최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.
본 연구는 계획된 행동이론을 적용하여 민간경비원의 건강행동을 분석하는데 주요 목적이 있다. 이상의 목적을 달성하기 위하여 서울 경기 지역에 거주하고 있는 민간경비원을 유의표집(purposive sampling)하였다. 불성실한 응답 및 이상치를 제외하고 187명의 자료가 분석에 사용되었다. 구체적인 분석 방법은 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis: EFA), Polyserial 상관분석, 각 변인간의 인과관계를 추정하기 위하여 다중회귀(multiple regression)분석과 로지스틱 회귀(logistic regression)분석을 실시하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 애착도, 행동에 대한 태도 주관적 규범, 지각된 행동 통제력은 건강행동 지속의지에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 애착도는 행동에 대한 태도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 애착도는 건강행동 지속의지에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 행동 통제력은 건강행동 실현여부에 정(+)적인 영향을 미치며 지각된 행동 통제력인 1단위 증가하면 건강행동을 실천할 가능성이 약 62.9%씩 증가하는 것으로 나타났다. 다섯째, 건강행동 지속의지는 건강행동 실현여부에 정(+)적인 영향을 미치며 지각된 행동 통제력인 1단위 증가하면 건강행동을 실천할 가능성이 약 72.3%씩 증가하는 것으로 나타났다.
건설 사업장에서 발생하는 안전사고 예방을 목표로 건설 현장의 불안전한 행동이라는 고질적 어려움과 고충을 해소하기 위해서 스마트 안전보건활동이라는 변수를 통하여 의도된 안전한 행동을 만들고, 이러한 행동 변화로 산업재해 감소에 도움이 되고자 한다. 연구목적: 스마트 안전보건활동이 불안전한 행동으로 발생하는 사고와 근본 원인인 근로자 행동 변화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이 활동은 근로자의 안전 경험치가 향상되고, 불안전한 행동을 의도된 안전한 행동으로 변화되며, 작업중에 나타나는 불안전 행동이 줄어들므로 안전사고 예방과 근로자 생명 보호에 도움이 된다는 가설을 검증한다. 연구방법: 스마트 안전보건활동을 독립변수(X)로 선정하였고, 근로자 행동 의도인 의도된 안전과 불안전을 종속변수(Y), 태도와 주관적 규범, 계획된 행동 통제를 매개변수(M)로 정하였다. 척도의 신뢰성과 타당도 분석은 안전보건활동에 관한 탐색적 요인분석과 판별타당도분석, 집중타당도를 분석했으며, 행동 변화의 가설검증을 위해서 주요 변수의 경로분석과 근로자 행동 변화의 실증분석으로는 베이지안모델 분석과 MC시뮬레이션의 확률밀도 분포를 통해 연구를 검증했다. 연구결과:건설 현장의 스마트 안전보건활동을 경험한 근로자는 불안전한 행동이 줄고, 의도된 안전 행동을 한다는 분석이 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 이는 근로자 행동변화에 영향을 미칠것이라는 연구가설이 입증되었고, 연구분석의 구조방정식과 경로분석에서 변수간의 상관관계 확인, 실증분석을 통해 스마트 안전보건활동이 근로자 불안전한 행동을 통제하고, 감소시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 결론:건설 현장에서 사고를 예방하고 근로자의 행동을 변화시키기 위해서는 스마트 안전 보건활동이 매우 중요한 항목이란 것을 알 수 있었다.
