• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.57-58
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• 2019

본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.228-231
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• 2021

인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.699-704
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(DARS) based on an Artificial Immune System(AIS) and a Classifier System(CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIS decides one among these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.2
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• pp.9-17
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• 2011

This paper proposes an algorithm that predicts the state of user's next actions, exploiting the HMM (Hidden Markov Model) on user profile data stored in the ubiquitous home network. The HMM, recognizes patterns of sequential data, adequately represents the temporal property implicated in the data, and is a typical model that can infer information from the sequential data. The proposed algorithm uses the number of the user's action performed, the location and duration of the actions saved by "Activity Recognition System" as training data. An objective formulation for the user's interest in his action is proposed by giving weight on his action, and change on the state of his next action is predicted by obtaining the change on the weight according to the flow of time using the HMM. The proposed algorithm, helps constructing realistic ubiquitous home networks.

• International Commerce and Information Review
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• v.16 no.3
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• pp.3-23
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• 2014

This study focused on causes of use reluctant intention because closed SNS was more active than open SNS was despite tremendous growth of SNS to have negative influence upon not only SNS contents suppliers but also marketing business using SNS. The survey were conducted a total of 205 participants with adult over colleague student, 197 copies that excluded questionnaire with unfaithful answer were used in the analysis, and we used path analysis of structural equation modeling. The results of modified path model showed that interactivity was influenced by value, and then affecting "trust ${\rightarrow}$ satisfaction ${\rightarrow}$ using reluctant intention" path and "satisfaction ${\rightarrow}$ using reluctant intention" path. These result reflected that interactivity have a double-edged sword and value is very important standard to make a positive of negative role of interactivity. These results suggested that interactivity was found to have influence upon not only behavioral willingness that took actions depending upon either improvisation or situation but also behavioral intention path that thought and took actions in reasonable way. The interactivity had double-edged sword to help develop SNS and to produce negative results.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.2
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• pp.66-76
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• 2011

The Sightseeing ITS is defined as a system that gives tourists and inhabitants the information concerned with road network conditions, parking, sightseeing spots, and travel time in the relevant area. When focusing on tourists' excursion behaviors in sightseeing areas, however, it is sometimes found that they feel much annoyed with insufficient information about the area. While they also have a variety of needs to get information and make a decision about their excursions, it becomes one of important subjects to understand the actual circumstances of their information usage and to identify the causal relationship between their excursion patterns and the obtained information. This paper aims to investigate basic issues toward development of Sightseeing ITS and to modify an analytical model of tourist's excursion behavior considering information usage at Fuji five lakes Area, which is a representative sightseeing place in Japan. The relationship was analyzed using a structural equation model: information usage at the scheduling stage has an impact on tourists' individual cognition of the sightseeing area, tourists' individual cognition affects information usage at the excursion stage, and information usage at the excursion stage affects behavior during excursions. It is found that tourists' decision making behaviors on their excursion tend to depend on the information usage. This implies essential results to construct effective and customer oriented ITS.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.267-269
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• 2016

본 논문에서는 언리얼 엔진4의 Behavior Tree(행동 트리)를 이용하여 NPC의 다양한 상태와 움직임을 가진 어드벤처 게임 AI를 설계 및 개발하였고, 그 효율성을 분석하였다. Behavior Tree는 상태와 행동을 계층적으로 나누어 AI의 행동을 결정하는 알고리즘으로 FSM(Finite State Machine, 유한상태기계)과 비교하여 유지보수와 행동 규칙 검증의 어려움을 해결하는 데 장점이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.129-141
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• 2010

In this paper, we present a wearable intelligent device based on multi-sensor for monitoring human activity. In order to recognize multiple activities, we developed activity recognition algorithms utilizing an image sensor and a 3-axis accelerometer sensor. We proposed a grid?based optical flow method and used a SVM classifier to analyze data acquired from multi-sensor. We used the direction and the magnitude of motion vectors extracted from the image sensor. We computed the correlation between axes and the magnitude of the FFT with data extracted from the 3-axis accelerometer sensor. In the experimental results, we showed that the accuracy of activity recognition based on the only image sensor, the only 3-axis accelerometer sensor, and the proposed multi-sensor method was 55.57%, 89.97%, and 89.97% respectively.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.23 no.8
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• pp.1086-1097
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• 1999

본 연구는 청바지 제품 소비자가 쇼핑시 제품이 품절된 상황에 접했을 때 보여주는 상표 전환행동에 관한 것이다. 의류 매장 관리자의 적시 적량의 제품 입고 관리 능력이 부족할 때 발생하게 될 손실을 유추해 보고 어떤 유형의 소비자가 상표 전환을 쉽게 일으키느니를 규명하는 것은 더욱 효과적인 매장 운영 소비자 만족과 고객 관리를 위해 의미있는 일일 것이다. 본 연구는 다음과 같은 목적을 가진다. 1) 제품 품절시 소비자들은 어떤 상표전환 행동을 보이는지 밝힌다. 2) 제품 품절시 대체 상표제품을 구매할 경우 대체 상표 제품의 가격의 영향력이 상표전환 행동과 어떤 관련을 보이는지 밝힌다. 3) 소비자의 쇼핑지향성, 상표충성, 애고 행동, 인구통제적 특성(성별)이 상표전환 행동에 미치는 영향력을 밝힌다. 이러한 목적을 위해 본 연구는 1997년 3월 버지니아주 블랙스버그에 소재한 버지니아 주립대학교 110명의 학생들을 대상으로 설문조사를 이용한 양적연구를 실시하였다 남녀학생 모두가 소비자로서의 역할을 담당할 수 있는 청바지를 선택하여 상표전환 행동에 대한 설문에 답하게 한후 t-test 와 카이 분석을 실시하였다 그결과 20%의 응답자가 품절기 상표전환 행동을 보이는 것을 나타났다 쇼핑시간과 편의성을 덜 중요하게 여기거나 강한 상표 충성을 보이고 의류전문매장이나 백화점을 주로 이용하는 여성 소비자들의 경우 상표전환을 쉽게하지 않는 것으로 나타났다 연구결과를 바탕으로 의류제조업자 및 소매업자의 제품입고에 과한 제언을 하였다.