• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3769-3789
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• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.539-540
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• 2021

본 논문에서는 센서 네트워크에서 군집 그룹의 관리 방안이다. 위험 지역을 탐색하는 네트워크의 경우, 군집 그룹의 운영에 의해 임무 수행에 대해 영향을 미치게 된다. 그룹 네트워크를 이끄는 이동 싱크 시스템은 그룹 센서 노드들에서 수집되는 위험 데이터에 따라 네트워크 형성을 달리할 수 있다. 동적인 네트워크 관리는 위험 상황에 대응하기 위하여 이동 싱크의 임무에서 중요한 역할을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.912-928
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• 2019

Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.770-778
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• 2007

Fish schooling or group moving in cyber underwater is a part of beautiful and familiar ecosystem. It is not so easy to present the behavior of fish crowd naturally as a computer animation. Thanks to development of computer graphics in entertainment industry, the numbers of digital films and animations is increased and the scenes of numerous crowd are shown to us. Though there are many studies on the techniques to process the behavior of crowd effectively and the developments of crowd behavioral systems, there is not enough study on the development for an efficient crowd behavioral simulator. In this' paper, we smartly present the types offish behavior in cyber underwater and make up for the weak points of time and cost. We develop the fish schooling behavior simulator for the contents of cyber underwater, automating fish behavioral types realistically and efficiently.

• 벤처창업연구
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• 제9권1호
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• pp.97-105
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• 2014

본 연구는 크라우드 펀딩(Crowd Funding)과 관련된 이론 및 관련 연구성과를 검토하고 크라우드 펀딩의 벤처창업에의 활용 가능성을 분석하는 데에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해서 최근 정보기술 분야의 우수 논문들에서 논의되고 있는 이론과 프레임워크를 분석한 후, 크라우드 펀딩의 이론적 틀을 제시하며, 벤처창업의 관점에서 크라우드 펀딩 플랫폼의 활용 가능성을 모색하였다. 본 연구에서는 크라우드 펀딩의 프로젝트 라이프 사이클과 이해당사자 분석에 기초한 이론적 프레임워크를 제시하고 주요 부문 별로 크라우드 펀딩의 장단점 분석을 수행하고 크라우드 펀딩 플랫폼의 벤처창업 가능성을 기존 우수 연구를 검토함으로써 분석하였다. 분석 결과, 크라우드 펀딩의 다수를 차지하고 있는 정보재의 특성 상 고정 비용이 높고 가변 비용이 상당히 작기 때문에 고정 비용의 사업 위험성을 대중의 지혜를 통해 심사하고 초기 수요를 확보함으로서 초기 벤처의 위험을 관리할 수 있다는 측면에서 초기 벤처의 자금 플랫폼으로써 긍정적인 기대효과가 예상된다. 하지만, 이전 연구결과를 검토해본 바, 정보의 비대칭성으로 말미암아 대중의 지혜가 작동하지않고 집단사고로 흘러 크라우드 펀딩이 심사 능력이 발휘되지 못할 경우에는 초기 벤처에 또 다른 위협이 될 수 있다. 본 연구결과는 크라우드 펀딩의 이론적 이해와 더불어 벤처 창업 활용 가능성에 대한 분석으로 창조경제를 지향하는 정부의 정책적 지원 방안의 기초자료가 될 수 있다는 추가적인 시사점을 찾을 수 있으며 향후 후속연구를 통해 프레임워크 활용가능성을 실증 연구할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.537-538
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• 2021

본 논문에서는 군집 그룹에서 위험 데이터 수집을 위한 에이전트 관리 방안에 대해 고려한다. 위험 지역에서 수집되는 위험 데이터의 경우 센서 노드의 손상으로 에이전트 임무 수행 실패에 대한 가능성이 높다. 따라서 센서 노들들에 대한 협력적 네트워크 방식을 통하여 위험 에이전트 노드에 대한 처리를 연구한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1-9
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• 2009

본 논문은 게임 또는 애니메이션과 같이 가상 환경 속에서의 군중 행동을 구현함에 있어 군중 전체의 움직임을 제어하기보다는 군중을 구성하고 있는 각 개체들의 감정요소를 개별적으로 제어하는 방식을 사용함으로써 군중의 형태 및 행동 양식에 사실감과 다양성을 부여하는 새로운 방안을 제시한다. 인간의 행동을 모사하기 위해 군중을 구성하고 있는 개체들이 각자의 감정과 기질에 따라 이동경로를 결정하도록 행동패턴을 설계한다. 제안된 방법은 군집을 구성하는 개체들이 제각기 주어진 기질과 환경에 따라 변화하는 감정을 기반으로 이동 경로뿐 아니라 군집간의 이동을 자유롭게 결정하기 때문에 다양한 군집이동을 표현할 수 있다. 이를 위해, 감정과 기질을 정의하고 행동제어 규칙을 정의한다. 또한 인간의 감정과 같은 모호한 정보를 처리하기 위하여 퍼지이론을 적용함으로써 기질과 감정에 대한 모호한 언어적 표현을 자연스럽게 정의하도록 한다. 실험을 통해 제안된 방법으로 자연스럽고 다양한 형태의 군중 시뮬레이션이 가능함을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.193-199
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• 2011

고 밀집 상태의 군중 시뮬레이션은 객체 수에 따라 복잡도와 제작 비용이 크게 증가함으로 사실적인 움직임을 표현하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 고 밀집 군중 시뮬레이션 시 사실적인 움직임을 표현하기 위해 Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 기법을 도입하였다. 본 연구에서는 유체 시뮬레이션에 사용되는 SPH 모델을 응용하여 객체 움직임에 필요한 회피력, 거리 유지력, 그룹 응집력을 새로이 제안하였다. 제안된 객체 운동 수식은 고 밀집 상태에서 유체와 같이 자연스런 객체 움직임을 표현하는데 효과적이다. 실험 결과, 본 시스템은 밀집도 높은 군중 시뮬레이션을 실시간으로 생성 가능함을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.5-14
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• 2019

본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.541-542
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• 2021

본 논문에서는 다중 네트워크 센서 그룹에서 이탈 네트워크 처리에 대해 고려한다. 임무 수행을 위한 이동 중에 혹은 임무 수행에서 이탈한 네트워크는 처리되어야 한다. 네트워크 그룹의 손실은 전체 센서 네트워크의 임무 수행에 영향을 미치지만 이에 대한 즉각적인 대응방안 또한 반드시 요구된다. 급박한 임무 수행의 환경에서 그룹 손실에 따른 이동 싱크의 네트워크 관리는 성공적인 임무 완수를 위해 고려된다.