 간의 관계를 조사한 연구로서, 호주의 대학생 433명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. '활동적 사회적', '일관련', '스포츠 신체적', '창조적', '파괴적', '휴식적', '수동적 기술의존적' 모두 8개의 우울한 기분 완화 레저 행동 형태가 분석되었고, 이 중 '활동적 사회적', '스포츠 신체적', '야외활동과 여행' 요인이 '레저인식'에 정(+)의 관계의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 우울한 기분 완화 레저행동 요인들은 레저인식의 4개 하위차원과도 유의한 관계를 갖고 있었으며, '현명한 레저참여' 요인이 우울한 기분 완화 레저행동과 가장 높은 관계를 갖고 있었으며, 다음은 '레저기술'로 나타났다, '레저지식'과 '레저태도'는 비교적 전자보다 낮은 관계성을 갖고 있는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.119-120
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• 2007

본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.143-144
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• 2023

항공사가 매년 정기적으로 수행하고 있는 정기 안전 교육 프로그램(Safety Training Programs)을 통한 객실승무원의 안전인식(Safe Recognition) 변화와 직접적인 사고 발생 시 즉시 행동으로 연계되는 안전행동(Safety Behavior)을 연구하여 항공안전의 목표를 달성하고, 사고를 방지하여 항공사의 신뢰도를 향상시키고 다른산업에서 직원안전교육을 수행할 경우 안전교육의 내용,절차, 횟수등을 제시하는 지표로 활용하고자 한다. 본 연구에서는 항공사 객실승무원의 안전 교육 프로그램이 객실승무원 안전인식과 행동에 미치는 영향을 분석하고, 안전인식이 정기안전교육 프로그램과 안전행동의 관계에 있어서 매개효과(mediating effect)가 있는지 파악해보고자 한다.

• 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.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.9
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• pp.164-172
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• 2020

The purpose of this study was to analyze the effect of male university student perceptions of dating violence on dating violence abuse behavior and damage behavior. The subjects of the study were 233 students from six departments at U University located in Chungbuk. As a research instrument, Haeun Yoon's(2013) instrument was used to recognize dating violence, and CTS2 was used as a instrument for harassment and damaging behavior of dating violence. For data analysis, correlation analysis between dating violence perception and damage behavior was performed, and regression analysis was performed to determine the effect of dating violence perception on dating violence harassment and damage behavior. First, it was shown that there was a significant negative correlation between the harassment behavior or damage behavior and perception of dating violence in male university students. Second, it was found that the recognition of dating violence had a significant negative effect on the harassment behavior and damage behavior of dating violence. The results of the research could be used as basic data to develop a dating violence prevention program.