• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1336-1339
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• 2009

산업화가 진행된 세계 주요 선진국들은 의학의 발달과 평균 수명의 증가로 고령화의 위기를 겪고 있다. 인구 고령화에 따라 치매 인구도 크게 증가하였다. 치매 인구의 증가는 국가와 가정의 물질적, 인적 비용을 증가시키고 있다. 이와 같은 사회문제를 해결하고 효율적인 치매 환자 관리를 위한 방법이 필요하다. 관찰 대상자가 치매 증상과 비슷하게 행동한다면 치매를 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 대상자의 행위 정보를 수집하고 디지털화한다. 디지털화 된 행위정보를 치매 증상의 행동 패턴과 비교하여 관찰 대상자의 행동이 치매 증상인지 정상적인 활동인지 판단할 수 있는 방법을 소개한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.380-383
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• 2014

사람의 성격 분석에 따라 그 사람의 이동패턴을 알 수 있다. 따라서 성격 데이터를 이용하면, 사람의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 사람의 행동 패턴은 주로 그 사람이 선호하는 장소의 집합으로 규정 할 수 있다. 본 논문에서는 사람의 성격과 장소 데이터 사이의 상관관계를 알아보고자 한다. 포스퀘어에서 얻어진 장소정보와 성격요인 분석을 통해 얻어진 사람 성격과의 상관관계를 파악하기 위한 기법으로 회귀분석을 사용했다. 장소정보는 그 장소에 해당하는 업종으로 변환되었다. 위치 데이터와 업종 분류표와의 분석을 어떻게 적용 하였는지 설명하고, 회귀분석을 통해서 성격 데이터와 업종 분류 데이터를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.101-104
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• 2006

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인간에게 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변장치들의 네트워크와 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간의 사고를 움직임 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 미리 지정된 간단한 손동작으로 여러 가전기기라든지 홈네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• v.45 no.6
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• pp.1067-1078
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• 2003

This study was designed to determine the effect of gestation housing and parity on the farrowing performance and behaviour of sows during pregnancy, farrowing and lactation periods. Total 18 Duroc sows were randomly assigned after 4 weeks of gestation to either an individual gestation stall or a groups of three with pen gestation system for three parities(1st, 2nd${\sim}$3rd, and 4th${\sim}$5th). Approximately 7 days before predicted farrowing date, sows were transferred to farrowing crates where they remained until 21 days post-partum. Behaviour was recorded on day 60 and 90 of pregnancy for 24 hours, on day of farrowing for farrowing duration and on day 10 of lactation for 2.5 hours in the farrowing crate. The results obtained from this study were summarized as follows: On 60 and 90 day of pregnancy, all sows in both groups made attempts for ventral lying more than for other postures. Sows in the group gestation pen spent more time on walking than those in individual gestation stall(p<0.01); however, the group housed sows were spent less time on drinking than the individually housed sows(p<0.01). There was no significant difference between gestation housings in the occurrence of stereotypy of pregnant sows. On day 60 of pregnancy, sows in the individual gestation stall showed the highest frequency of vacuum chewing and head weaving. However, floor licking and bar licking behaviours were highest in day 90 pregnant sows individually housed. The sows individually housed during the gestation period spent more time on sitting and eating on the day of farrowing in the farrowing crate than the sows group housed. On day 10 of lactation in the farrowing crate, the group housed sows during the gestation period made significantly more attempts for ventral lying than sows individually housed. In conclusion, the occurrence of stereotypy of sows during the gestation and lactation did not differ between gestation housings and farrowing performance of sows during the gestation period was not affected by gestation housing. Thus, the group housing for pregnant sows is a feasible means to improve welfare of sows and to increase the normal behaviour of sows.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2018.06a
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• pp.68-68
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• 2018

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.11a
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• pp.182-188
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• 2003

인간의 여가행동에는 여러 유형이 있겠지만, 그 중 시공간적 행동패턴이 가장 잘 드러나는 것은 아마 여행일 것이다. 이러한 이유 때문에 지리학에서는 여행행태를 시공간적으로 분석하는 연구들이 국내외에서 적지 않게 진행되어 왔다. 그러나 우리나라에서는 자료수집의 어려움 때문에 과거사람들의 여행 행태를 살펴보는 연구가 거의 이루어지지 못했는데, 이러한 상황에서 필자가 주목한 것이 '유산기'이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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• 2004.05a
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• pp.61-61
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• 2004

현대 사회에 들어와서는 소비자의 성향이나 소비패턴의 다양화로 인하여 소비자 행동을 예측할 수 있는 보다 중요한 변수가 무엇인가에 대한 연구가 필요하여 알아보고자 한다. 특히 자녀를 둔 주부들의 경우 자녀의 의복 소비성향에서 다양한 성향들을 나타내는데, 이는 사회구조나 가족구조의 변화에 따라 소득의 향상, 주부의 사회진출이나 낮은 출산율 등의 영향으로 유아복에 대한 소비자들의 관심이 커지고 있기 때문이다. (중략)

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.95-103
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• 2019

The number of one person households has grown steadily over the recent past and the population of lonely and unnoticed death are also observed. The phenomenon of one person households has been occurred. In the dark side of society, the remarkable number of lonely and unnoticed death are reported among different age-groups. We propose an unusual event detection method which may give a remarkable solution to reduce the number of the death rete for people dying alone and remaining undiscovered for a long period of time. The unusual event detection method we suggested to identify abnormal user behavior in their lives using vision pattern, audio pattern, and dust pattern algorithms. Individually proposed pattern algorithms have disadvantages of not being able to detect when they leave the coverage area. We utilized a fusion method to improve the accuracy performance of each pattern algorithm and evaluated the technique with multiple user behavior patterns in indoor areas.