• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1067-1074
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• 2012

본 논문에서는 HMM을 이용한 제스처 인식을 입력 인터페이스로 사용한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템의 입력정보는 TOF 카메라 영상으로부터 3차원 정보를 받으며, 제스처 인식 방법은 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 사용자와 컴퓨터사이의 의사소통에서, 별도의 추가 장비를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 또한 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 에듀테인먼트 한자 학습 콘텐츠는 교육적 내용를 제공하고 사용자가 흥미를 느끼도록 하여 자연스레 한자를 습득할 수 있고, 제스처 인식을 기반으로 하므로 사용자에게 콘텐츠 체험을 통한 시너지 효과를 기대할 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.31-42
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• 2019

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 많은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 주목할 만한 성과들이 지속적으로 나오고 있다. 단일 이미지를 기반으로 사람의 2차원 및 3차원 포즈를 추정하는 연구에서도 비약적인 성능향상을 보여주고 있으며, 많은 연구자들이 문제의 범위를 확장하며 활발한 연구 활동을 진행하고 있다. 사람의 포즈 추정은 다양한 응용 분야가 존재하고, 특히 이미지나 비디오 분석에서 사람의 포즈는 행동 및 상태, 의도 파악을 위한 핵심 요소가 되기 때문에 상당히 중요한 연구 분야이다. 이러한 배경에 따라 본 논문은 단일 이미지를 기반으로 한 사람의 포즈 추정 기술에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. 강인하고 정확한 문제 해결을 위해 다양한 연구 활동 결과가 존재한다는 점에서 본 논문에서는 사람의 포즈 추정 연구를 2차원 및 3차원 포즈 추정에 대해서 나누어 살펴보고자 한다. 끝으로 연구에 필요한 데이터 세트 및 사람의 포즈 추정 기술을 적용하는 다양한 연구 사례를 살펴볼 것이다.

• 철학연구
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• 제130권
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• pp.109-134
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• 2014

아드와이따 베단따(이하, '베단따'로 줄여 부름)에서 인간은 윤회와 고통이라는 비관적인 출발점을 가지지만 자기 자신을 초극함으로써 완전자가 되는 것을 목표로 삼는다. '해탈'이라고 불리는 이 인간의 목표는 그것을 이루기 위한 여러 수단들과 함께 베단따에서 유일하게 가치 있는 것으로 받아들여진다. 이에 따라 자신의 본질인 아뜨만을 인식하는 해탈의 과정에는 자기의 가치에 대한 자기 인식이 포함될 수밖에 없다. 아뜨만은 '존재, 의식, 환희'(있음, 비춤, 좋음)라고 정의되는데, 아뜨만이 존재론적, 인식론적, 가치론적으로 최종적인 토대이자 원천이라는 점을 밝히고자 하는 데 그 목적이 있다. 그러나 인간의 목표와 관련된 베단따의 입장은 고정된 인간의 본성, 추상화되고 관념화된 세계의 우위, 내부 세계에 대한 관심의 과잉 등과 같은 여러 한계점을 보이기도 한다. 결국 인간의 목표에서 긍정적으로 평가할 수 있는 것은 자기 탐구의 과정이 주는 가치이다. 자기 탐구란 가장 현실적인 결과를 낳는 베단따의 각본을 주어진 것으로 받아들이고 나서 자기 자신이 지속적으로 그 각본을 자기 경험에서 실행하고 검증하는 과정이다. 이 과정에서, 세속적 삶을 버리고 탈속적 삶으로 행위의 중심을 이동하는 것이 '자기 조정'이고, 참된 자아에 대한 지식을 통해 자아의 과잉을 덜어내는 것이 '자아의 단순화'이며, 그 단순화의 끝에 최종적 자아 자체로 머무는 것이 해탈이다. 따라서 인간의 목표를 향한 베단따의 탐구는 '참된 행위=자기 조정 ${\rightarrow}$ 참된 지식=자아의 단순화 ${\rightarrow}$ 해탈=최종적 자아'라는 틀로 정리될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.171-182
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• 2017

Most people seek a happy life and happiness positively affects sentiment, satisfaction with life, creativity, human relationship, business productivity, and even health and life extension. However, according to a survey in 2013, subjective happiness of adolescents (including university students) was very low compared to other age groups in Korea. Therefore this paper examined the effects of job-seeking stress, appearance recognition, financial situation, trust in government, and locus of control on university students' happiness using SEM (structural equation modeling). 207 university students in Seoul, Korea have been surveyed. At first, an initial experimental SEM model among these variables has been set up and reliability analysis has been conducted. Then multiple regression analyses on job-seeking stress and happiness as well as SEM analysis have been conducted. As a result of these analyses, the SEM model has been revised two times. The final SEM model passed the goodness-of-fit test (using RMR, GFI, NFI, CFI, and IFI indices). The final SEM model showed the followings. First, Higher job-seeking stress (especially sentimental part, rather than environment or action related parts) negatively affects happiness. Second, Trust in government also affects happiness both directly and indirectly. Third, Locus of control is affected both by trust in government and financial situation. Fourth, appearance recognition heavily affects job-seeking stress. In addition, appearance importance is higher than appearance interest, meaning that students who are not very interested in appearance usually recognize the importance of appearance. Finally, happiness is affected neither financial situation nor appearance recognition. Therefore, even either they are in a poor financial situation or not happy with their appearance, they can be happy if they have firm locus of control.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.313-322
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• 2020

