이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.
최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
소비자의 구매패턴을 분석하기 위해서는 문화적 요인, 사회적 요인, 개인적 요인, 심리적 요인 등을 고려해야 한다. 소비자의 구매에 이르는 심리나 내부 상태까지 깊이 고려하여 분석하게 되면 소비자의 구매행동을 정확하게 예측하거나 구매요인을 추측할 수가 있기 때문에 기업에서는 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 효과적으로 이용할 수가 있다. 이러한 요인들은 직접적인 정보처리로 분석하기 어렵기 때문에 불확실한 정보를 취급하는 기술이 필요하다. 베이지안 네트워크는 불완전한 자료나 관측이 불가능한 자료에도 대응이 가능하며 구매자의 구매에 이르는 심리나 내적상태등과 같은 관측이 곤란한 요소도 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상품구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 예측하는 방법을 제안하였다. 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거하고 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매패턴을 분석하였다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
본 연구에서는 직업운전자의 자극추구성향과 직무소진의 관계에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과를 검증하고, 이와 같은 매개경로를 일의 의미가 완충시키는 조절효과를 조절된 매개모형으로 검증하였다. 이를 위해 경기도 소재의 운수업체에 재직 중인 운전자 188명을 대상으로 자극추구성향척도, A형 운전행동 패턴 척도, 직무소진 척도, 일의 의미 척도를 통하여 설문을 진행하였고, SPSS 21.0과 SPSS Macro PROCESS를 분석에 활용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인의 자극추구성향이 직무소진으로 이어지는 경로에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과가 검증되었다. 둘째, 자극추구성향이 A형 운전행동 패턴을 통해 직무소진에 미치는 영향을 미치는 경로에서 일의 의미의 조절된 매개효과를 검증한 결과, 매개경로가 일의 의미에 의해 조절되는 것으로 나타남을 통해서 조절된 매개효과가 검증되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 운전자의 심리적 건강 및 운전수행에 영향을 줄 수 있는 자극추구성향 성격특성과 A형 운전행동 패턴의 부정적인 측면, 그리고 이러한 부정적인 영향을 완충할 수 있는 일의 의미의 긍정적 효과를 논의하였다.
본 연구는 만 15~19세 남자 고등학생 902명을 대상으로 식행동, 간식 섭취, 식환경, 생활 습관에 대해 설문 조사를 실시하였고, 비만 판정을 위해 신장과 체중을 측정하여 식행동 패턴에 따른 간식 섭취 및 기타 요인과 비만과의 연관성을 분석하였다. 1) 청소년 식생활 지침의 항목을 이용하여 식행동을 평가한 결과 대상자들은 3가지 패턴으로 분류되었다. 식생활과 생활 습관 모두 건강한 패턴과 식생활과 생활 습관 면에서 건강한 요소와 비건강한 요소가 혼재되어있는 혼합 패턴, 그리고 마지막으로 식생활과 생활 습관이 전반적으로 바람직하지 않은 비건강 패턴이었다. 2) 각 패턴 별로 간식 섭취가 차이를 보였는데, 건강한 패턴은 과일, 우유, 호상요구르트의 섭취 빈도가 높았고, 혼합 패턴은 과일이나 호상요구르트 섭취 빈도가 높은 반면 라면, 아이스크림, 탄산음료, 사탕 섭취 빈도도 같이 높았으며, 비건강 패턴은 과일, 우유, 호상요구르트의 섭취 빈도가 다른 두 패턴에 비해 가장 낮은 반면 라면, 단 간식, 탄산음료 등의 간식 섭취 빈도는 가장 높았다. 3) 식환경을 포함한 생활 습관 요인도 패턴마다 상이했는데, 가정 내 식품 비치율은 각 식품 섭취 빈도와 유사하게 건강한 패턴과 혼합 패턴의 가정 내 과일 비치율이 비건강 패턴에 비해 높았다. 또한 혼합 패턴이 건강기능성 식품이나 식이 보충제 복용 비율이 가장 높았고, 비건강 패턴은 식사 속도, 수면 시간은 짧고 스크린 시간이 하루 2시간 이상인 비율이 가장 높았다. 4) 패턴 별 비만과의 연관성은 건강한 패턴을 기준으로 하였을 때, 혼합 패턴의 교차비는 1.11이었으나 유의하지 않았고, 비건강 패턴의 교차비는 1.88로 유의적이었다. 이상의 결과로부터 청소년의 식행동 패턴에 따라 간식 섭취 뿐 아니라 식습관, 생활 습관 요인이 차이를 보였으며 이러한 요인들이 비만과의 연관성에도 영향을 주었다. 식행동은 식품 섭취나 생활 습관 요인들과 서로 상호작용을 하므로 앞으로 청소년 비만 예방 및 관리를 위한 전략으로 적절한 영양 교육과 함께 식행동과 생활 습관을 함께 개선해 나갈 수 있는 방안을 모색하는 것이 필요하다.
최근 애니메이션 분야의 군중 환경은 디지털 산업에 필수적인 요소이다. 군중 애니메이션은 가상환경에 존재하는 다수의 캐릭터 움직임을 보다 사실적으로, 보다 효율적으로 보다 쉽게 제공하기 위해 장면의 사실성, 시스템의 성능 그리고 사용자와의 상호작용성 중의 일부를 초점으로 연구되는 캐릭터 애니메이션 기술로 정의한다. 가상환경에서 군중이 이동을 자연스럽게 표현하기 위해서는 군중에 대한 행동 패턴을 설정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 군중 행동 패턴을 설계하고, FSM 군중 행동 시뮬레이터 시스템을 개발하여 메시 수, 프레임 수, 시간 등의 조건을 비교 분석한다.
최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.
데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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