• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.163-163
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• 2017

모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.465-468
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• 2005

강화 학습이란 개체가 동적인 환경에서 시행착오를 통해 자신의 최적 행동을 찾아내는 기법이다. 특히 Q-learning과 같은 비(非)모델 기반의 강화학습은 사전에 환경에 대한 모델을 필요로 하지 않으며, 다양한 상태와 행동들을 충분히 경험한다면 최적의 행동 전략에 도달할 수 있으므로 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 로봇의 행동을 효율적으로 제어하기 위하여 Q-learning을 이용하였다. 로봇 축구 시스템은 공과 여러 대의 로봇이 시시각각 움직이는 시변 환경이므로 모델링이 상당히 복잡하다. 공을 골대 가까이 보내는 것이 로봇 축구의 목표지만 때로는 공을 무조건 골대 방향으로 보내는 것보다 더 효율적인 전략이 있을 수도 있다. 어떤 상황에서 어떤 행동을 하여야 장기적으로 보았을 때 더 우수한지 학습을 통해 로봇 스스로가 판단해가도록 시스템을 구현하고, 학습된 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.703-705
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 등장에 따른 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트의 개발에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지하고 행동한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 바탕으로 추론을 통한 지능적인 행동을 수행한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 메타데이터의 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.3
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• pp.649-660
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• 2016

The purpose of this study was to identify the differences and relations among burden, coping behavior and ego-resilience on caregivers of stroke patients. Participants were 74 caregivers of stroke patients who were hospitalized in the department of Neurosurgery and Neurology. Data was collected from March, 30 to September, 30 of 2014. Result: Caregivers burden was 3.66, coping behavior and ego-resilience were 2.67 and 3.10. Caregivers burden had significant differences according to caregivers gender, age, relationship with the patient, education level, marital state, and subjectively perceived physical condition. Coping behavior had significant differences according to martial state and caregiving hours, ego-resilience had no variable which showed significant differences. There is little correlation among these three variables. In conclusion, the burden levels are high in caregivers. It requires measures for reducing the caregivers burden. Further replication studies to identify the relation among these three variables are needed as well.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.1
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• pp.555-561
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• 2014

Artificial intelligence in the game is mainly used to determine patterns of behavior of NPC (Non Player Character) and the enemy, path finding. These artificial intelligence is implemented by FSM (Finite State Machine) or Flocking method. The number of NPC behavior in FSM method is limited by the number of FSM states. If the number of states is too small, then NPC player can know the behavior patterns easily. On the other hand, too many implementation cases make it complicated. The NPC behaviors in Flocking method are determined by the leader's decision. Therefore, players can know easily direction of movement patterns or attack pattern of NPCs. To overcome these problem, this paper proposes agonistic behaviors(attacks, threats, showing courtesy, avoidance, submission)in animals to apply for the NPC, and implements agonistic behaviors using Unity3D engine. This paper can help developing a real sense of the NPC artificial intelligence.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.451-461
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• 2015

The objective of this research is investigating the mediating effect of job engagement on the relationship between job autonomy and innovative behavior in public organizations. Major findings from Structural Equation Model analysis demonstrates that the variable 'job engagement' took a positive role between job autonomy and innovative behavior. From theoretical point, this result provides the empirical evidence of causal relationship in the three components of attitude-cognition, emotion, and action, which contributes to the advancement of action theory. Some policy implications can be drawn from the empirical findings. Firstly, job autonomy need to be seriously considered as a strategic instrument for the encouragement of innovative behavior. Secondly, job engagement of employees need to be more carefully monitored to stimulate the innovative behavior in the public organizations. In public organizations, enhancement of innovative behavior can not be achieved from institutional arrangements. Provision of job autonomy is more effective method of behavior change than performance management approach.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-415
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• 2022

Since human joints can be used as useful information for analyzing human behavior as a component of the human body, many studies have been conducted on human action recognition using joint information. However, it is a very complex problem to recognize human action that changes every moment using only each independent joint information. Therefore, an additional information extraction method to be used for learning and an algorithm that considers the current state based on the past state are needed. In this paper, we propose a human action recognition technique considering the positional relationship of connected joints and the change of the position of each joint over time. Using the pre-trained joint extraction model, position information of each joint is obtained, and bone information is extracted using the difference vector between the connected joints. In addition, a simplified neural network is constructed according to the two types of inputs, and spatio-temporal features are extracted by adding LSTM. As a result of the experiment using a dataset consisting of 9 behaviors, it was confirmed that when the action recognition accuracy was measured considering the temporal and spatial relationship features of each joint, it showed superior performance compared to the result using only single joint information.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.3-6
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇과 공의 상태에 따른 로봇 행동의 선택 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자 모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 주행 알고리즘을 선택하는 과정과 로봇의 행동을 협력하는 과정을 동시에 구현함으로써, 계산 양을 줄여 로봇 축구에 보다 적합하게 해준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.809-811
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• 2000

협조행동이 요구되는 다수의 자율이동로봇 시스템에서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 지속적인 환경변화에 적응할 수 있는 고도의 추론능력을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 스스로 학습하여 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시하였다. 강화학습은 동물의 학습방법 연구에서 비롯되었으며, 주어진 목표를 수행하는 과정에서 개체의 행동이 목표를 성취하도록 하였을 때는 그 행동에 보상을 주어 환경의 상태에 따른 최적의 행동방법을 찾아내도록 학습하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 포식자들이 협조행동을 통하여 능동적으로 움직이는 먹이를 잡는 까다로운 문제에 제안한 방법을 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.1
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• pp.75-83
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• 2015

As the importance of realistic game character in order to cause the interest of player is increased, it is necessary to develop the character that acts like a man by applying the human characteristics in the step of game character design. Formerly, there is a limit to create the human-like character because there is no set the character's personality in the game developing level. In this paper, therefore, we propose the correlation between Five Factor Model and Ego-state for game character. Five Factor Model and Ego-state are theories about person's characteristic. Five Factor Model is personality description method. Ego-state has an emphasis on internal mental processes directly from observable behaviors. In this regard, these theories could be used to the character defined its personality and designed to act by personality. To do this, it needs to determine the relations between Five Factor Model and Ego-state. Therefore we seek for the relations between two theories using Adjective Check List(ACL) and analysis their results with surveys. In the future, it is expected to construct a personality model using these analysis results, and develop the character based on realistic behavior.