• Title/Summary/Keyword: 행동인식

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Human Behavior Recognition based on Gaze Direction In Office Environment (실내 환경에서 시선 방향을 고려한 사람 행동 인식)

  • Kong, Byung-Yong;Jung, Do-Joon;Kim, Hang-Joon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.119-120
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    • 2007
  • 본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.

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The Effect of Regular Safety Training Programs on Flight Attendant Safety Recognition and Behavior of Airlines (항공사 정기안전교육이 승무원 안전인식과 행동에 미치는 영향)

  • Lee, Yun-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.143-144
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    • 2023
  • 항공사가 매년 정기적으로 수행하고 있는 정기 안전 교육 프로그램(Safety Training Programs)을 통한 객실승무원의 안전인식(Safe Recognition) 변화와 직접적인 사고 발생 시 즉시 행동으로 연계되는 안전행동(Safety Behavior)을 연구하여 항공안전의 목표를 달성하고, 사고를 방지하여 항공사의 신뢰도를 향상시키고 다른산업에서 직원안전교육을 수행할 경우 안전교육의 내용,절차, 횟수등을 제시하는 지표로 활용하고자 한다. 본 연구에서는 항공사 객실승무원의 안전 교육 프로그램이 객실승무원 안전인식과 행동에 미치는 영향을 분석하고, 안전인식이 정기안전교육 프로그램과 안전행동의 관계에 있어서 매개효과(mediating effect)가 있는지 파악해보고자 한다.

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Preprocessing Technique for Improving Action Recognition Performance in ERP Video with Multiple Objects (다중 객체가 존재하는 ERP 영상에서 행동 인식 모델 성능 향상을 위한 전처리 기법)

  • Park, Eun-Soo;Kim, Seunghwan;Ryu, Eun-Seok
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.25 no.3
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    • pp.374-385
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    • 2020
  • In this paper, we propose a preprocessing technique to solve the problems of action recognition with Equirectangular Projection (ERP) video. The preprocessing technique proposed in this paper assumes the person object as the subject of action, that is, the Object of Interest (OOI), and the surrounding area of the OOI as the ROI. The preprocessing technique consists of three modules. I) Recognize person object in the image with object recognition model. II) Create a saliency map from the input image. III) Select subject of action using recognized person object and saliency map. The subject boundary box of the selected action is input to the action recognition model in order to improve the action recognition performance. When comparing the performance of the proposed preprocessing method to the action recognition model and the performance of the original ERP image input method, the performance is improved up to 99.6%, and the action is obtained when only the OOI is detected. It can also see the effects of related video summaries.

Activity Recognition based on Multi-modal Sensors using Dynamic Bayesian Networks (동적 베이지안 네트워크를 이용한 델티모달센서기반 사용자 행동인식)

  • Yang, Sung-Ihk;Hong, Jin-Hyuk;Cho, Sung-Bae
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.1
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    • pp.72-76
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    • 2009
  • Recently, as the interest of ubiquitous computing has been increased there has been lots of research about recognizing human activities to provide services in this environment. Especially, in mobile environment, contrary to the conventional vision based recognition researches, lots of researches are sensor based recognition. In this paper we propose to recognize the user's activity with multi-modal sensors using hierarchical dynamic Bayesian networks. Dynamic Bayesian networks are trained by the OVR(One-Versus-Rest) strategy. The inferring part of this network uses less calculation cost by selecting the activity with the higher percentage of the result of a simpler Bayesian network. For the experiment, we used an accelerometer and a physiological sensor recognizing eight kinds of activities, and as a result of the experiment we gain 97.4% of accuracy recognizing the user's activity.

