• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2018

인간의 활동은 척추 옆굽음증, 골반 뒤틀림과 같은 개개인의 신체적 특징부터 기쁨, 분노, 슬픔 등의 감정들까지 다양한 요인들에 영향을 받는다. 하지만 이러한 동작의 특성은 오랜 시간에 걸쳐서 변화하며, 단기적으로 행동의 특성은 크게 변하지 않는다. 사람의 활동 데이터는 시간 흐름에 따라서 변화하는 시계열 적 특징과 각 행동별로 일정한 규칙성을 갖는다. 본 연구에서는 시계열 적 특징을 다루기 위한 순환신경망의 한 종류인 LSTM을 활동유형을 인식하는 기술에 적용하였으며, 측정시간과 LSTM 모델의 구성요소들에대한 파라미터 최적화로 활동유형의 인식률을 개선하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1031-1038
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• 2015

스마트 폰의 출현에 이어 최근 웨어러블 기기와 IoT 개념의 등장으로 언제 어디서든 여러 다양한 객체들 간의 상호작용이 가능하게 되었다. 그 중 홈 네트워크를 이용한 스마트 홈 서비스를 위해서는 수많은 센서들이 필요하다. 이러한 스마트 환경에서의 센서 데이터를 이용하여 거주자의 행위를 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 각종 센서 데이터 마이닝 기법을 통한 행위 인식 및 패턴 분석을 위해 많은 센서가 사용되지만, IoT 스마트 홈 서비스를 위해 수많은 센서들이 설치되어야 한다면 비용의 문제와 에너지 소모의 문제를 야기할 것이다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 주성분 분석과 클러스터링 기법을 활용하여 적은 수의 센서를 선정하는 방식을 제안하며, 이에 따른 거주자 행위 인식률의 개선 효과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1540-1551
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• 2020

Aiming at the problem that the existing human behavior recognition algorithm cannot fully utilize the multi-level spatio-temporal information of the network, a human behavior recognition algorithm based on a dense three-dimensional residual network is proposed. First, the proposed algorithm uses a dense block of three-dimensional residuals as the basic module of the network. The module extracts the hierarchical features of human behavior through densely connected convolutional layers; Secondly, the local feature aggregation adaptive method is used to learn the local dense features of human behavior; Then, the residual connection module is applied to promote the flow of feature information and reduced the difficulty of training; Finally, the multi-layer local feature extraction of the network is realized by cascading multiple three-dimensional residual dense blocks, and use the global feature aggregation adaptive method to learn the features of all network layers to realize human behavior recognition. A large number of experimental results on benchmark datasets KTH show that the recognition rate (top-l accuracy) of the proposed algorithm reaches 93.52%. Compared with the three-dimensional convolutional neural network (C3D) algorithm, it has improved by 3.93 percentage points. The proposed algorithm framework has good robustness and transfer learning ability, and can effectively handle a variety of video behavior recognition tasks.

• 벤처창업연구
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• 제13권1호
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• pp.43-60
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• 2018

이 연구의 목적은 대학 관계자들과 창업관련 정책 관계자들에게 창업지원프로그램에 대한 현 위치를 알리고, 다양한 창업지원프로그램 중 창업의지에 실질적으로 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악하기 위함이다. 본 연구는 창업지원프로그램을 창업교육 지원, 창업활동 지원, 사업화 지원의 세 가지 지원으로 구분하여 각각의 지원들 중 어떠한 창업지원프로그램이 대학생의 창업효능감과 기회인식에 영향을 미치는지 여부를 분석하고, 이를 통해 결론적으로 대학생의 창업의지에도 영향을 미치는지에 대해 실증 분석을 하였다. 또한 창업지원프로그램이 창업효능감과 기회인식을 매개로 창업의지에 미치는 영향에 대해 실증 분석을 하였다. 실증분석의 주요 연구결과는 첫째 창업지원프로그램 중 창업활동 지원은 창업효능감과 기회인식에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났으며 사업화 지원은 창업효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 창업교육 지원은 창업효능감과 기회인식에 모두 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 창업효능감과 기회인식은 창업의지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업지원프로그램 중 창업활동 지원이 창업의지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 창업지원프로그램 중 창업활동 지원과 창업의지 간의 관계에서 창업효능감은 부분매개효과를 나타냈으며 창업지원프로그램 중 사업화 지원과 창업의지 간의 관계에서 기회인식은 부분매개효과를 내는 것으로 나타났다. 이 외에 다른 변수들은 매개조건을 충족시키지 못해 부분매개효과를 나타냈다. 이는 창업지원프로그램 중 일부 지원은 창업의지에 영향을 주지 못하며 창업효능감과 기회인식으로 인해 창업의지가 높아지는 것을 알 수 있다. 이러한 본 연구의 결과를 토대로 대학생의 창업의지를 높이기 위해서는 창업지원프로그램의 질적 향상과 다양한 방안을 모색해야 하며, 창업효능감과 기회인식을 높일 수 있는 질 높은 교육프로그램과 충분한 창업활동 지원과 학생이 원하는 사업화 지원을 제공해야 한다는 점과 창업활성화를 위한 전략적 발전의 필요성을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.9-18
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• 2011

