• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.421-424
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• 2010

수업역량향상을 위해 최근 각 학교별 수업행동분석실을 갖추고 있는 추세이다. 하지만 수업행동분석실은 많은 비용, 시연자와 분석자에 대한 시공간적 제약, 비효율적인 피드백 방법, 사후 자가분석 어려움 등 많은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 온라인 수업행동분석시스템 설계를 통해 물리적 공간 설치의 비용을 절감하고 전문가 참여를 위한 시간적 제약을 극복할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.301-302
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• 2021

본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제13호
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• pp.45-49
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• 1997

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.801-808
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• 2013

인터랙티브 3D 콘텐츠에서 가상공간은 현실세계를 얼마나 충분히 반영하느냐에 따라 사용자의 심리적 만족도가 결정된다. 완성도 높은 가상공간을 표현하기 위해서는 몇 가지 요소가 필요하다. 첫째는 시각적 효과를 높이기 위해서 많은 폴리곤과 해상도 높은 텍스쳐를 이용한 모델링 기법이다. 둘째는 기능상의 효과이다. 이것은 가상공간과 사용자 또는 시스템과의 인터랙션을 통한 동적 행위들이 얼마나 사실적으로 표현되는가이다. 이를 위해 가상의 캐릭터에 대한 애니메이션 생성하고 행동을 제어 할 수 있는 기법에 대한 연구가 이루어져 왔으나 긴 제작 시간 또는 높은 비용이 소요되거나 원하는 행동을 생성하지 못하는 경우가 발생하는 문제점이 발견되어 왔다. 본 논문에서는 캐릭터의 동작을 생성하는 최적화되어 있는 골격구조를 설계하고 물리법칙과 수학적 해석을 이용한 절차적 기법을 통해 인공물고기의 행동 제어하는 방법을 제시한다. 이는 정해진 이벤트에 대해 반응하는 일대일 대응 규칙의 한계성에서 벗어나 간단한 파라미터의 조작을 통해 제작 시간을 단축하고 시각적 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.154-160
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• 2007

공간감각은 주위 환경과 그 환경에서의 물체에 대한 직관적 느낌으로, 유아기는 이러한 공간감각의 기초능력이 발달되는 매우 중요한 시기이다. 유아들은 공간에 대한 직접적이고 능동적인 탐색을 통해 공간감각을 발달시켜 나가므로, 신체적인 움직임을 통해 공간을 탐색하는 경험은 공간감각 향상에 필수적이다. 본 논문에서는 동작을 이용한 유아의 공간감각 향상을 위해 4가지 콘텐츠를 제안한다: 물방울 게임, 골키퍼 게임, 웅덩이 피하기, 도형 맞추기. 제안된 4가지 콘텐츠는 날씨와 같은 외적 환경과 물리적 공간의 크기에 제약을 받지 않고 어느 곳에서든지 유아들의 신체 활동이 가능하도록 가상 학습 공간으로 구현되었다. 또한, 구현된 가상학습공간은 유아의 행동을 인지하여 가상학습공간의 콘텐츠를 이용할 수 있는 실감형 인터페이스를 적용하고 있다. 유아들의 행동에 바탕을 둔 실감형 인터페이스를 사용하는 것은 유아들에게 공간감각 형성에 도움을 줄뿐만 아니라, 학습에 대한 즐거움, 흥미를 제공하게 되는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다.

• 대한지리학회지
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• 제47권3호
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• pp.426-439
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• 2012

본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.183-193
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• 2006

본 연구는 부산에 거주하는 대학생들의 의류 구매(정장 및 캐주얼) 상권에 따른 공간행동이 주중과 주말의 구매 시기에 따른 것을 살펴보는데 그 목적이 있다. 질문지를 통해서 분석했으며, SPSS 통계 분석 중에서 맥네마 분석기법을 이용하여 대학생들의 의류 구매 시기를 주중과 주말로 분류하여 분석하였다. 분석결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 어떻게 차이가 있는지 GIS를 통해 시각적으로 살펴보았다 이와 같이 시각적으로 이해하기 위해 GIS의 프로그램 내에서 스파이더 분석방법을 이용하여 대학생들의 정장과 캐주얼의 구매 시 상권방문에 따른 공간행동을 나타내었다. 본 분석을 통해서 의류업체는 소비자들의 의류 구매 특성을 개별적으로 파악하여 전체적으로 혹은 부분적으로 분석함으로써 상권 및 점포 전략을 세우는데 유용하게 이용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권3호
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• pp.24-40
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• 2001

에이전트의 정의와 구현에 관한 연구는 가상현실기술을 이용한 몰입형 교육 시스템 등의 구성에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 동적인 환경에서 에이전트의 행위의 효율적인 정의와 구현 방법을 제시하되 기존의 연구와 달리 행동의 다양성을 표현에 초점을 맞추고자 한다. 먼저 장이론에 기반하여 공간객체를 정의 한다. 장이론을 도입하여 공간객체를 정의함으로써 공간 객체에 대한 분류적 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능해 지고, 공간객체의 동적인 생성 및 소멸과 전체적인 시공간 상황의 변화를 유도할 수 있게 된다, 다음으로 동적인 planning이 가능하도록 에이전트의 행위를 복합행위와 단위행동으로 구분한다, 마지막으로 에이전트와 관련된 객체의 관계에 따라 지식 베이스를 에이전트와 관련 객체들에 분산한다, 이를 통해 에이전트의 지식베이스의 효율적인 관리와 동적인 환경의 구축이 가능하다. 공간객체 내에서의 에이전트의 이동에 관한 상황을 구현함으로써 장이론에 기반한 공간객체의 정의와 행위의 복합행위와 단위행동으로의 구분, 그리고 에이전트와 관련 객체간의 지식 베이스의 분산의 효율성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.19-26
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.