반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.
인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.
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.
본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.
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.
본 논문은 RPG게임의 퀘스트 수행에 대한 플레이어의 감정패턴 분석을 그 목적으로 하고 있다. 인간의 다양한 인지행동 범주에 대한 선행연구를 바탕으로 게임플레이어의 행동범주를 5가지로 설정하고 범주에 해당하는 게임플레이 행동(Action)과 내용(Content)을 재정립하였다. 이를 바탕으로 스토리중심의 전개로 다양한 퀘스트 구성을 보여주는 마비노기(Mabinogi)게임의 초기단계(Tutorial Mode)를 퀘스트구조 및 인지행동별로 분류하여 초보 피험자 10명을 대상으로 감정데이터를 도출하고 게임플레이의 인지행동패턴과 도출감정사이의 상관관계를 모형화하였다. 이러한 연구결과는 게임 플레이어의 자극적 수준을 감정패턴으로 확인하여 특정단계의 퀘스트 설계 및 레벨 디자인의 구체화를 모색해 볼 수 있다. 또한 게임플레이 과정에서 플레이어의 감정변화는 재미요소의 표출형태이며 전체적으로 게임의 상위목표수행에 대한 호기심과 도전의식을 유발 시킬 수 있는 장치로 활용가능 하리라 본다.
게임 고객의 충성도 혹은 재구매 의도를 경영학의 고객 충성도 이론을 적용해 보는 거시적 분석이 있었지만 게임 시스템이 복잡해지면서 흥행에 성공한 특정 게임의 장기 충성 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써 실증적으로 그 게임에 대한 애착과 성공의 원인을 알아보는 것도 의미가 있다. 본 논문에서는 2012년 출시되어 초창기에 흥행에 큰 성공을 거두고 지금도 점유율 10위권에 자리하고 있는 판타지 퓨전 무협 MMORPG 블레이드 앤 소울의 3년 이상 장기충성 사용자들의 행동 패턴이 1년 미만의 캐주얼 집단, 플레이 경력 1~3년 사이의 집단과 어떻게 다른 지 222명의 피험자에 대해 설문을 통해 살펴보았다. 그 결과 그 게임의 강점으로 알려진 던전 활동, 비무, 전장의 전투 방식과 내용보다는 그 게임 커뮤니티에의 끈끈한 애착이 더 중요했다. 심지어 전투 밸런스의 만족도는 5점 척도에서 모든 그룹이 1점대를 기록하기도 하고 초심자와 장기사용자가 1~3년 사용자보다 전투 레벨이 높은 U-커브를 나타내기도 했다. 이에 다시 148명의 장기 사용자의 설문 분석을 통해 커뮤니티 내 인간관계 형성 요인과 패턴을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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