• 인지과학
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• 제6권2호
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• pp.27-45
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• 1995

본 논문에서는 다중 분류기의 통합을 위해 퍼지 행위지식 공간을 구성하고 이를 이용하는 방법을 제안한다.기존의 행위지식 공간은 각 분류기들이 서로 독립적일 필요가 없고 적응적 학습이 가능한 것으로 단지 하나의 클래스 레이블만 을 출력하는 분류기들의 통합에 가장 최적의 방법으로 알려졌다.그러나 행위지식 공간은 각 분류기가 출력하는 클래스 레이블에 대한 측정값과 경험적 지식을 통합과정에 반영하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다.이러한 행위지식 공간의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지개념을 이용한 퍼지 행위지식 공간을 정의하고 이를 다중 분류기의 통합에 적용하기 위한 방법을 기술한다.또한,퍼지 행위지식 공간의 유용성을 증명하기 위해 각 분류기로 부터 얻어진 클래스 레이블들과 이에 관련된 측정값을 포함하는 분류결과들의 통합에 적용된 실험결과를 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1328-1331
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.257-260
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• 2007

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.65-68
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• 2012

본 논문에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 행위인식 연구 분야 중에서 스마트폰 환경에서의 개인화된 행위 인식기 및 로거를 제안한다. 최근 스마트폰의 보급이 활발해지면서 행위 인식 연구 분야에서 스마트폰을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스마트폰에서는 센서를 이용하여 행위정보를 수집하고, 서버에서 는 분류 및 처리하는 방식으로 실시간 인식과 개발자에 의한 트레이닝으로 인해 개인화된 트레이닝이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 Naive Bayes Classifier를 사용하여 스마트폰 환경에서 실시간으로 사용자 행위 수집이 가능하고 행위정보의 분류 및 처리가 가능한 경량화 및 개인화된 행위 인식기 및 로거의 구현을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 행위 인식기를 통해 행위 인식이 가능할 뿐만 아니라 로거를 통해 사용자의 라이프로그, 라이프패턴 등의 연구 분야에 이용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.452-454
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• 2003

기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.

• 인지과학
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.

• 에너지공학
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• 제22권1호
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• pp.38-43
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• 2013

생활양식의 변화나 생활행위의 변화에 관련한 가정부문 에너지소비 패턴의 분석을 위해서 용도별 에너지소비자료 작성이 절실히 요청되어 왔다. 이에 따라, 생활행위의 분류에 의한 가정부문 용도별 에너지소비 분석모형을 개발하여 에너지소비 분석을 시도하였다. 본고에서는 부위(방)별 에너지 사용기기의 에너지 소비효율에 생활행위별 기기마다 가동시간을 곱해서 가구당 에너지소비량이 산출될 수 있도록 상향식의 가정 내 모형을 구축하였다. 생활행위 분류를 감안한 용도는 조명용, 난방용, 냉방용, 오락용, 정보용, 위생용, 취사용 등으로 구분하였다.

• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.317-328
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• 2006

지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.