• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.9
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• pp.1269-1281
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• 2005

The control of character's behavior in games is determined by game designers. One of the popular method used in the control of character's behaviors is rule-based. The rule-based control of behavior makes the flow of play simple and boring. In this paper, we propose an efficient method of controling character's behaviors which can generate various actions of characters by using probability estimation applied to the character's behaviors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.97-100
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• 2008

본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.969-974
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• 2007

동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.235-238
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.3
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• pp.769-782
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• 2024

The purpose of this study analyzes by confirming the structural relationship between the four variables of Chinese college students' health beliefs, planned behavior, behavioral control, and exercise persistence, this study can establish measures to enhance and improve college students' health beliefs and planned behavior and improve behavioral control. The purpose is to provide basic data to improve the level of continued exercise among college students. The EBI study verified reliability and validity through a preliminary survey targeting 380 people. This survey distributed questionnaires to college students at 52 universities from May 12 to July 21, 2023, and a total of 5,109 copies were finally selected and analyzed, excluding invalid questionnaires. As a result of the study, first, the structural relationship between variables showed that health beliefs had a positive effect on planning behavior, behavioral control, and exercise persistence. Second, planning behavior was found to have a positive effect on behavioral control and motor persistence. Third, behavioral control was found to have a positive effect on exercise persistence. Fourth, planning behavior and behavioral control were found to play a positive mediating role in the relationship between health beliefs and exercise persistence. Therefore, to improve college students' health beliefs, schools should open a health psychology curriculum. Furthermore, there is a need to strengthen college students' beliefs about their health by developing and distributing customized health education programs for college students.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.112-117
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• 2006

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.457-467
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• 2004

In this paper, a robot is considered as an agent, a structure of robot is presented which consisted by multi-subagents and they have diverse capacity such as perception, intelligence, action etc., required for robot. Also, subagents are consisted by micro-agent($\mu$agent) charged for elementary action required. The structure of robot control have two sub-agents, the one is behavior based reactive controller and action selection sub agent, and action selection sub-agent select a action based on the high label action and high performance, and which have a learning mechanism based on the reinforcement learning. For presented robot structure, it is easy to give intelligence to each element of action and a new approach of multi robot control. Presented robot is simulated for two goals: chaotic exploration and obstacle avoidance, and fabricated by using 8bit microcontroller, and experimented.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)의 개발이 활발히 추진되고 있다. 자율운항선박의 완전한 자동화가 이뤄지기까지 육상센터에서 원격제어(Remote Control)로 선박을 운항하게 된다. 따라서 해기사의 역할을 육상 원격제어자가 수행하게 되며, 원격제어에 요구되는 기술, 교육, 시스템 등 여러 측면으로 이슈가 되고 있다. 아울러, 아직 구체적으로 고려되지 않는 원격제어자의 최적 원격제어 자세에 대한 고려가 필요하다. 제어자세는 업무의 집중도, 사고의 위험성 등에 많은 영향을 줄 수 있다. 그래서 이 연구에서는 현재 일반적으로 항해하는 형태인 서서하는 형태와 앉아서 하는 형태로 구분하여 항해 시 나타나는 해기사의 기술적 행동을 상황인식을 중심으로 고찰하였다. 추후 다양한 기술적 행동 분석 실험을 통해 자세결정을 위한 평가 기법을 제시할 예정이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.19-26
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• 2002

There are some difficulties to construct a sensory-motor controller for an autonomous mobile robot such as coordinating the mechanics and control system parts of the robot, and managing interaction with external environments. In previous research, we evolve the CAM-Brain, neural networks based on cellular automata, to control an autonomous mobile robot. In this paper, we propose the method of combining multi-modules evolved to do simple behavior in order to making more sophisticated behaviors because the controller composed of one neural network module is difficult to make complex behaviors. In experimental results, we can get the controller adapting to more complex environments by combining CAM-Brain modules evolved to do simple behavior by rule-based approach.