본 연구는 후지5호 관광객의 주유행동과 정보이용패턴에 관한 조사에 해당된다. 또한 관광객의 주유행동과 정보이용과의 관계에 초점을 두고 있고, 이러한 관계분석은 군집분석과 수량화 모형을 이용하여 분석하였다. 이 결과 (1) 90%이상의 관광객이 후지5호 관광을 위해 1회 이상 정보를 이용하고 있으며, 여행전, 여행중, 여행전후의 정보이용이 각각 80%, 70%, 60%로 나타났다. (2) 후지5호지역의 정보이용 패턴은 3개 패턴으로 구분되었고, (3) 시 공간적 주유행동 지표(주유행동개시 및 종료시각, 체재시간, 관광지점수 등)는 각 정보이용패턴에 따른 차이가 확인 되었고, (4) 수량화 모형에서는 관광객의 주유행동지표(관광지점수, 체재시간)에 대한 의사결정이 정보이용에 의존하고 있다는 것이 확인되었다.
본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 3차원 작업 환경에서 휴머노이드 로봇의 행동 프리미티브를 이용한 행동 계획 방법을 제안하였다. 또한 휴머노이드 로봇이 효과적으로 다양한 작업을 수행하기 위하여 행동 프리미티브를 정의하였다. 행동 프리미티브를 이용함으로써 다양한 장애물을 갖는 복잡한 작업 환경에서 로봇에 장착한 센서로 외부 환경 정보를 받아들이고 이를 이용하여 실시간 대응 및 작업이 가능하도록 하였다. 제안한 행동 계획방법은 임베디드 비전 시스템을 사용한 휴머노이드 로봇을 실제 제작하여 실험을 통해 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 소비자의 능동성이 확대되어가고 있는 광고 및 마케팅 환경에서 페이스북 이용 시 소비자가 광고를 확산시키는 현상에 관심을 가지고 연구를 진행하였다. 특히 수용자의 대표적인 능동적 미디어 이용 개념이자 상호작용과 같은 대인적 동기가 주용 이용동기인 페이스북 이용동기가 페이스북 광고 확산행동에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 페아스북 이용동기 항목 추출을 위한 사전조사를 거쳐 대학생 243명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 페이스북 광고 확산행동 경험자와 비경험자의 페이스북 이용동기 차이를 살펴본 결과, 페이스북 광고 확산행동 경험자가 비경험자에 비하여 페이스북 이용동기가 전반적으로 크게 나타났으며, 발견된 페이스북 광고 확산행동 관련 수용자 특성들이 페이스북 광고 확산행동을 실제로 예측하는 변인인지 검증하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, '자기표현' 동기가 측정된 페이스북 광고 확산행동 모두에서 유의하게 나타났다.
본 연구에서는 소비자의 능동성이 확대되고 있는 현재의 광고환경에서 상호작용성을 기반으로 하는 뉴미디어 광고인 IPTV 광고를 대상으로 소비자의 광고 이용동기를 파악하였다. 이와 더불어 이러한 IPTV 광고 이용동기가 IPTV 광고 이용행동에 미치는 영향을 파악함으로써 새로운 광고환경에서 광고 이용동기의 중요성을 알아보고자 하였다. IPTV 광고 이용동기를 파악하기 위하여 이용동기 항목 추출을 위한 사전조사를 거쳐 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료를 바탕으로 요인분석을 실시한 결과, IPTV 광고 이용동기로'경제', '정보', '광고', '습관'의 4개 요인이 추출되었다. 추출된 IPTV 광고 이용동기가 IPTV 광고 이용행동에 미치는 영향을 파악해본 결과, 각각의 이용동기가 각각의 IPTV 광고 이용행동에 차별적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근의 가상현실은 모든 컴퓨터 응용분야의 통합의 결과로 산출되고 있다. 이에따라 가상현실은 현실세계를 기본으로 하는 다양한 가상현실 객체들을 구성하고 표현한다. 그러나 획일적인 객체들의 속성정책으로는 다양한 가상현실 객체의 다양성을 표현하기에 적합하지 않다. 그러므로 본 논문에서는 가상현실 객체의 속성과 이벤트로 객체 행동을 결정하도록 하는 오토마타를 정의한다. 오토마타의 기본 개념은 단순한 상태의 수를 가지고 있는 객체일지라도 전이 함수로 복합적이고 동적인 행동을 생성할 수 있다. 전이함수를 이용하여 가상현실 객체의 데이터 모델로 객체가 가지는 행동들을 다양하게 부여 할 수 있으며, 객체군집의 통일적인 행동까지 양산할 수 있는 가상현실 객체 오토마타를 제안한다.
감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.
본 연구의 목적은 대학생들의 다양한 생활태도와 특성이 대학도서관에서 학술정보 탐색행동에 어떤 영향을 미치는지 계획된 행동이론을 적용하여 조사하는데 있다. 설문지법을 이용하여 대학생을 대상으로 데이터를 수집하였으며, 데이터 분석을 위해 일원배치분산분석, 요인분석, 회기분석, 군집분석 등의 통계방법을 사용하였다. 연구결과 계획된 행동이론이 학술정보 탐색행동에 적용될 수 있음을 확인하였으며, 전공계열과 도서관 이용 빈도가 탐색행동에 대한 태도, 인지된 행동통제, 탐색행동 의사 변인에 있어서 유의미한 차이를 보여주었다. 학생 유형은 보수형, 독립형, 사교형, 유행형으로 구분되었는데, 이 중 사교형 학생 유형이 탐색행동에 영향을 미치고 있었다. 6개 군집으로 구분한 결과 사교형 및 독립형의 학생 유형과 도서관 이용 빈도가 높은 학생들이 많이 포함된 집단에서 학술정보 탐색행동에 적극적인 의사를 가지고 있었다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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