• 인지과학
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1457-1465
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• 2019

3D convolution is to stack multiple consecutive frames to form a cube, and then apply the 3D convolution kernel in the cube. In this structure, each feature map of the convolutional layer is connected to multiple adjacent sequential frames in the previous layer, thus capturing the motion information. However, due to the changes of pedestrian posture, motion and position, the convolution at the same place is inappropriate, and when the 3D convolution kernel is convoluted in the time domain, only time domain features of three consecutive frames can be extracted, which is not a good enough to get action information. This paper proposes an action recognition method based on feature fusion of 3D convolutional neural network. Based on the VGG16 network model, sending a pre-acquired optical flow image for learning, then get the time domain features, and then the feature of the time domain is extracted from the features extracted by the 3D convolutional neural network. Finally, the behavior classification is done by the SVM classifier.

• ETRI Journal
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• 제39권4호
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• pp.502-513
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• 2017

For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.

• 가정간호학회지
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• 제6권
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• pp.19-32
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• 1999

The purpose of this study was to develop of home nursing care classification and home health care costs of the free-standing home nursing care agency. This study was done through 3 steps The First stage, home nursing care classification was identified and classified by literature, review-committee and expert meeting. The second stage, cost elements for home nursing care visit were identified and accounted. That were divided into direct nursing care cost, indirect nursing care cost, management cost and transportation cost. Third stage, total cost of per visit was produced. Data were collected from 810 visits of 120 patients received home dare and from January. 1999 to November, 1999, and analysed with EXCEL program. The obtained results are as follows : 1. Home nursing care classification was consisted of 6 high level classification domain and 10 low level classification domain and 163 home nursing care behavior. 2. The cost of home nursing care per visit was 30,638 won which were direct and indirect nursing care cost(16.305won), management cost(5,255won) and transportation cost (9,098won). In conclusion. Home nursing behavior care classification developed in this study would be used as home health care standard. And the home nursing care costs can be used as a fundamental data for the further development of home health care costs in Korea.

• 융합정보논문지
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• 제9권9호
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• pp.1-12
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• 2019

대화시스템은 인간과 컴퓨터 사이의 새로운 의사소통 수단으로 떠오르고 있다. 대화시스템은 인간의 음성을 입력으로 취하여, 적절한 음성 답변 또는 서비스를 제공하게 된다. 아마존 에코, 네이버 웨이브 등과 같은 대화시스템 제품들이 등장하고 있음에도 불구하고, 이 대화시스템들은 공통적으로 미지원 도메인을 제대로 처리하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 이와 관련한 몇몇 연구들이 있었지만, 이 문제를 풀기 위한 더욱 많은 연구가 진행될 필요가 있다. 이 논문에서는, 미지원 도메인 검출과 관련한 기존 연구들에 대하여 3가지 관점, 즉 데이터, 자질, 방법에 대한 관점으로 요약한 정보를 제공한다. 데이터셋이 부족하다는 점으로 인해 타 연구분야에 비해 적은 연구가 수행되어왔으므로, 앞으로 가장 시급한 연구 주제는 대화시스템의 미지원 도메인 검출을 위한 공개용 데이터셋을 구축하고 배포하는 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.99-113
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• 2021

최근 육·해·공·우주에 이어 제 5전장 영역으로 사이버공간이 인식되면서 본격적으로 사이버공간을 작전 및 임무 영역으로 보는 활동에 관심이 집중되었다. 또한, 21세기는 4세대 전쟁방식으로 사이버공간을 기반으로 하는 사이버작전이 전개되고 있다. 이러한 환경에서 작전 수행은 지휘관의 의사결정에 따라 성공 여부가 판가름 된다. 따라서 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해서 체계적으로 방책(COA, Course Of Action)을 수립하고 선정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 사이버작전 수행에 필요한 작전요소들을 분류하는 방안을 통하여 방책을 수립하고, 방책의 정량적 평가가 가능하다는 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 작전 수행의 방책이 되는 사이버 작전요소 조합(COES, Cyber Operational Elements Set)을 구성하고 표적개발 과정에서 식별한 사이버 작전요소를 육하원칙(5W1H Method)을 기준으로 분류하는 방안을 제시한다. 또한 스턱스넷(STUXNET) 공격 사례에서 활용된 사이버 작전요소들을 제시한 분류 방안을 적용하여 사이버 작전요소 조합(COES)을 구성해 공격 방책들을 수립한다. 마지막으로 수립한 방책의 우선순위를 부여하고 최적의 방책 선정을 위해 방책의 정량적 평가를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권3호
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• pp.189-196
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• 2008

본 논문은 복잡한 실시간 환경에서 인간의 의사결정을 대체하는 자율적인 에이전트의 구축을 위하여 필수적인 지식베이스의 형성과정을 제안하며, 지식베이스의 형성과정에 대한 방법론을 실질적인 응용 도메인에서 검증한다. 한국형 헬기의 두뇌역할을 수행하는 생존체계장비가 실시간 전장 환경에서 여러 개의 센서로부터 수신하는 위협 데이타를 분석하고, 위협 데이타의 특성과 위협간의 상호 연관성을 컴파일 과정을 통하여 귀납적 모델로 정형화한다. 규범화된 상황-행동 규칙은 헬기가 복잡한 전장 환경에서 실시간 추론 시간을 줄이며, 자율적으로 위협에 대처할 수 있는 능력을 갖추도록 할 것이다. 제안한 방법론의 검증을 위하여 한국형 헬기의 위협을 실험적으로 분류하였으며, 컴파일 과정이 위협을 성공적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.727-734
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• 2019

본 논문은 인간의 의지가 뇌로부터 전달되는 과정에서 근육의 움직임이나 동작이 뇌의 특정 부위에서 유의미한 특징을 나타내는 신호를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적으로 뇌파의 발생은 특정한 동작을 유발하고 유발된 동작으로부터 신호를 받아 변화를 보인다. 이러한 신호는 불확실성이 높으며 육안으로 판별하기엔 그 차이를 파악하기 어렵다. 따라서 분류에 앞서 어떤 신호를 분석할 것인지 정의하는 과정이 필요하다. 뇌파 혹은 뇌전도의 형태는 주파수 대역별로 분류하였을 경우, 알파, 베타, 델타, 쎄타, 감마의 영역으로 나눌 수가 있다. 뇌파의 측정 부위에 따라 활성화되는 주파수의 대역이나 에너지의 차이가 다르기 때문에 이들 신호의 특정한 크기가 정확한 동작이나 의지를 표현한다고 할 수는 없지만, 특정한 영역에서 다른 동작을 했을 경우의 뇌파 활성도를 기준으로 동작을 분류하거나, 동작에 영향을 미치는 뇌파의 경향성을 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 근육의 좌우 이두근의 근전도가 활성화 되는 시점을 기준으로 뇌파의 발현형태를 관찰하고, 이후 좌완과 우완의 근육 활성화에 따른 뇌파의 유의미한 차이를 뇌파를 통해 유추할 수 있는지를 검증한다. 근전도의 좌우활성화에 따른 뇌파의 분류기준을 찾을 수 있다면, 뇌로부터 발현된 신호가 각각의 근육에 전달되는 과정에서 전이된 신호의 형태를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 향후 더욱 복잡한 뇌신호의 발생 유형을 통해 알려지지 않은 많은 뇌파의 정보를 활용할 수 있을 것으로 판단한다.