본 연구는 한국 보건전문가들의 보건행동을 조사하고, 보건행동간의 상호 관련 요인과 보건행동에 영향을 미치는 인구학적 요인을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구 대상으로는 한국보건협회 산하의 8개의 보건 관련 학회 중에서 보건교육과 가장 관련이 있는 한국보건교육학회(212명)와 한국보건 간호학회 (124명) 회원 336명이 선정되었다. 본 연구의 도구는 미국에서 이미 실시된 여러 보건행동 연구를 기초로 하여 focus group discussion, back-translation, 전문가들의 panel discussion, 그리고 pilot test(사전조사)를 통하여 한국인의 보건행동 연구를 위해 타당하게 개발되었다. 본 연구를 위하여 1995년 약 두달동안(11월, 12월), 3차에 걸친 우편설문조사를 실시하여 64.3%의 응답회수율을 보였고, 응답자들의 보건행동을 분석하기 위해서 factor analysis(요인분석)와 ANOVA (변량분석) 방법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 조사응답자의 분포는 남자가 33.8%, 여자가 66.2%였고, 응답자의 80.3%가 석사 이상의 학위를 소유하고 있었다. 응답자들의 전공분야는 다양하였고, 그들 중에서 36.3%가 간호학, 24.4%가 공중보건학을 전공하였다. 응답자 중 과반수 이상이 학교에 근무하였고, 서울에 거주하였으며, 응답자의 평균 직장 근무연수는 14년 이였다. 2. 응답자들의 보건행동에 대한 요인분석 적용의 적합성을 사전검증하기 위하여 Bartlett’s Test of Sphericity (630.37, p〈.00)를 실시하였다. 응답자들의 보건행동을 요인분석한 결과, 17개의 보건행동으로 구성된 네가지 보건행동요인들이 추출되었다. 응답자들의 네가지 보건행동요인들은 다음과 같다: (1) 규칙적인 식사 및 과일 섭취 (2) 음주 및 흡연 (3) 외식,간식 및 카페인 음료 섭취 (4) 운동 및 휴식 3. 응답자들의 인구학적 요인과 네가지 보건행동요인들과의 관계를 분석한 결과, 성별(F=69.59, df=1,203, p〈.05), 교육정도(F=3.48, df=3,199, p〈.05) 그리고 직장(F=4.04, df=3,201, p〈.05)에 따라 음주 및 흡연 행동에 커다란 차이를 보였다. 또한 응답자의 직장 근무연수(F=2.39, df=5,185, p〈.05)에 따라 운동 및 휴식 행동에 커다란 차이를 보였다.
본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.
최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.
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 연구는 부채농가의 재정향상을 위한 경제적 대처행동의 양상과 그 관련요인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 충남지역 농촌가계들을 대상으로 수집한 자료를 이용하였는데 대처행동을 파악하기 위해서 요인분석을 대처행동에 대한 부채관련변수의 관련성을 보기 위해서 분산분석을, 관련변수들의 독립적인 영향력을 검증하기 위해서는 중회귀분석을 시행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. (1) 농촌가계의 경제적 대처행동은 6개 속성으로 분류되 었으며 '소극적 노력', '절약 및 노동력활용', '적극적노력', '재정관리', '의존적 행동', '한계적 행동'의 순으로 자주 수행하는 것으로 밝혀졌다. (2) 부채관련변수 중에서 총부채액, 부채부담, 부채부담감은 각 대처행동에 대해서 다소 다른 관계를 보였다. 소득대비 부채상환액과 소득 대비 부채상환요구액으로 측정한 부채부담은 대처행동에 대해서 그 효과가 서로 다르게 나타났다. (3) 대처행동에 대한 독립적인 영향요인으로 밝혀진 부채관련변수와 소득 및 자산관련변수, 인구통계적 특성변수, 환경적 특성변수들은 각 행동에 대해 그 영향력이 다르게 나타났다.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
최근 교통사고 주요 원인인 인간행동(인적요인)에 대해 관심이 높아졌으며 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용한 운전행동(Driving Behavior)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서 진행된 선행연구는 분석대상이 연구원이나 군 공무원으로 한정되며 분석방법은 요인분석 및 회귀분석을 통해 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 일반운전자의 운전행동이 위험운전에 미치는 영향요인을 파악하고 이들의 영향관계를 규명하고자 한다. 연구의 범위는 운전경력이 있는 일반운전자를 대상으로 DBQ설문을 실시하여 300부의 유효 표본수를 분석하였으며, 선행연구 고찰을 통해 교통사고의 주요 요인을 DBQ에서 측정가능한 'Lapse, Mistake, Violation' 세 가지속성으로 도출하고 구조방정식 모형을 통한 위험운전행동 모형을 구축하였다. 또한, 위험운전군별 차이를 확인하기 위하여 다중집단분석을 활용하였다. 분석결과 첫째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전행동에 영향을 미칠 것이다'라는 가설검증 결과 모든 요인의 통계적 유의성이 확인되었다. 위험운전행동에 미치는 영향정도는 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순으로 나타났으며 영향을 가장 많이 미치는 요인이 Violation으로 분석되었다. 둘째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전행동에 미치는 영향은 위험군에 따라 다를 것이다'라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 위반행동 Violation과 부주의한 실수 Lapse를 고려한 교통사고 예방 프로그램 및 교육도입에 기초자료로 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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