Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.47-54
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2022
Recently, with the development of deep learning technology, research on recognizing human behavior is in progress. In this paper, a study was conducted to recognize risky behaviors that may occur in a single-person household environment using deep learning technology. Due to the nature of single-person households, personal privacy protection is necessary. In this paper, we recognize human dangerous behavior in privacy protection video with Gaussian blur filters for privacy protection of individuals. The dangerous behavior recognition method uses the YOLOv5 model to detect and preprocess human object from video, and then uses it as an input value for the behavior recognition model to recognize dangerous behavior. The experiments used ResNet3D, I3D, and SlowFast models, and the experimental results show that the SlowFast model achieved the highest accuracy of 95.7% in privacy-protected video. Through this, it is possible to recognize human dangerous behavior in a single-person household environment while protecting individual privacy.
This study aims on observing the recognition and attitude of caring for outer appearance by deducing the factors of men caring for their outer appearance at current point where male position is being emphasized in the appearance related market and their interest for outer appearance care is increasing. As a result of conducting a survey, male appearance caring behavior was distinguished into fashion, skin and cosmetic, cosmetic surgery, physical image, and hair factors, and among them, physical image factor showed the highest average, which proves that men generally have positive attitude towards caring for their looks. Concerning skin and cosmetics, the results show that interest is high regardless of age and occupation, and the lower the age is, the higher average for fashion, cosmetic surgery, and hair factors, proving that young men have more interest for caring after their looks. However, there was difference in outer appearance caring behavior pursued or favored by each age bracket according to the higher average for physical image in the age bracket higher than 30. Also, each factor of outer appearance caring behavior turned out to have significant correlation to each other.
The purpose of this study was to examine the degree of concern about endocrine disruptors, the degree of recognition about the risk of endocrine disruptors towards humans, the degree of worry about the risk of endocrine disruptors towards ones self or family, information-obtaining behavior regarding endocrine disruptors, the degree of knowledge and the degree of behavior to decrease exposure to endocrine disruptors, and the degree of an educational need for endocrine disruptors in the dietary life of elementary school students. The data were collected from 162 students in Seoul, Incheon, Daejeon, Daegu, Busan and Gwangju. Frequencies, Cronbach's alpha, t tests, analysis of variance, Duncan's multiple range tests and chi-square tests were conducted using SPSS V.14.0 for WINDOWS. The results of this study were as follows. The degree of concern about endocrine disruptors was not high. The respondents obtained most of their information regarding endocrine disruptors from TV/radio. Respondents had difficulty in acquiring and understanding the information. Both the degree of knowledge and the degree of behavior to decrease exposure were not high. The respondents showed a high degree of educational need for endocrine disruptors, the most important was methods to prevent damage from endocrine disruptors followed by risk of endocrine disruptors.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
This study attempted to explore how online game is endowed new meaning and function and changed into totally different product in result by recognition and consuming behavior(game activity) of game users. The subjects of this study are famous Internet based online games called 'Lineage' and 'EverQuest'. These two online games are physically similar games. Both are MMORPG and community-based games. While Lineage became a cyber world as a part of the real world, EverQuest was a game product. This study explored the recognition of garners about game world and different consuming behavior pattern(game activity pattern) in game world made by different recognition of online game. The result from exploring the differences in the recognition of game world showed Lineage garners regarded Lineage world as another living space or a part of real world they can explore and express psychological need and self-identity or self-image and live through diverse activities. But EverQuest garners regarded EverQuest as a product for experience of fantasy world. The result from comparing the game consuming behaviors showed that different recognition of game world made the differences in the game consuming behavior. The results of the present study supported that the recognition of consumers about digital images or content poducts like online game can be different by the value and experience of consumer, and the different recognition make the different consuming behavior of similar or same products. The results supported that the meaning and value of digital images or digital content are endowed by consumers.
This study tries to understand the Infectious disease recognition and perceived risk of the COVID19 of air traveller on risk reduction behavior and tourist destination switching intention. The study method was to conduct a online survey research targeting air travelers with airline experience within a year. The empirical survey was conducted between Jun 2 and Jun 24, 2021, and 250 valid questionnaires were analyzed. data analysis was conducted using SPSS 20.0 and AMOS 23.0 the hypothesis was tested through structural equation modeling. First, Infectious disease recognition of the COVID19 has effect on perceived risk and risk reduction behavior. Second, perceived risk of the COVID19 has effects risk reduction behavior, but has no effect on tourist destination switching intention. Third, risk reduction behavior has effect on tourist destination switching intention. The findings has significant implications for infectious disease recognition and perceived risk of the COVID19, risk reduction behavior, tourist destination switching intention and academic researchers. This study has shown that infectious disease recognition of the COVID19 is critical for preventing the spread of infectious diseases.
This paper attempted to analyze the correlation between the risk image of the evacuees in the tunnel and the variables that affect the evacuation behavior due to the closed feeling. As to whether there is a difference in the level of recognizing the tunnel risk image according to the distribution of jobs, the null hypothesis was rejected at the significance probability of 0.002, so it can be said that the level of recognition of the tunnel risk image varies depending on the job group. In the distribution difference between gender and tunnel risk image recognition level, the significance probability was 0.012, indicating that the null hypothesis was rejected, indicating that the tunnel risk recognition distribution according to gender was different. As a result of analyzing the distribution difference between the tunnel's closed feeling and the tunnel risk perception level, the significance probability was 0.001, and the null hypothesis was rejected, indicating that there was a difference in the tunnel risk image level.
In this paper, a research model was designed to investigate the factors affecting the purpose intentions to the online paid knowledge contents in China. The research model includes the contents characteristics, recognition of copyright, recognition of paid, the theory of planned behavior factors. In this research, the data was collected by online survey, and in final analysis, 457 users' questionnaires were used. The empirical paper proves research hypothesis by using SPSS 25.0 and AMOS 23.0. The results of the study are as follows: the contents characteristics partially give positive effects to attitude. In addition, recognition of paid and planning behavior theory factors have positive effects to purpose intentions. This paper provides a useful scheme to promotion the purpose of purchase for paid online knowledge contents.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.4
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pp.92-103
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1993
In this paper, we propose an adaptive classifier based on uncertainty of features for 3D planar object recognition. First, we investigate the uncertainty of depth information and the feature values of 3D planar object by numerical method. And, we observed that the statistical behavior of feature is dependent on the position and orientation of objects. After that, the approximation of the statistical behavior is executed. Subsequently, the recognition procedure is executed by the adaptive classifier. By computer simulation, we confirmed that the proposed classifier is useful for 3D planar object recognition.
This study examined the recognition and purchasing behavior about environment-friendly agricultural produce (EFAP) of housewives in Yeungnam area. The data were collected from 401 housewives by a self-administered questionnaire on April, 2010. Frequencies, t test, chi-square test, and logistic regression analysis were conducted by SPSS Windows V.17.0. The results of the survey were as follows: (1) the purchase group of EFAP showed higher degree of concern about health and recognition about EFAP than the non-purchase group, (2) knowledge scores about EFAP were very low for both the purchase and non-purchase groups, (3) levels of confidence in EFAP in the purchase group were higher than those in the non-purchase group, (4) the purchase group considered high price as the main distribution problem about EFAP, whereas the non-purchase group regarded low trust toward producers, and (5) monthly household income (below 2,000,000 won) and confidence in EFAP were the significant factors affecting EFAP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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