본 논문에서는 모델 기반으로 추정한 사람의 시선 방향을 이용하여 실내 환경에서 발생 할 수 있는 사람의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫째, 행동 인식을 위한 사전 정보를 얻는 단계로 사람의 머리 영역을 검출하고 시선 방향을 추정한다. 사람의 머리 영역은 색상 정보와 모양 정보를 이용하여 검출하고, 시선 방향은 머리와 얼굴의 관계를 표현한 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 추정한다. 둘째, 이벤트와 사람의 행동을 나타내는 시나리오를 인식하는 단계이다. 이벤트는 사람의 상태 변화로 인식하고, 시나리오는 이벤트들의 조합과 제약 사항을 이용하여 규칙 기반으로 인식한다. 본 논문에서는 시선방향과 연관이 있는 4 가지의 시나리오를 정의하여 실험 한다. 실험을 통해 시선 방향 추정의 성능과 시선 방향이 고려된 상황에서의 행동 인식 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.286-291
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• 2020

본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.177-183
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.321-322
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• 2013

본 연구는 초등학생의 개인적인 특성을 고려하여 무용 움직임과 연극적인 표현을 융합시킨 프로그램을 구성하였고 무용 활동을 적용하여 프로그램모형을 제시함으로서 누구나 쉽게 무용을 체험 할 수 있도록 시도하였다. 특히 초등학생들에게 프로그램을 적용함으로서 나타날 수 있는 신체활동과 정서인식 변화에 중점을 두어 적용한 결과, 참여자들은 무용 활동 프로그램을 통해 신체움직임 표현의 상호인식에 따른 소통방법과 신체를 통한 다양한 표현방법으로 의미전달을 할 수 있었으며, 긍정적인 사고, 자발적인 참여 및 대인관계 형성을 갖게 되었으며 신체 활동과 의식변화에 대한 자긍심과 자신감을 갖게 되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.87-92
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 각 행위 별 가속도 데이터의 시간적 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계에서는 결정트리(DT) 학습을 수행하고, 2단계에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 은닉 마코프 모델(HMM) 학습을 수행한다. 또한, 견고한 행위 인식기를 얻기 위해, 동일한 행위에 대해 서로 사용자와 서로 다른 스마트폰 위치와 방향으로부터 수집한 다양한 대용량 데이터를 이용하여 본 시스템을 훈련하였다. 6가지 실내 행위들에 대해 수집한 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 시스템은 앞서 설명한 설계 방식을 기초로 높은 인식 성능을 보여주었다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.15-29
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• 2010

본 연구는 중학교 2학년 기술 가정 교과 '의복 마련과 관리' 단원에서 환경교육 학습 주제를 선정하고, NIE 탐구 공동체 교수 학습 과정안 및 학습자료를 개발하여 수업에 적용하는 것을 목적으로 하며, 환경의식함양을 위한 수업개선을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구방법으로 2007년 개정 기술 가정과 교육과정과 제 7차 교육과정 중학교 2학년 기술 가정 교과서 10종의 의생활 단원을 분석하여 환경교육과 관련된 내용요소를 추출하여 '의복의 소재', '의복 구입과 사용 및 보관', '의복의 세탁', '의복의 재활용과 폐기' 학습 주제를 선정하고, 총 8차시 분량의 NIE 탐구공동체 활동 교수 학습 과정안을 개발하였다. 부산광역시 소재의 E중학교 2학년 3개 학급 학생 97명을 대상으로 수업한 후 환경의식과 NIE 탐구공동체 수업에 대한 흥미도, 태도를 살펴보았다. 연구결과 중학생들은 다양한 신문 자료를 모으고 분석하여 비판적, 창의적, 배려적 사고를 강조하는 토론 위주의 탐구공동체 활동을 통해, 일반적 환경인식은 전체적으로 향상되었다. 학습주제 '의복의 소재', '의복의 구입 과 사용 및 보관' '의복의 세탁', '의복의 재활용과 폐기'와 관련된 환경의식도 유의미하게 높았다. NIE 탐구공동체 활동(신문토론 수업)에 대한 흥미도 및 태도도 매우 높게 향상되었다. NIE 탐구공동체 활동에 대한 학생의 평가는 그동안 접해보지 않는 새로운 내용구성과 NIE 탐구공동체 활동 학습방법이 교과서 중심의 강의식 수업보다 더 재미있어 학습 내용을 이해하고 환경의식을 함양하는 데 도움이 되었다 하였다. 이러한 결과로 볼 때 NIE 탐구공동체 활동 교수 학습 과정안은 학습의 흥미도와 태도를 향상시킬 뿐만 아니라 의생활 환경의식 함양에도 매우 효과가 있으므로 개발된 교수 학습과정안과 학습 자료는 교육현장에서 활용되기를 기대한다.