Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.404-406
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2003
행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to identify the optimal model to explain safety behavioral intention according to the recognition of safety communication in cabin through comparison of Planned behavioral theory and Triandis' theory of interpersonal behavior. In order to accomplish the study purpose, research model and hypothesis were established based on the previous research. As a result of the analysis, it was found that attitude and Perceived Behavioral Control had a positive effect on the safety behavioral intention. Triandis theory shows that social factors and habits have a positive impact on safety behavioral intention. In addition, A comparison of the two models confirms that both psychological processes of recognition and emotion are accompanied by the relationship between safety information awareness and safety behavioral intention.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.2
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pp.257-265
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2000
진기함추구성향 (novelty seeking)이란 새롭고 다양한 경험을 추구하는 소비자의 욕구로서, 혁신행동의 인지적 근본으로 간주되기도 한다. 본 연구는 소비자의 진기함추구성향, 패션혁신행동, 그리고 대인영향력간의 관계를 조사하고, 이러한 관계가 성별(gender)에 따라 차이가 있는지 조사하였다. 대학생집단을 표본으로 한 설문지조사를 통해 자료가 수집되었으며 , 539장의 응답자가 분석되었다. 여자대학생이 모든 변인(진기함추구, 패션혁신행동, 대인영향력, 의복흥미, 정보추구)에 있어 남자대학생보다 높은 경향을 나타냈으나, 변인들간의 관계에 있어서는 뚜렷한 성차가 보이지 않았다. 정보추구행동이 패션혁신행동에 영향을 주는 공통변인으로, 의복흥미, 정보추구활동, 패션혁신행동이 대인영향력에 영향을 주는 공통변인들로 나타났으나 진기함추구성향은 패션혁신 행동과 대인영향력에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 새로움과 다양함을 시도하려는 성향/의도는 채택이라는 실질적인 행동을 수반하는 패션혁신행동을 예측하는데는 충분하지 않은 것으로 보인다.
본 논문에서는 스마트 홈을 위한 실내 위치 추적 방법을 제안한다. 스마트 홈 환경에서 개인의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해서 위치는 중요한 정보 중의 하나이며 최근에는 위치 정보를 확장하여 거주자의 행동 정보를 활용하여 거주자의 행동에 따른 서비스를 제공하는 것이 이슈가 되고 있다. 이를 위해서 제안된 적외선 기반 실내 위치 추적 시스템인 ubiTrack은 스마트 홈 내의 거주자로부터 거주자의 행동을 추론하기 위한 여러 컨텍스트 정보를 추출할 수 있다. 제안된 방법은 발신기, 수신기, 그리고 클라이언트 부분으로 나뉜다. 발신기는 천장에 부착되어 있는 적외선 발신기로부터 각각의 아이디를 가진 적외선 신호를 발생한다. 두 개의 적외선 수신 센서로 구성된 수신기는 발신기에서 발신된 아이디를 수신하여 클라언트 부분으로 보낸다. 클라이언트는 이 개별 아이디를 실제 위치정보로 전환하고 이를 활용하여 거주자의 방위와 속력 정보를 추출한다. 추출된 속력 및 방위 정보를 활용하여 거주자의 간단한 행동 정보를 추론할 수 있다. ubiTrack에서 추출된 이러한 정보는 거주자의 최종 행동 정보, 즉 거주자가 TV를 보려는지, 전등을 사용하려는지 등의 정보를 추론하는데 사용될 수 있다. 제안된 방법은 스마트 홈 테스트 베드인 ubiHome에 적용이 되었으며 몇 가지 실험을 통하여 거주자의 행동을 통하여 스마트 홈 환경에서 거주자의 행동을 통한 서비스 제공이 가능함을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.4-6
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2001
캐릭터가 자율적으로 행동을 하는 가상의 환경이 존재한다. 캐릭터들의 행동이 보다 짜임새 있게 하도록 어떤 시나리오가 주어지고 캐릭터는 이 시나리오에 들어있는 정보를 바탕으로 행동을 하여 스토리를 전개해 나간다 이 때 캐릭터는 독특한 개성, 상황에 대한 감정 변화 등에 따라 자율적으로 행동을 하고 이 행동들을 바탕으로 이야기가 만들어진다. 여기서 생성되는 이야기가 보는 사람으로 하여금 신뢰할 수 있는 것이라면 사용자에게 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 특정 시나리오가 캐릭터에게 주어졌을 때 캐릭터가 자율적으로 행동하여 사용자가 믿을 수 있는 스토리를 만드는 시스템 구조를 제안하고자 한다.
음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.51
no.2
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pp.157-178
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2017
The objective of this study is to investigate college student search behavior in an academic library. The theory of planned behavior was applied for identifying relationship among variables on search behavior. Data were collected in an university. For data analysis, ANOVA, factor analysis, regression analysis, cluster analysis were used. The result shows: the theory of planned behavior can be used for finding search intention in an academic library. Student major and library use frequency are different statistically in attitudes, perceived behavioral control, behavioral intention. Student characteristics are divided into four types: conservative, independent, friendship, fashion. Friendship type of students influences search behavior. From cluster analysis, the cluster included friendship and independent types of students and students who have high frequency of library use has more active intention for search in academic library.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.580-582
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2004
방대한 양의 웹 정보를 적절히 가공하여 사용자가 원하는 서비스를 생성하기란 쉽지 않다. 웹서비스는 사용자가 원하는 적절한 정보를 표준화된 인터페이스를 통해 처리할 수 있는 기능을 제공하고 결합을 통해 보다 복잡한 서비스를 생성할 수 있도록 해준다. 오프라인에서 물품을 사기 위해 상점에 들어갈 때 점원의 도움을 받는 것처럼 웹서비스도 상황에 맞춰 유연하게 제공되어야 한다 그러나 일반 웹서비스 생성은 사용자의 정보를 능동적으로 판단하지 않고 정적인 규칙에 의존한 결합이 주를 이루고 있다 본 논문의 서비스 에이전트는 행동 네트워크를 사용하여 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다. 행동 네트워크는 외부환경과 내부목표를 바탕으로 각각의 행동들이 서로 연결 관계를 가지고 있다. 각각의 행동의 선택은 다른 행동과 외부환경에 영향을 주기 때문에 동적으로 사용자의 환경과 입력이 변하여도 적절히 대처하며 서비스 선택을 할 수 있다. 행동 네트워크를 바탕으로 동적 서비스 생성 시스템을 만들었고, 이를 이용하여 Amazon 도메인에서 능동적인 서비스 제공이 가능함을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.99-101
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2022
이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.264-267
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2007
인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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