본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 녹화 도중에 검출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차 영상을 이용하였고, MPEG-4 동영상 녹화 시 EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)에서 검출되는 움직임 벡터의 값을 이용하였다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 세 가지의 {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running} 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 각 단계에서는 단계별 임계값을 이용하여 구분하였다. 실험을 위해서 약 150개의 상황을 연출하였으며, 실험 영상에서 각 단계를 구분하는데 약 86% ~ 98% 까지의 높은 인식률을 보였다.
이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.
이 연구는 스스로 건강상태를 올바르게 인식하고 있는지 알아보고 건강상태 인식 유형에 따른 건강행동과의 관계를 살펴봄으로 건강수준의 향상과 더불어 건강한 노후를 맞이할 수 있도록 하고자 하였다. 2008년 1월부터 12월까지 실시된 국민건강영양조사 제4기 2차년도(2008) 자료원을 사용하였으며, 200개 조사구 약 4600가구의 만1세 이상 9,744명중 만19세 미만을 제외하고 건강설문 및 검진조사에 참여한 4,688 명을 최종대상자로 분석하였다. 자료는 SPSS 18.0을 이용하여 성별에 따른 인구사회학적 특성, 건강상태 인식 유형별 분포, 주관적 건강상태에 따른 객관적 건강상태와 일반적특성 및 건강행동을 교차분석관적 시에 카이제곱검정을 하였으며, 단변량 분석에서 의미 있는 변수들을 독립변수로 하고 올바른 인식군과 그릇된 인식군으로 나눈 건강상태인식유형을 종속변수로 하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 이 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 주관적 건강상태에 따라 실제 객관적인 건강상태를 살펴본 결과, 건강상태를 과대평가하는 사람의 비율이 가장 높았으며, 건강상태를 올바르게 인식하는 사람보다 그릇되게 인식하는 사람이 더 많았다. 2. 주관적 건강상태를 좋음으로 인식하는 군에서 객관적 건강상태는 여자보다 남자가 건강을 과대평가하였고, 연령이 증가할수록, 읍/면지역에서, 결혼상태는 별거 사별 이혼상태에서, 교육수준은 낮아질수록 건강을 그릇되게 인식하여 과대평가하였다. 3. 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식하는 군에서 객관적 건강상태는 연령이 낮아질수록 건강을 과소평가하는 경향이었고, 읍/면지역보다 동지역에서, 미혼일 경우, 교육수준은 높아질수록 건강상태를 그릇되게 인식하여 과소평가하였다. 4. 건강상태 인식 유형별로 건강행동을 살펴본 결과 주관적 건강상태를 좋음으로 인식하는 군에서는 체중조절, 월간음주, 우울증상경험, 건강검진에서 유의한 결과를 나타냈고, 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식하는 군에서는 현재흡연과 월간음주에서 유의한 결과를 나타내었다. 5. 주관적 건강상태를 좋음으로 인식한 군에서 객관적 건강상태를 종속변수로한 로지스틱회귀분석결과를 살펴보면, 건강을 과대평가하는 그릇된 인식군으로 될 위험도가 남자보다 여자에서 감소하였고, 70대에 비하여 연령이 낮아질수록 위험도가 감소하였으며, 미혼에 비하여 기혼, 별거 사별 이혼에서 위험도가 증가하였고, 체중조절을 하는 사람이 체중조절을 하지 않은 사람보다 위험도가 높았다. 6. 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식한 군에서 객관적 건강상태를 종속변수로한 로지스틱 회귀분석결과를 살펴보면, 연령을 제외한 모든 변수에서 통계적으로 유의하지 않았다.
본 연구는 광주광역시에서 소비활동을 하는 친환경 소비자의 인식도 및 구매행동에 대한 융합적 연구이다. 광주광역시에서 소비활동을 하는 사람 151명을 대상으로 설문조사를 실시하여 빈도분석, 기술통계분석, 주성분분석, 상관관계분석을 실시하였다. 인지도, 관심도, 만족도에 대한 융합적 연구로 친환경 소비자의 인식도 및 구매행동이 융합적 친환경 농산물 소비까지 친환경 소비시장에 대한 공급적인 측면의 미래예측 자료로 사용할 수 있으며, 친환경 소비시장의 흐름 및 전체를 추론해 보는 소비자의 소중한 자료의 일부로 사용될 수 있을 것이다.
최근 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 있어서 사용자와의 원활한 협력을 위해 각종 센서 정보로부터 사용자 의도를 인식하고 행동을 예측하여 대응하는 의도대응 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 이는 사람들 사이에서는 자연스러운 일이며, 인간의 의도대응 과정을 모방하여 공학적으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 사용자의 의도에 대응하기 위해서 거울 뉴런과 마음의 이론을 기반으로 하는 사람의 의도대응 과정을 분석하고 이를 바탕으로 인터페이스에 적용 가능한 의도대응 방법을 제안한다. 본 논문에서는 센서로부터 즉각적으로 인식하여 대응 가능한 기본의도와 추가적인 지식을 통해 추론 가능하며 기본의도의 조합으로 이루어진 복합의도에 대해 계층적으로 대응하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 행동네트워크를 이용하여 기본의도에 대해 즉각적으로 대응을 생성하며, 복합의도에 대하여 계획 기반 방법을 통해 대응 시퀀스를 생성하고 대응을 수행한다. 제안하는 방법은 일정 관리와 집안 관리 서비스를 제공하는 인공비서 시스템에 적용되었으며, 다양한 의도와 상황에 대한 생성 대응을 분석함으로써 사용자의 의도와 관측된 행동을 반영하여 적합한 대응을 생성함을 확인하였다.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.
각종 자연적 사회적 재난 위험의 증가와 함께 국내에서도 선진국과 같은 대국민 경보 전달체계의 정비가 진행중이다. 본 연구는 경보 전달 체계에 대한 시민들의 인식 실태를 조사 분석하고, 시민들의 인식을 바탕으로 한 시스템 개선 방향점을 찾아보고자 했다. 조사 결과에 의하면 현재 시민들의 경보 전달에 관한 인식은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이런 경보 전달의 문제를 해결하는 시스템적 방법으로는 도심형의 야외 디지털 전달체계와 구내방송을 활용한 건물내 전달 체계 개선이 필요한 것으로 파악되었다. 또 한편으로는 경보 상황에서 사람들의 실질적 대응 행동 유발의 전략적 사회 맥락을 제공하는 연구가 필요하다는 것이 나타났다. 예를 들어 왜 사람들은 실제 경보 메시지를 받으면 방송에 주목하게 되는지, 또 그런 시민에게 어떤 식으로 대응 행동 가이드를 제공할지가 앞으로의 과제로 부각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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