• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.2
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• pp.9-17
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• 2011

This paper proposes an algorithm that predicts the state of user's next actions, exploiting the HMM (Hidden Markov Model) on user profile data stored in the ubiquitous home network. The HMM, recognizes patterns of sequential data, adequately represents the temporal property implicated in the data, and is a typical model that can infer information from the sequential data. The proposed algorithm uses the number of the user's action performed, the location and duration of the actions saved by "Activity Recognition System" as training data. An objective formulation for the user's interest in his action is proposed by giving weight on his action, and change on the state of his next action is predicted by obtaining the change on the weight according to the flow of time using the HMM. The proposed algorithm, helps constructing realistic ubiquitous home networks.

• The Korean Journal of Woman Psychology
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• v.16 no.1
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• pp.1-21
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• 2011

In order to explore the impact of gender in the effects of age, temperament, and parenting on preschoolers' psychosocial problems, 339 preschoolers, 3-5 year old, were assessed using parent report measures of externalizing and internalizing behavior problems, temperament, and parenting. The results of ANOVA and hierarchical regression analyses are as follows. First, the main effects of age and gender for externalizing problems and the interaction effect of age and gender for internalizing problems were significant. Second, the important predictors of preschoolers' internalizing and externalizing problems were different by gender. In boys, Novelty Seeking(NS), Harm Avoidance(HA), and hostile parenting significantly predicted both problems. In girls, NS, HA, and warm parenting significantly predicted both problems. In addition, girls were more strongly influenced by parenting whereas boys were more influenced by their temperaments. The results of this study highlight some important suggestions for prevention strategies for preschoolers' behavioral problems. The implications and limitations of this study were further discussed.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.3
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• pp.25-32
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• 2010

It takes quite amount of time to study a game because there are many game characters and different stages are exist for games. This paper used reinforcement learning algorithm for characters to learn, and so they can move intelligently. On learning early, the learning speed becomes slow. Improved sequential prediction method was used to improve the speed of learning. To compare a normal learning to an improved one, a game was created. As a result, improved character‘s ability was improved 30% on learning speed.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.6
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• pp.103-114
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• 2007

In an arcade game, the users can easily predict the monster's action because most of the game monster's action patterns are acted only in the predefined patterns, This paper attempts how to increase the player's satisfaction while making the unpredictable action patterns easily, This research defines and realizes the monster's action patterns through the FSM algorithm. In addition, this paper added the predictable factors of monsters in an action patterns of a game monster to optimize the game, On analyzing the result of game play, the game monster's action was evenly used in the whole playing map and the game monster showed that it operated without the recursion of certain action properly.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.5-6
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• 2023

본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.259-261
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• 2017

SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1447-1449
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• 2007

본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 시간 주기적인 인간의 행동 패턴에 따른 캐쉬 일관성 기법을 제안하고자 한다. 행동 유형 모델을 근거로 하여 시간 주기적인 행동의 패턴과 이동 기기의 사용 패턴이 동일 또는 흡사함을 가정한다. 이를 통해 패턴 예측 테이블을 구성하고, 시간대별로 구성된 테이블의 예측 데이터를 사용하여 서버와의 통신할 때 지연 현상을 방지 하는 기법을 제안한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.3
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• pp.51-58
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• 2018

In order to analyze the prediction of the computer entertainment behavior, this study investigated the variables' interdependencies and their causal relations to the computer entertainment behavior using Bayesian inference with the Korean Children and Youth Panel Survey data. For the study, Markov blanket was extracted through General Bayesian Network and the degree of influences was investigated by changing the variables' probabilities. Results showed that the computer entertainment behavior was significantly changed depending on adjusting the values of the related variables; school learning act, smoking, taunting, fandom, and school rule. The results suggested that the Bayesian inference could be used in educational filed for predicting and adjusting the adolescents' computer entertainment behavior.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.633-635
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• 2023

센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.228-231
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• 2021

인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.