• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.2
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• pp.179-197
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• 2019

Although there have been lots of studies about users' behaviors online, few have explored the mechanism of hostile behaviors. In this sense, this study aims at discovering what may elevate users' hostile behaviors. More specifically, we tried to find the relationship between flaming behavior and perception factors such as perceived risk, anonymity and expected emotional reaction. A survey was conducted to investigate the relationship of the above variables. As a result, all these variables show significant effects on flaming, and information overload are found to act as a moderator. We carefully conclude that flaming in online community can be reduced by preventing information overload each user perceives.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.341-343
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• 2011

이번 연구에서는 음성신호로부터 성격을 자동으로 인식하는 성격 인식 사용자 인터페이스에 대한 기술을 소개한다. 사용자의 음성대화 과정에서 말투로부터 성격 인식, 특히 외향과 내향을 구분해 내기 위해 사용되는 행동패턴에 있어서 대화중에 발생하는 생각을 위한 시간의 할애를 기초한다. 이를 바탕으로 질문이 주어진 후 이에 대한 답변을 시작하는데 걸리는 시간, 그리고 대화의 중간에 생각할 시간을 갖기 위해 활용하는 언어 주저형의 빈도수를 고려하여 사용자 성격분류의 실험을 실시하였다. 그 결과 평균적으로 약 65%의 성공률을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.348-353
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• 2008

This paper proposes a novel touch interface for recognizing user's touch pattern and understanding emotional information by eliciting natural user interaction. To classify physical touches, we represent the similarity between touches by analyzing touches based on its dictionary meaning and design the algorithm to recognize various touch patterns in real time. Finally we suggest the methodology to estimate user's emotional state based on touch.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.301-303
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• 2021

최근 COVID-19 때문에 교육 및 모임 등 다양한 환경을 비대면으로 진행하고 있다. 이에 따라 메타버스 개념이 새로운 이슈로 주목받고 있다. 본 작품은 메타버스, 즉 3차원 가상공간의 새로운 세계에서 사용자를 대신하여 참여시킬 수 있는 아바타를 제작해 본다. 메타버스를 활용한 사용자의 움직임을 인식하는 3D 아바타는 코로나 사태로 인한 언택트 시대에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자가 각종 비대면 미팅에 자신의 아바타를 만들어 참여할 수 있도록 그 아바타를 움직임과 함께 구현하는 과정을 설명한다. 먼저, Kinect를 통해 사용자의 움직임을 받아 유니티를 연동시켜 불러온다. 다음으로 블렌더를 통해 사용자가 원하는 아바타를 제작하고 유니티 환경에서 사용자의 움직임을 실시간으로 반영하는 아바타를 나타낸다. 사용자는 자신의 행동을 그대로 반영시켜주는 3D 아바타를 가상현실 속 화면을 통해 확인할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.166-173
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• 2014

Recently, human action recognition have been developed for various broadcasting and video process. Since a video can consist of various scenes, keypoint approaches have been more attracted than template based methods for real application. Keypoint approahces tried to find regions having motion in video, and made 3-dimensional patches. Then, descriptors using histograms were computed from the patches, and a classifier based on machine learning method was applied to detect actions in video. However, a single classifier was difficult to handle various human actions. In order to improve this problem, approaches using multi classifiers were used to detect and to recognize objects. Thus, we propose a new human action recognition using decision-level fusion with support vector machine and sparse representation. The proposed method extracted descriptors based on keypoint approach from a video, and acquired results from each classifier for human action recognition. Then, we applied weights which were acquired by training stage to fuse each results from two classifiers. The experiment results in this paper show better result than a previous fusion method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.9
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• pp.1224-1230
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• 2020

Since the spread of smart phones, interest in wearable devices has increased and diversified, and is closely related to the lives of users, and has been used as a method for providing personalized services. In this paper, we propose a method to detect the user's behavior by applying information from a 3-axis acceleration sensor and a 3-axis gyro sensor embedded in a smartphone to a convolutional neural network. Human behavior differs according to the size and range of motion, starting and ending time, including the duration of the signal data constituting the motion. Therefore, there is a performance problem for accuracy when applied to a convolutional neural network as it is. Therefore, we proposed a Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network (TDFFCNN) that learns the characteristics of the sensor data segmented over time. The proposed method outperformed other classifiers such as SVM, IBk, convolutional neural network, and long-term memory circulatory neural network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.321-323
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• 2012

스마트폰 사용의 보편화와 센서기술의 발달로 이를 응용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 가속도, GPS, 조도, 방향센서 등의 센서들이 스마트폰에 부착되어 출시되고 있어서, 이를 이용한 상황인지, 행동인식 등의 관련 연구들이 활발하다. 하지만 다양한 클래스를 분류하면서 높은 인식률을 유지하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인식률 향상을 위해 계층적 구조의 순환 신경망을 이용하여 제스처를 인식한다. 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처 데이터를 수집하고 BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 구조의 순환신경망을 계층적으로 사용하여, 20가지 사용자의 제스처와 비제스처를 분류한다. 약 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용하여 실험한 결과, 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록한 반면 계층적 BLSTM은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.3
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• pp.559-565
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• 2017

A lot of studies have been conducted to recognize the motion state or behavior of the user using the acceleration sensor built in the smartphone. In this paper, we applied the neural networks to the 3-axis acceleration information of smartphone to study human behavior. There are performance issues in applying time series data to neural networks. We proposed a multi-temporal neural networks which have trained three neural networks with different time windows for feature extraction and uses the output of these neural networks as input to the new neural network. The proposed method showed better performance than other methods like SVM, AdaBoot and IBk classifier for real acceleration data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.849-852
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• 2004

이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.455-460
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• 2007

본 논문에서는 지능형 주택의 필수 요소 기술의 하나인 사용자 신원을 파악하며 또한 현재 사용자의 위치를 추정하는데 직접적으로 사용이 가능한 방으로의 들어오고 나감 (즉, 출/입 행동)을 감지하는 효과적인 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 [1]에 제안되었던 방법을 개선시킨 것으로 초음파 센서 및 PC를 이용하여 만들어졌던 시스템을 8bit 마이크로 컨트롤러를 사용한 임베디드 시스템의 형태로 구현하였다. 이와 더불어 복수개의 센싱 시스템에서 감지한 신호를 블루투스에 기반한 무선 전송 채널을 통해 1개의 중앙 컴퓨터로 전송하는 무선 센서 네트워크를 구성하였다. 이렇게 구성된 센서 네트워크를 통해 각 센싱 모듈이 검출한 사용자 인식 및 인식된 사용자의 출/입 이벤트를 기록, 저장하는 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 임베디드 시스템의 특성에 적합하도록 기존 PC기반으로 개발된 알고리즘을 수정 개선하였고, 성능 검증을 위해 일반 가정집에 3개의 센싱 모듈을 설치하여 3명의 사용자를 대상으로 실험을 수행하였다.