스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.
동조욕구와 차별화욕구라는 상반된 욕구에 의해, 소비자는 타인의 구매선택을 추종하기도 하고 회피하기도 한다. 본 연구는 동조이론과 차별화이론을 사용하여 이러한 현상을 살펴보았다. 특히, 제품유형이나 소비자특성뿐만 아니라, 선택상황(구매상황 혹은 사용상황)도 함께 고려함으로써, 소비자의 제품 선택에 있어서의 사회적 영향에 대한 기존 이론을 확장시켰다. 실험 결과, 정체성 표현과 무관한 제품(예, USB memory stick)의 경우, 사람들은 사용상황에서보다 구매상황에서 동조 행동을 보였다. 하지만, 정체성 표현과 관련된 제품(예, 청바지)의 경우, 소비자가 해당 제품을 정체성 표현과 관련되었다고 지각하는지 여부에 따라 선택상황의 영향이 달라졌다. 즉, 청바지가 자신의 정체성을 표현하는 제품이라고 지각하는 소비자는 사용상황에서는 차별화 행동을 구매상황에서는 동조 행동을 보인 반면, 청바지가 자신의 정체성을 표현하는 제품이라고 지각하지 않는 소비자는 선택상황의 영향을 받지 않았다.
본 연구는 운전분노와 교통정체가 운전행동에 미치는 영향을 조사한 것이다. 운전분노란 운전 중 경험하는 분노로서 개인적 특질성향이다. 이 개인전 성향은 운전 중 도발적이고 도전적인 상황에 부딪혔을 때 난폭운전으로 표출된다. 그런데 운전분노는 다른 성격특질처럼 개인차가 있어서 운전분노 수준에 따라 교통상황에서 느끼는 분노의 정도는 차이가 나고, 이 차이는 난폭운전의 차이로 나타날 가능성이 높다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이터인 RTSA-DS를 이용하여 세 가지 교통상황(소통원활, 주행차로정체 및 선행차량의 서행으로 인한 진행방해 상황)을 가상현실 교통상황으로 제시하고, 운전분노 수준에 따른 운전행동을 조사 비교하였다. 그 결과 운전분노 수준이 높은 운전자가 낮은 운전자에 비해 주행차로 정체상황에서 빠른 속도로 주행하였으며, 주행차로 정체상황에서 정체를 피하기 위해 차로변경을 시도하였고, 이 과정에서 충돌사고의 개입율이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 운전분노 수준이 높은 운전자가 정체상황에서 난폭운전과 위험운전을 감행한다는 이전의 연구결과와 일치한다. 그러나 운전 분노 수준이 높은 집단이 주로 20대 운전자로 구성되었고, 운전분노와 연령간의 상관이 높은 점을 감안할 때 본 연구의 결과 적용 시 주의가 필요하다.
연구목적: 일반적으로, 사람들은 일상생활 속에서 자신이 어떻게, 어디서 걷는지 등에 대해 많은 관심을 기울이지 않는 경향이 있다. 하지만, 심각한 화재나 지진이 일어났을 때, 사람들은 가능한 한 빨리 위험지역에서 벗어나려고 노력한다. 만일 사람들이 비상상황에서 의사결정 이론에 근거하여 탈출하게 된다면, 사상 자는 크게 줄어들게 될 것이다. 본 연구는 심리학적인 관점과 인지과학의 관점으로 인간의 행동을 보다 구체적으로 이해하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 유튜브, CCTV 등에서 얻은 비상상황에서의 영상자료를 수집하여 상황별 사람들의 보행 특성을 분류하였다. 연구결과: 비상상황에서의 보행자의 속도나 방향 전환이 평상시와 전혀 다른 특징을 가지는 것으로 나타났다. 재난 발생 시 탈출 방향이 주로 한 방향이기 때문에, 방향전환이 적으며, 평균 보행속도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 분석결과, 평상시에서의 인간의 행동은 살면서 학습한 습관에 기반하지만 비상 상황의 경우, 원초적인 본능에 기반하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구에서 활용된 방법론과 연구 결과는 비상상황에서 사람들의 보행 행태에 대한 시뮬레이션과 분석에 활용 될 수 있을것으로 판단된다.
시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.
본 연구는 기존 연구들이 일반 성격특성과 위험운전행동의 관계를 살펴본 것과 달리, 운전상황에서 특정적으로 나타나는 개인의 특성(운전분노, A형 운전행동)이 교통안전에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 또한 생활스트레스가 운전자의 위험운전행동을 예측하는 중요한 변수임을 고려하여 일반성격(자극추구성향, A형 성격유형, 법규위반성향)과 생활스트레스, 교통안전의 관계를 검증하였다. 이를 위해, 전국의 사업용 운전자 1158명을 대상으로 설문조사를 실시하고 사고관련 자료(교통안전도지수)를 수집하였다. 연구결과, 운전분노와 A형 운전행동 등 운전 상황에서의 개인특성은 일반성격을 통제하고도 유의하게 사고위험(교통안전도지수)을 예측하였으며, 생활스트레스는 일반 성격특성과 교통안전도지수 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 운전자의 위험운전행동을 예측할 때, 일반성격 뿐만 아니라 운전 상황에서의 특성 및 생활스트레스 수준을 함께 고려해야 함을 시사한다. 이 밖에 연구의 의의와 제한점, 추후연구 방향 등을 논의하였다.
주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.
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.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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