The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.535-546
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• 2019

본 연구는 터널 내 안전에 대한 인적위험 요소와 대피행동 단계 간의 관계분석을 위해 실시되었다. 따라서 본 연구는 터널을 이용하는 운전자로서 터널 환경을 이해하는 141명을 대상자로 하여 인적위험 요소와 대피행동에 대하여 터널 안전을 위해 안전시설물과 안전행동의 최적화된 상호작용을 이끌어 내기 위해 구조화된 설문을 통하여 관계 조사연구를 진행하였다. 설문조사 기간은 2018년 6월 24일부터 9월 28일까지 진행하였다. 자료 분석방법은 빈도분석, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), Independent Sample t-test를 실시하였다. 연구결과 인적위험 요소와 대피행동 주요 변인간의 상관관계에 있어서 대피단계 1, 2, 3 가속화와 지연의 관계는 모두 상관관계가 있었으며, 인적위험 요소는 부분적으로 상관관계가 나타났다. 다음으로 다중회귀분석을 이용해 인적위험 요소와 대피행동 간의 영향관계에 영향을 미치는 요인으로 법규준수의지(${\beta}=0.188$, p=0.034)와 터널 내 정보인지(${\beta}=0.220$, p=0.009)로 나타나, 인적위험 요소가 대피행동 3 가속화에 미치는 영향력에 대한 12%의 설명력을 나타냈다. 본 연구에서 인적위험 요소와 대피행동 간의 중요한 변인은 법규준수와 터널 내 정보인지임을 확인하였다. 따라서 터널 내 환경과 상호작용하는 요소의 연구가 필요하다.

• 성인간호학회지
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• 제13권2호
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• pp.200-208
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• 2001

The purpose of this study was to understand the nature and structure of "uncertainty of chronically ill patients" by explaining it more scientifically. This study is based on the unique experiences, which individual uncertainty experiences differ from others. In this sense, Q-methodology which includes self-psychology and abductive logics is applied to the study. The results indicate that there are six types of uncertainty of chronically ill patients : my own fault, self-esteem loss, self-care determination, cure-doubt, reality-restructure, and past-tenacity reality-absence. Thus, "uncertainty of chronically ill patients" is defined from the study as the process in which continuous transition and evaluation of possibility cause changes in human recognition, attitude, action, etc.. The significance of the study is threefold : (1) discovery of six types of uncertainty of chronically ill patients in Korean people, (2) the better understanding of "uncertainty of chronically ill patients", (3) possible developments of nursing concept and assessment and intervention technique based on the new dimension of the understanding in uncertainty for nursing of chronically ill patients from this research.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.450-452
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• 2012

본 논문에서는 CCD 카메라에 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 휴먼 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 행동 인식을 위한 특징 벡터 추출을 위해 가장 최근의 N개의 비디오 프레임들을 하나의 액션 볼륨으로 생성하고, 액션 볼륨 내에서 객체 트랙킹 된 영역을 서브 볼륨으로 생성한다. 이후 서브불륨을 $N{\times}N$개의 블록으로 나누고 각 블록에서 HOOF (Histogram of oriented optical flow)를 특징 벡터로 추출한다. 각 휴먼의 행동인식을 위해 사용된 Random Forest 분류기는 걷기, 뛰기, 발차기, 주먹질, 앉기, 쓰러지기, 넘어지기 7개의 행동을 나타내는 클래스로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 어떤 행동을 취하는지 최종 판단한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.246-247
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• 2013

인간행동의 자동인식 기술은 영상보안 및 인간-사물 상호작용 분야에 핵심적 기술이다. 그러나 실제 비디오 환경에서는 인간 행동의 다양성 및 잡음 등 많은 제한점들로 인해 효과적인 행동인식에 어려움이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위하여 많은 영상 처리 및 인식 분야에서 연구되고 있는 sparse representation 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이에 본 논문에서는 효과적으로 sparse representation을 행동인식에 적용하고, sparse representation 기반 인간행동인식을 위해 사용되는 지역특징 및 전역특징에 대하여 비교했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.507-511
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• 2010

휴먼 행동 인식은 크게 3D 모델 기반 방법과 템플릿 기반 방법으로 나눌 수 있다. 3D 모델 기반 방법은 휴먼의 포즈를 3D로 재구성한 뒤 특징을 추출하는 것으로 인식 정확도는 높으나 연산량이 많아 매우 비효율적이다. 반면 템플릿 기반의 방법은 간단하고 수행 시간이 빠르기 때문에 여러 논문들에서 채택되고 있다. 그러나 템플릿을 이용한다는 특성 때문에 시점, 행동 스타일의 변화 등에 따라 실루엣의 변화가 심해 인식 성능에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 핵심-포즈들의 히스토그램으로 표현되는 핵심-포즈 분포와 광류의 변화를 이용하여 다중 시점에서의 휴먼 행동 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 IXMAS 데이터 셋을 이용한 실험에서 적은 수의 템플릿을 이용하면서도 평균 87.9%의 높은 인식률을 보였다.