• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1381-1387
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• 2018

본 연구는 전세계적으로 여성암 발병률 1위로 꼽히는 유방암 검진을 활성화하여 질병을 예방하고 조기에 발견할 수 있는 인식 개선 방안을 살펴보기 위해 진행되었다. 유방암 관련 인식을 살펴보기 위해 건강신념모형(HBM)을 활용하였다. 질병 위험 지각, 질병 예방 행동 평가가 질병 관련 정보 추구에 긍정적인 영향을 주고 이러한 정보 추구 행동이 결과적으로 유방암 건강 검진 의도를 강화할 것이라고 추측하였다. 여기에 개인의 가치와 관심에 의한 스스로의 행위 조절을 뜻하는 '자율적 동기'를 추가적으로 살펴보았다. 연구 결과, 유방암을 위험하다고 지각할수록 유방암과 관련한 정보를 보다 적극적으로 찾고 있었다. 유방암 검진을 수행함으로써 얻을 수 있는 이익을 높게 지각할수록 관련 정보를 추구하는 행동 역시 높게 나타났다. 또한 스스로의 행위 조절에 적극적일수록, 즉 자율적 동기가 높을수록 유방암 관련 정보 추구 행동이 강하게 나타났다. 이러한 정보 추구 행동은 다시 건강 검진 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 즉 유방암 관련 정보를 많이 찾아볼수록 검진을 하겠다는 의도가 높아짐을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.237-244
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• 2022

본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.131-134
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• 2009

컴퓨터 그래픽스 기술의 발달은 영화, 게임 콘텐츠, 3D 애니메이션 등 고부가 가치 산업의 발전을 가져왔다. 실감 있는 애니메이션 제작 시 수많은 캐릭터의 행동을 표현하기 위하여 개개의 움직임을 수작업으로 일일이 제작하여 제공하는 것이 거의 불가능하고 비효율적이기 때문에 이를 자동화하여 보다 사실적이고 효율적으로 표현하기 위해서는 군집 애니메이션 기술이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 모델 정보를 이용해서 군집행동에 사용되는 객체의 속성과 시나리오를 작성할 수 있는 모델러를 설계하고, 군집들의 행동을 애니메이션이나 가상현실 또는 게임에서 응용하기 위한 군집행동 애니메이션 시스템을 개발한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.681-694
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• 2018

본 연구에서는 SNS 이용자의 개인정보와 자기표현정보의 보호행동을 두 번의 연구를 통해 규명하였다. 제1차 연구에서는 연구에 자원한 88명의 대학생들에게 평소 개인정보 중요도 인지와 이를 보호하기 위한 행동의지에 대해 연구하였다. 제2차 연구에서는 정보검색 전문가가 연구에 자원한 88명의 대학생들이 SNS에 공개한 자기표현정보들을 수집 조직화한 다음, 이를 자원자 각각에게 보여주어 확인하게 한 다음, 자기표현정보의 중요도와 이에 대한 정보보호 행동의지에 대해 연구하였다. 제1차 조사연구에서는 개인정보 중요도 인식이 개인정보 비공개에 가장 큰 영향을 미쳤고, 다음으로 공개범위축소와 법제도화요구에 영향을 미쳤다. 제2차 연구에서는 SNS 이용자들이 평소 자신의 의견이나 생활상을 SNS에 공개적으로 표현하고 있지만, 실험적 조치를 통해 이러한 자기표현정보도 누적되고 조직화되면 민감한 정보가 될 수 있다는 점을 인식하게 해주면, 자기표현정보 비공개, 공개범위축소, 법제도화요구의 정보보호 행동의지를 갖게 됨을 확인하였다. 본 연구의 시사점은 개인정보 및 자기표현정보 보호행동에 관한 기존의 연구를 자구적 보호 노력과 외부적 보호요구 노력으로 확장 세분화함으로써 SNS 상의 정보보호행동을 설명하지 못하는 기존 연구의 한계를 극복하였다는 점이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-98
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• 2012

에이전트의 의도를 인식하는 것은 사물지능형 컴퓨팅에서 인간컴퓨터 상호작용의 주요 부분이다. 컴퓨팅 시스템에서 인식 대상의 의도를 정확하게 유추하면 다수의 에이전트간의 협력 상황 이해와 특정 행동이 취해질 때의 상황 파악이 쉽기 때문이다. 본 연구는 다른 이의 행동을 해석하고 행동의 근거가 되는 의도와 목적을 추론하는 인간의 기제를 바탕으로, 컴퓨팅 시스템이 행동을 인식하여 습득한 사전 경험 데이터를 이용, 대상의 의도를 빠르게 인식하는 방법을 제안한다. 의도 인식을 수행하기 위해 제안 방법은 에이전트의 목적에 따른 행동 변화를 검출하고 시스템이 사전에 학습한 행동 정보를 모델링하기 위해 특정 형태의 행동 은닉마코프 형식을 이용한다. 에이전트의 의도를 추론하는 데 관점을 다양하게 취함으로써 시스템이 에이전트의 행동이 끝나기 전에 미리 의도를 추론하도록 한다. 의도 인식의 정확도, 조기 검출률과 정확 지속률에 대한 실험으로 여러 가지 행동을 취하는 에이전트의 의도 검출 결과를 정량적으로 제시함으로써 제안 연구가 효과적인 의도 인식 시스템 구현에 기여함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.9-17
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• 2011

본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제32권1호
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• pp.261-283
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• 2001

This study investigates the antecedents of the complaining behaviors and complaint responses of the library and information center users based on the theoretical backgrounds and suggests eight propositions and conceptual model for the library and information center. It examines as the antecedents, satisfaction/dissatisfaction, attitude toward complaining, likelihood of success, materials/facilities/service importance, attribution, loyalty, and justices; and as complaint responses. exit, voice(redress seeking), negative word-of-mouth, and third party complaints.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.267-269
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• 2016

본 논문에서는 언리얼 엔진4의 Behavior Tree(행동 트리)를 이용하여 NPC의 다양한 상태와 움직임을 가진 어드벤처 게임 AI를 설계 및 개발하였고, 그 효율성을 분석하였다. Behavior Tree는 상태와 행동을 계층적으로 나누어 AI의 행동을 결정하는 알고리즘으로 FSM(Finite State Machine, 유한상태기계)과 비교하여 유지보수와 행동 규칙 검증의 어려움을 해결하는 데 장점이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.73-75
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• 2003

게임 세계에 존재하는 수많은 보이드들의 지능적인 집단 행동을 모델링하기 위한 방법으로 플로킹 기법이 많이 사용되고 있다. 특히 생태계에 존재하는 객체들의 행동을 재현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 생태계에서 흔히 볼 수 있는 먹고 먹히는 관계를 퍼지 논리를 통해 게임의 보이드 행동을 모델링하고 구현한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.151-152
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• 2023

본 연구는 근로자의 행동을 현장 모니터링 즉 관찰을 통해 불안전한 행동 유발 요인들을 JSA 위험성평가를 실시하는 작업분석으로 올바른 안전작업절차서를 작성함으로써 이를 통한 불안전한 행동 요인을 제거하고 사고 및 재해를 예방할 수 있다.