• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.138-143
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• 2001

본 연구에서는 생환공간에서의 음향감성을 평가하기 위하여 긍정감성을 유발하는 음환경으로서 '명상음악'과 부정감성을 유발하는 음환경으로서 '헬리콥터소음'과 '마루가 삐거덕거리는 소음'을 제시하였을 때 행동활성화체계(BAS)와 행동억제체계(BIS)의 민감성이 서로 다른 집단들을 대상으로 전전두엽의(PFC) 비대칭성과 심장박동율변동성(HRV)을 분석하였다. 연구결과, 명상음악을 청취시에는 안정상태에 비하여 좌측전두엽이 더 활성화되고 HRV의 LF/HF는 감소된 반면에 소음환경에서는 우측전두엽이 더 활성화되고 LF/HF는 더 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.396-398
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• 2000

본 논문에서는 기존의 저작 도구에서 볼 수 있는 시간 중심 저작의 단점을 극복하고자 규칙 기반의 저작을 가능하게 함으로써 객체 상호간의 행위 관계를 지원하는 Genesis 시스템이라는 저작도구를 소개한다. Genesis 시스템은 사용자가 구현하고자 하는 하나의 세계를 만들고 그 세계 속에서 행동하게될 객체들과 그 객체들간의 행동 관계를 규칙을 통해서 정의할 수 있다. 변수, 모양, 행동 등이 정의된 하나의 객체는 시간의 흐름, 사용자의 이벤트 등에 의해서 자신에게 정의된 위치 검사와 변수 검사등의 규칙을 점검한 뒤 그 규칙을 만족을 하게 되면 정의된 행동을 수행한다. 이러한 객체에 대한 규칙의 정의, 객체가 존재할 공간에 대한 환경 설정 등을 통해서 사용자는 자신이 원하는 가상 세계, 시뮬레이션, 게임 등을 제작할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.565-568
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• 2002

본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 독립적이면서 대표적인 강화학습법인 Q-학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 the Prey and Hunters Problem를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM 을 이용한 일반화 방법을 제안한다. 이 방법은 다층 퍼셉트론 신경망과 역전파 알고리즘을 이용한 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM 을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 채 경험하지 못한 상태-행동들에 대한 Q 값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.497-500
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• 2004

가상현실은 현실세계에서 경험하기 어려운 환경을 간접적으로 경험할 수 있는 가상의 공간이다. 이러한 가상현실에는 건물, 지형, PC(Playable Character), NPC(Non-Playable Character)등의 다양한 객체들이 존재하게 되며, PC와 NPC와 같은 객체들은 현실감을 주기 위해 인공지능을 가지게 된다. 현재까지 인공지능에 대한 많은 연구가 진행되었으며, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 가상현실에서는 유한상태 기계(Finite Sate Machine, FSM), 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 $A{\ast}$ 알고리즘 등이 활용되고 있으며, FSM은 비교적 알고리즘이 간단하고, 다른 알고리즘에 비해 구현이 간단해 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 FSM을 활용하여 여러 행동 패턴을 정의하고 행동 패턴간 천이가 이루어 짐으로, 객체의 행동을 다양하게 나타낼 수 있는 Multiple FSM은 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.340-344
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• 2007

유비쿼터스 지능공간에서 사람의 행동과 위치를 모니터링하는 것은 서비스 제공을 위해 기본적이며 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 스마트 펜던트(SmartPendant)의 카메라 영상과 GPS위치 정보를 이용한 새로운 웨어러블 컴퓨터를 제안한다. 우선, 행동 인식를 위해 영상간에 특정 픽셀 값 차와 옵티컬 플로우를 사용하였으며, 인식이 가능한 행동으로는 걷기, 멈춤, 방향전환이다. 또한, GPS를 이용한 사용자의 위치 정보는 위도와 경도에 대한 스트링값을 패킷값으로 변환하여 지능형 상황인지 서버에 전달된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1101-1104
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• 2019

키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.

• Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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• v.5 no.8
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• pp.23-32
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• 1999

It's difficult to understand the interior of complex facilities such as general hospital, because interior spatial composition in hospital tends to be focused. So it is important to find out how people understand the structure of interior spaces. Therefore, this study aims to analyze spatial information from the sign data concerned with sighting and thinking of subject who make way-finding as a first-time visit from an entrance to a goal by way-finding method and clarify plan of sign in two general hospital which have typical plans in Korea.; One is corridor type and the other is hall type.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.382-384
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• 2012

본 논문에서 제안하는 UbiSim은 행동 인식 연구 전용의 스마트 하우스 시뮬레이터이다. 본 연구에서는 스마트 하우스를 가상공간에 구성하고, 사람의 행동에 대하여 발생하는 센서들의 데이터를 시뮬레이션하기 위한 센서 작동 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 시뮬레이터는 스마트 하우스를 손쉽게 구성하기 위해 마우스 조작을 기본으로 하는 직관적인 GUI를 기반으로 설계되었다. 또한, 3D 공간의 시뮬레이션을 위해 충돌체를 사용한 가벼운 연산의 센서들을 제공하도록 설계되었다. 시뮬레이션을 진행하는 과정은 모두 실시간으로 가시화되어 시뮬레이션 실행 중 작동하는 센서들을 사용자가 직관적으로 확인할 수 있게 설계하였다.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• no.39
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• pp.108-115
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• 2003

The first object of this study is to clarify the newly demanded service to the visitor in a museum. And the second is to consider the Spatial Configuration on the layout of exhibition and shape of exhibition space from the view points of behavior of appreciation and other methodology, The results of this study are as follows : 1) Museums are required to offer sufficient service to the visitor for the purposes of interest, learning and sight-seeing 2) A strategic space where we can penetrate the whole room is required at the entrance of the room for the easy choice of exhibits. 3) The entrance of the room is suggested to be the most controled space.