• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.381-384
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• 2012

본 연구에서는 가상전시 시스템에서 제품의 시각적 디자인에 대한 고객의 관심도를 자동으로 평가하기 위한 영상분석 기법을 제시한다. 전시공간의 동영상으로부터 모션인식, 목표물 감지 및 추적기법을 통하여 기본 특징을 추출하고 이로부터 대상자의 행동패턴을 인식한다. 정의된 각 행동패턴에 따라 상품의 관심도와의 관계를 반영하는 가중치 파라미터를 정의하였으며 이에 대한 학습알고리즘을 제안하였다. 실험으로서 4종류, 종 24개 제품에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과를, 직접조사를 통한 실제 관심도 자료와 비교하여 분석함으로써 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.619-621
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• 2002

네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 현대사회에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 이들은 정보 범죄들로부터 안정적이면서 효율적인 환경을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. 현재의 침입탐지 시스템은 네트워크 상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 탐지속도가 떨어지고, 새로운 침입유형에 대한 대응방법이나 인지능력에도 한계가 있기 때문이다. 따라서 다양한 트래픽 속에서 탐지율을 높이고 탐지속도를 개선하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 생성하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴생성을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하였다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 본 논문에서 제안한 방법에 따라 적용한 결과이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.35-38
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• 2003

최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.25-26
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• 2018

이 논문에서는 고소 작업자의 위험 행동 분석을 위해 딥러닝 기법 중 연속적인 데이터 분석에 적합하며 매우 뛰어난 성능을 보여주는 LSTM 알고리즘을 이용해 모니터링 하는 시스템을 개발하였다. 모델을 위해 학습 데이터는 안전벨트에 자이로센서 등을 부착해서 실험하였다. 시스템은 작업자의 5가지의 행동 패턴을 분석할 수 있으며, 96%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.903-909
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• 2021

예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.329-332
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• 2001

인터넷상에서의 대부분의 검색 환경이 그렇듯이, 인터넷 쇼핑몰에서의 검색 환경 역시 고객 중심으로 제공하는 것이 중요하다. 특히, 고객의 행동 패턴 분석을 통해 얻어진 정보는 고객 중심의 검색 환경을 구성하는 데에 가장 중요한 요소라고 할 수 있으며, 또한 시시각각 변화하는 고객의 심리에 따라서 판매 전략도 달라질 수 있어, 이에 대한 여러 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 고객과 시스템과의 상호작용으로부터 학습을 최대화시키기 위해 강화학습 기반의 플래닝과 학습의 통합 방법을 통하여 실시간적이고 동적인 인터뷰를 구성하는 방법과 이를 통해 얻어진 개인화된 판매전략과 결정 수와의 통합으로 고객이 원하는 적합한 상품을 추천할 수 있는 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.587-594
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• 2001

멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.67-82
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• 2006

가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.