• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.3-6
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• 2007

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.29-33
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• 2004

본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.725-731
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• 2007

본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.955-959
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• 2009

본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.1-8
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• 2016

사용자로그는 많은 숨겨진 정보를 포함하고 있지만 데이터 정형화가 이루어지지 않았고, 데이터 크기도 너무 방대하여 처리하기 까다로워서 아직 밝혀져야 할 부분들을 많이 내포하고 있다. 특히 행동마다의 모든 시간정보를 포함하고 있어서 이를 응용하여 많은 부분을 밝혀낼 수 있다. 하지만 로그데이터 자체를 바로 분석으로 사용할 수는 없다. 유저 행동 모델 분석을 위해서는 별도의 프레임워크를 통한 변환과정들이 필요하다. 이 때문에 유저 행동모델 분석 프레임워크를 먼저 파악을 하고 데이터에 접근해야 한다. 이 논문에서는, 우리는 유저 행동모델을 효과적으로 분석하기 위한 프레임워크 모델을 제안한다. 본 모델은 대규모 데이터를 빨리 처리하기 위한 분산환경에서의 MapReduce 프로세스와 유저별 행동분석을 위한 데이터 구조 설계에 대한 부분을 포함한다. 또한 실제 온라인 서비스 로그의 구조를 바탕으로 어떤 방식으로 MapReduce를 처리하고 어떤 방식으로 유저행동모델을 분석을 위해 데이터 구조를 어떤식으로 변형할지 설명하고, 이를 통해 어떤 방식의 모델 분석으로 이어질지에 대해 상세히 설명한다. 이를 통해 대규모 로그 처리방법과 분석모델 설계에 대한 기초를 다질 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.294-302
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• 2007

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 한국아동복지학
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• 제36호
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• pp.261-288
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• 2011

본 연구는 청소년이 바람직한 사회구성원으로서 성장하기 위해 필요한 요소로서 타인에 대한 배려와 돌봄의 행위인 친사회적 행동에 주목하였다. 또래집단의 영향이 청소년의 친사회적 행동에 어떻게 작용하고 있는지 알아보기 위해 또래영향모델과 개인특성모델을 중심으로 분석하였다. 보건복지부의 '아동청소년종합실태조사' 자료를 위계적 다중회귀분석으로 검증한 결과, 청소년의 친사회적 행동은 친구의 친사회적 행동으로부터 긍정적인 영향을, 친구의 반사회적 행동으로부터 부정적으로 영향을 받았다. 개인특성 요인인 자아존중감, 공감능력 변수를 포함한 모형에서는 공감능력, 자아 존중감, 친구의 친사회적 행동, 그리고 친구의 반사회적 행동 순으로 청소년의 친사회적 행동에 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 따라서 또래영향모델과 개인특성모델이 모두 유효하나 개인특성의 영향이 더 큰 것으로 검증되었다. 또한 개인특성과 또래특성 간의 상호작용효과를 살펴본 결과, 자아존중감이 높은 경우 친구의 친사회적 행동이 본인의 친사회적 행동에 미치는 긍정적인 영향이 더 크고, 공감능력이 높은 경우 친구의 반사회적 행동이 본인의 친사회적 행동에 미치는 부정적인 영향이 더 적은 것으로 나타났다. 청소년의 친사회적 행동에 대한 또래집단의 영향력은 개인특성에 의해 영향을 받는 것으로 나타나, 또래영향모델과 개인특성모델은 청소년의 친사회적 행동에 상호보완적으로 작용하고 있는 것으로 검증되었다. 마지막으로 청소년의 긍정발달을 위한 사회복지적 함의를 논하였다.