• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.542-545
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• 2010

모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.538-540
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• 2004

이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.658-660
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• 1999

본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.222-226
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• 2010

최근 모바일 기기가 보급됨에 따라 모바일 기기를 활용한 상황 공유 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 상황공유를 다룬 기존 연구들은 대부분 위치를 비롯한 저수준 상황만을 공유하며 고수준 상황인 행동과 감정 공유를 효율적으로 지원하지 않고 있으며 개인정보보호 단계를 수동으로 설정해주어야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 기기의 센서들로부터 수집되는 저수준 상황과 행동, 감정 등의 고수준 상황을 함께 수집하였으며 베이지안 네트워크를 이용하여 설계한 소셜 네트워크를 기반으로 행동, 감정, 그리고 관계를 효과적으로 보여주도록 하였다. 또한 관계정보를 바탕으로 개인정보보호 단계를 자동으로 설정해주어 친밀한 사용자에게만 자신의 상황을 공유할 수 있는 상황 공유 시스템을 설계 구축하였다. 실험에서는 실제로 구성된 모바일 소셜 네트워크에서의 관계를 바탕으로 상황 정보를 공유하는 폰북과 맵브라우저로 구성된 컨텍스트뷰어 어플리케이션을 통해 제안하는 시스템의 유용성을 보였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.11
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• pp.141-147
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• 2020

This study examined the effects of brand attachment on internal modification behavior and usability expanding behavior of product. It has been found that the attribute alignable difference of product plays a moderating effect in internal modification behavior and usability expanding behavior. As a result of the study, the more brand attachment is high, the more behavior of product internal modification behavior and usability expanding behavior of product are high. In addition, consumers with high brand attachment showed greater internal modification behavior of the product when the difference of attribute alignability was high. Also, consumers with high brand attachment showed greater usability expanding behavior of the product when the difference of attribute non-alignability was high. Companies can improve brand attachment and retain loyal customers by increasing the difference of attribute alignability in consumer's product internal modification behavior. In terms of consumer's behavior of expanding product usage, we can strengthen brand attachment and can be used as a differentiated competitive advantage of products through the attribute nonalignable difference.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.1
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• pp.1-8
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• 2016

In the recently, violent crime and accidental crime has been generated continuously. Consequently, people anxiety has been heightened. The Closed Circuit Television (CCTV) has been used to ensure the security and evidence for the crimes. However, the video captured from CCTV has being used in the post-processing to apply to the evidence. In this paper, we propose a flexible multi-level models for estimating whether dangerous behavior and the environment and context for pedestrians. The situation analysis builds the knowledge for the pedestrians tracking. Finally, the decision step decides and notifies the threat situation when the behavior observed object is determined to abnormal behavior. Thereby, tracking the behavior of objects in a multi-region, it can be seen that the risk of the object behavior. It can be predicted by the behavior prediction of crime.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.2 s.95
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• pp.95-105
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• 2007

Speeding and drunken driving make drivers fail to detect hazards and cope with various driving situations. These behaviors also raise the possibility of being involved in traffic accidents and tend to increase the number of fatalities. The authors compared the driving behavior determinants of a rockless drivers group, consisting of individuals who have committed traffic accidents or offended regulations through drunken driving, with a normal drivers group. In the results, the reckless drivers group showed high scores of 'speeding' and 'drunken driving', and they also stated that they had more experiences of speeding, drunken driving and traffic accidents. In the path analysis study, it was found that the impacts of the rockless drivers group's 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' on traffic accidents were stronger than those of normal drivers. This means 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' can explain the origins of traffic accidents better in the reckless drivers group than accidents of the normal drivers group.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.42 no.1
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• pp.115-132
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• 2004

본 연구는 아동의 일상 심리학이 그들의 문화에 따라 다르게 나타나는지를 알아보고자 한 것이다. 이러한 발달적 보편성의 문제를 해결하기 위해, 우선 한국 아동과 미국 아동의 타인 행동에 대한 설명을 비교하였다. 또한 서로 다른 문화를 반영할 수 있는 분석 틀을 고안하여. 이러한 서로 다른 분석 틀에 따라 두 나라 아동의 행동설명이 어떻게 다르게 나타나는지를 비교하였다. 본 연구에서는 미국식 범주인 '내적-외적' 법주와 한국식 범주인 '개인-관계-상황' 범주를 사용하였다. 연구결과. 두 나라의 아동은 타인의 행동설명에서 차이를 보여주었다. 미국 아동은 한국 아동에 비해 심리 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 더 많이 사용하였으며. 한국 아동은 타인의 '상황적' 조건을 더 많이 고려하여 행동을 설명하였다. 그러나 두 문화권의 아동은 행동설명 과제에서 모두 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 다른 요인보다 더 많이 선호하였으며. 오직 '상황적' 요인의 고려에서만 발달적 차이를 나타내는 공통점을 보여주었다.