• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.539-541
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• 2003

본 논문에서는 컨텐츠 사이트에서 디지털 컨텐츠를 보호하기 위하여 사용자 행동 패턴을 분석을 이용해 특이한 성향을 보이는 사용자를 탐지하기 위한 모델을 제시하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하기 위한 탐지 규칙(detection rule)으로 Syntactic Rule과 Semantic Rule을 정의하였다. 사용자 로그 분석 결과 탐지 규칙에 대한 위반 정도가 일정 범위를 벗어나는 사용자를 비정상적인 사용자로 추정하였다. 또한 제안 모델은 eCRM 시스템에서 이탈 가능성이 있는 고객 집단을 사전에 탐지하여 고객으로 유지하기 위한 promotion 전략 수립에 응용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.225-228
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• 2005

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.87-93
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• 2004

본 논문에서는 인간의 행동과 유사하게 군중을 재편성하는 행동패턴 모델을 제안하고, 그 모델을 가상 환경의 캐릭터에 적용하여 구현하였다. 게임과 같은 가상환경에서 군중을 표현하는 군중 시뮬레이션의 사실감을 높이기 위하여 군중의 행동 패턴을 결정함에 있어 인간의 감정에 기반을 두었다. 이러한 모델을 바탕으로 인간의 감정을 캐릭터에 적용하고자 몇 가지 규칙을 정의하였고, 이를 바탕으로 군중에 속해있는 캐릭터들의 군중간의 이동을 사실적으로 구현하였다. 본 연구를 적용하여 보다 자연스러운 군중의 행동을 시뮬레이션 할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-656
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• 2023

반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.724-726
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• 2014

본 논문에서는 범죄 발생 전 빠른 상황판단과 효과적인 의사결정을 위한 방법으로 이상 행동을 분류, 분석하여 이상행동 패턴을 발견하고 이에 따라 발생 전 상황을 예상할 수 있는 예측하는 모델을 제시하였다. 이러한 행동분석과 패턴예측 모델은 CCTV로 부터 수집된 데이터를 단계별 DB를 통해 빠르고 정확한 분석할 수 있고, 과거에 축적 및 분석된 데이터를 유사한 상황에 직면했을 때 사전에 예방하기 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.682-687
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 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 Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 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 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.127-136
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• 2014

게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.