Human action recognition using HOOF and Random Forest (HOOF와 Random Forest를 이용한 휴먼 행동 인식)

  • Hong, June-Hyoek;Ko, Byoung-Chul;Nam, Jae-Yeal
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.450-452
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    • 2012
  • 본 논문에서는 CCD 카메라에 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 휴먼 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 행동 인식을 위한 특징 벡터 추출을 위해 가장 최근의 N개의 비디오 프레임들을 하나의 액션 볼륨으로 생성하고, 액션 볼륨 내에서 객체 트랙킹 된 영역을 서브 볼륨으로 생성한다. 이후 서브불륨을 $N{\times}N$개의 블록으로 나누고 각 블록에서 HOOF (Histogram of oriented optical flow)를 특징 벡터로 추출한다. 각 휴먼의 행동인식을 위해 사용된 Random Forest 분류기는 걷기, 뛰기, 발차기, 주먹질, 앉기, 쓰러지기, 넘어지기 7개의 행동을 나타내는 클래스로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 어떤 행동을 취하는지 최종 판단한다.

The Effects on Harassment Behavior and Damage Behavior of Perception of Dating Violence of Male University Students (남자대학생의 데이트폭력 인식이 데이트폭력 가해행동 및 피해행동에 미치는 영향)

  • Yeom, Gun-Woong;Koo, Sang-Mee;Kim, Rae-Eun
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.10 no.9
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    • pp.164-172
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    • 2020
  • The purpose of this study was to analyze the effect of male university student perceptions of dating violence on dating violence abuse behavior and damage behavior. The subjects of the study were 233 students from six departments at U University located in Chungbuk. As a research instrument, Haeun Yoon's(2013) instrument was used to recognize dating violence, and CTS2 was used as a instrument for harassment and damaging behavior of dating violence. For data analysis, correlation analysis between dating violence perception and damage behavior was performed, and regression analysis was performed to determine the effect of dating violence perception on dating violence harassment and damage behavior. First, it was shown that there was a significant negative correlation between the harassment behavior or damage behavior and perception of dating violence in male university students. Second, it was found that the recognition of dating violence had a significant negative effect on the harassment behavior and damage behavior of dating violence. The results of the research could be used as basic data to develop a dating violence prevention program.

A Study on Visual Perception based Emotion Recognition using Body-Activity Posture (사용자 행동 자세를 이용한 시각계 기반의 감정 인식 연구)

  • Kim, Jin-Ok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.18B no.5
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    • pp.305-314
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    • 2011
  • Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

Real-Time Cat Behavior Recognition System using Two-Stream YOLO (Two-Stream YOLO를 이용한 실시간 고양이 행동 인식)

  • Lee, Jun-Hee;Lee, Jonguk;Choi, Yoona;Park, Daihee;Chung, Yongwha
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.408-411
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    • 2019
  • 고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.

Activity Recognition based on Accelerometer using Self Organizing Maps and Hidden Markov Model (자기 구성 지도와 은닉 마르코프 모델을 이용한 가속도 센서 기반 행동 인식)

  • Hwang, Keum-Sung;Cho, Sung-Bae
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.245-250
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    • 2008
  • 최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

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Importance of objectives of Housing unit in Home Economics by three systems of action of Home Economics teachers in middle school (중학교 가정과 교사가 인식하는 주생활 영역의 세 행동체계별 목표 중요도)

  • Lee Hee-Joon;Cho Jae-Soon
    • Journal of Korean Home Economics Education Association
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    • v.17 no.4 s.38
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    • pp.117-131
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    • 2005
  • The purpose of this research was to develop objectives of Housing contents in Technology$\cdot$Home Economics by three systems of action and to find out the importance of the objectives of the teachers have taught the class. The 303 teachers from 183 middle schools replied the mail questionnaire during September, 2003. The data were analyzed by SPSS/win. The 21 objectives for each system of action were developed based on the textbooks, teachers guides, and other related references. The importance of the objectives related to communicative system of action was the highest, respectively followed by the ones related to technical and emancipatory systems of action. Indoor Environment & Equipment was more likely to be important than Maintenance & Repairs as the objectives related to communicative system of action, while Usage of Living Space was less likely to be important than the other two sub-units. The importance of the objectives was somewhat differed by the general characteristics of the teachers. The older are the more important the objectives related to technical system of action. Female, Home Economics teachers, who learned philosophy of Home Economics were more likely to think than others objectives related to communicative and emancipatory systems of action to be important. This research showed the teachers' perspectives of the objectives of Housing contents were not the same among respondents and generally supported the previous results from other contents of Home Economics.

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