• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2337-2341
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• 2005

This paper presents the target detection method using Support Vector Machines(SVMs) and the navigation system using behavior-based fuzzy controller. SVM is a machine-learning method based on the principle of structural risk minimization, which performs well when applied to data outside the training set. We formulate detection of target objects as a supervised-learning problem and apply SVM to detect at each location in the image whether a target object is present or not. The behavior-based fuzzy controller is implemented as an individual priority behavior: the highest level behavior is target-seeking, the middle level behavior is obstacle-avoidance, the lowest level is an emergency behavior. We have implemented and tested the proposed method in our mobile robot "Pioneer2-AT". Comparing with a neural-network based detection method, a SVM illustrate the excellence of the proposed method.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.103-118
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• 2021

본 연구의 목적은 변혁적 리더십이 혁신행동에 미치는 영향과 학습민첩성 및 조직몰입의 매개효과를 검증하여 중국 소프트웨어 산업의 혁신과 리더십 개발에 대한 방향성을 제시하기 위한 것이다. 연구방법론으로서는 중국 소프트웨어 산업에 종사하는 종업원을 대상으로 전자 설문을 실시, 유효표본 271부를 사용하였으며, 분석을 위하여 AMOS 23.0과 SPSS 26.0을 사용하였다. 연구결과는 첫째, 변혁적 리더십의 하위요인인 카리스마, 개별적 배려, 지적자극, 영감적 동기부여가 각각 혁신행동에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습민첩성과 조직몰입이 모두 혁신행동에 유의한 영향을 미치고 있었다. 셋째, 변혁적 리더십과 혁신행동 간에 학습민첩성과 조직몰입의 부분 매개효과를 검증하였다. 이러한 결과는 중국 소프트웨어 산업의 혁신행동에 있어 변혁적 리더십 개발과 학습 및 몰입 프로그램의 필요성을 제시한다.

• 한국학교보건학회지
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• 제36권3호
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• pp.113-125
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to develop a model for predicting mental health risk among adolescents based on health behavior information by employing a hybrid machine learning method. Methods: The study analyzed data of 51,850 domestic middle and high school students from 2022 Youth Health Behavior Survey conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency. Firstly, mental health risk levels (stress perception, suicidal thoughts, suicide attempts, suicide plans, experiences of sadness and despair, loneliness, and generalized anxiety disorder) were classified using the k-mean unsupervised learning technique. Secondly, demographic factors (family economic status, gender, age), academic performance, physical health (body mass index, moderate-intensity exercise, subjective health perception, oral health perception), daily life habits (sleep time, wake-up time, smartphone use time, difficulty recovering from fatigue), eating habits (consumption of high-caffeine drinks, sweet drinks, late-night snacks), violence victimization, and deviance (drinking, smoking experience) data were input to develop a random forest model predicting mental health risk, using logistic and XGBoosting. The model and its prediction performance were compared. Results: First, the subjects were classified into two mental health groups using k-mean unsupervised learning, with the high mental health risk group constituting 26.45% of the total sample (13,712 adolescents). This mental health risk group included most of the adolescents who had made suicide plans (95.1%) or attempted suicide (96.7%). Second, the predictive performance of the random forest model for classifying mental health risk groups significantly outperformed that of the reference model (AUC=.94). Predictors of high importance were 'difficulty recovering from daytime fatigue' and 'subjective health perception'. Conclusion: Based on an understanding of adolescent health behavior information, it is possible to predict the mental health risk levels of adolescents and make interventions in advance.

• 소성∙가공
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• 제32권2호
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• pp.74-80
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• 2023

A deformation behavior of commercially pure titanium (CP-Ti) is highly dependent on material and processing parameters, such as deformation temperature, deformation direction, and strain rate. This study aims to predict the multivariable and nonlinear tensile behavior of CP-Ti using machine learning based on three algorithms: artificial neural network (ANN), light gradient boosting machine (LGBM), and long short-term memory (LSTM). The predictivity for tensile behaviors at the cryogenic temperature was lower than those in the room temperature due to the larger data scattering in the train dataset used in the machine learning. Although LGBM showed the lowest value of root mean squared error, it was not the best strategy owing to the overfitting and step-function morphology different from the actual data. LSTM performed the best as it effectively learned the continuous characteristics of a flow curve as well as it spent the reduced time for machine learning, even without sufficient database and hyperparameter tuning.

