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.
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.
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.
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.
본 연구는 브랜드 애착이 제품의 내형 변형 행동과 사용상황 확장행동에 미치는 영향에 있어 제품 속성 정렬가능성(attribute alignability)의 조절적 역할을 파악하는 연구이다. 실험을 통한 연구 결과 브랜드 애착이 높을수록 제품 내형변형행동과 제품 사용상황 확장행동이 더 크게 나타났으며, 브랜드애착이 높은 소비자는 브랜드 애착이 낮은 소비자에 비해 상대적으로 속성 정렬 가능 차별점이 높을수록 제품의 내형변형행동이 크고, 속성 정렬 불가능한 차별점이 클수록 사용상황 확장행동에 미치는 영향이 크게 나타났다. 이는 기업에서 소비자의 제품 내형변형행동에 있어, 제품에 대한 속성정렬 가능 차별점을 높임으로써, 브랜드 애착을 강화하고 충성고객을 확보할 수 있을 것이다. 또한 제품 사용상황 확장행동에 있어서는 제품에 대한 속성정렬 불가능 차별점을 통해 경쟁제품 속성과 차별화하여 브랜드 애착을 강화하고, 자사 제품에 있어 차별적 경쟁우위로 활용할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.1-8
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2016
최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.
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.
과속과 음주운전 행동은 운전자로 하여금 교통상황에 잠재된 위험을 발견하고 적절하게 대처하지 못하도록 하여 교통사고 발생 확률을 높일 뿐만 아니라 사고 발생시 피해정도가 심하고 이 행동들에 내포하고 있는 위법성은 심각한 사회적 문제라고 할 수 있다. 사고 및 음주운전자 집단과 일반운전자들의 운전행동결정요인과 운전행동을 비교한 결과, 사고 및 음주운전자들의 '과속운전행동 점수와 '음주운전행동 점수가 일반운전자들보다 높았다. 또 사고 및 음주운전자들은 실제 운전행동에서도 일반운전자들보다 과속운전과 음주운전을 더욱 많이 하고 있었으며, 교통사고에서 가해자가 된 경험도 더 많았다. 경로모형 결과에서는 사고 및 음주운전자 집단의 위험감수성 부족 요인과 상황적응성 부족 요인, 과속운전행동 요인이 교통사고 가해경험에 미치는 영향이 일반운전자 집단에 비하여 더욱 크게 나타났고, 사고 및 음주운전자들의 운전행동결정요인들 가운데 위험감수성과 상황적응성의 수준이 교통사고 가해경험을 더 잘 설명하였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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