• 한국학교수학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.93-102
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• 2001

All men′s achievement and behavior is always based on motivation. It has been reported that learning motivation plays an important role to get the achievement of study to approximately 16 ~ 38%. Therefore, a lot of researchers agree that learning motivation must be required for learning achievement. This study focuses on "How behavior induces learning motivation from learners\ulcorner" I adapted "the Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction" which is supported by John. M. Keller in the model of ARCS to the course of teaching-learning in order to improve them systematically. The effectiveness and results of adaptation must be considered to solve the math problems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2834-2836
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• 2000

This paper introduces the behavior-based learning controller for mobile robot using topological map. When the mobile robot navigates to the goal position, it utilizes given information of topological map and its location. Under navigating in unknown environment, the robot classifies its situation using ultrasonic sensor data, and calculates each motor schema multiplied by respective gain for all behaviors, and then takes an action according to the vector sum of all the motor schemas. After an action, the information of the robot's location in given topological map is incorporated to the learning module to adapt the weights of the neural network for gain learning. As a result of simulation, the robot navigates to the goal position successfully after iterative gain learning with topological information.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.281-282
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• 2019

In recent years welfare of animals is the biggest challenge because animals, especially dogs are widely recognized as pet as well as they are using as service animals. So, for the wellbeing of the dog it is necessary to perform objective assessment to track their behavior in everyday life. In this paper, we have proposed an automatic behavior assessment system for dogs based on a neck worn and tail worn accelerometer and gyroscope platform, and data analysis techniques that recognize typical dog activities. We evaluate the system based on the analysis of 8 behavior traits in 3 dogs, incorporating 2 breeds of various sizes. Our proposed framework able to reproduce the manual assessment that is based on the video recording which is treated as gold standard that exhibits the real-life use case of automated dog behavior analysis.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.349-359
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• 2022

이 연구의 목적은 전문대학생용 학습전략 척도(K-Learning Strategy Scale for College)의 온라인 활용을 위해 학습인지와 학습정서 요인의 문항을 추가하고 재타당화하는 것이다. 전문대학생의 학습전략에 영향을 미칠 수 있는 학습인지, 학습행동, 학습정서의 하위요인을 각각의 항목별로 구체적으로 탐색하고 분석하는 것은 자기성찰과 학업성취도 향상을 위해 중요하다. 추가된 문항은 학습인지 요인의 학습정보처리 과정에서의 주의집중을 진단하는 2개 문항과 학습정서 요인의 타인에 대한 불안수준을 진단하는 대인불안 요인 2개 문항이다. 연구대상 지역은 전국 5개 지역으로 실시하였으며, 연구대상자는 불성실 응답 327명을 제외한 923명의 전문대학생이다. 수정된 K-LSS_r 척도는 학습인지(18문항), 학습정서(15문항), 학습행동(19문항)의 3개 영역 하위요소로 구성된 총 52문항의 전문대학생용 학습전략 진단 척도이며, 본 연구에서 일반화를 위한 신뢰도 검증 결과 척도 전체 Cronbach의 α 계수는 .896이었고, 3개 요인의 Cronbach의 α 계수는 .876에서 .910이었다. 척도의 반분신뢰도 계수는 전체가 .858이었고 3개 요인의 반분신뢰도계수는 .792에서 .843이었다. 5개 지역 소재 대학생 350명을 대상으로 3주간의 검사-재검사 신뢰도 검증 결과는 전체가 .884이었으며, 일반화를 위한 타당도 검증 결과에서 구인타당도가 통계적으로 유의한 정적상관을 나타내었다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.87-99
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• 2012

본 연구는 청소년의 학교 소비자교육과 휴대전화 소비행동, 휴대전화 소비행동과 휴대전화 소비생활 만족도의 관계를 살펴보아 청소년들의 합리적인 소비생활을 유도할 수 있는 방안을 모색하고 학교 소비자교육의 개선을 위한 방안을 제시하고자 하였다. 설문지는 서울 및 수도권 소재 중학교에 재학 중인 중학교 2학년을 대상으로 실시하여 총 430부를 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보분석 및 구매의사결정에 대한 교육이 '합리적 구매와 능동적 문제해결' 행동에 영향을 미치고, 소비문화에 대한 교육이 '윤리적 사용, 능동적 문제해결' 행동에 영향을 미쳤다. '문제해결 및 권리와 책임'에 대한 교육은 소비행동에 어떠한 영향도 미치지 않았고, 인지수준도 상대적으로 가장 낮게 나타났다. 둘째, 휴대전화의 윤리적 사용행동은 '관계만족도'에 영향을 미치고, 합리적 구매행동과 능동적 문제해결행동은 '활용만족도'에 영향을 미치는 것으로 나타났다.