• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.368-372
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• 2009

기존 사용자의 행동 패턴을 인식하는 연구들이 몇 개의 특정 행동을 설정, 사용자 독립적인 인식 결과를 낼 수 있는 특징 추출 방법들을 제안해왔다. 그러나 이러한 연구는 실험실 차원의 결과에 그치고 사용자 독립적인 일반성 획득이나 특정 행동만을 인식 대상으로 삼음으로써 구현상에서 많은 어려움을 초래한다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 사용자의 일정 기간 동안의 행동 패턴에 대해 반복성과 지속성을 기준으로 새로 입력되는 행동패턴의 정상/비정상 여부를 검출한다. 기존 연구에서 사용한 교사학습 방법이 아닌 비교사학습 방법을 적용, 일정 기간 동안 수집된 데이터를 클러스터링하여 반복성을 평가하는 기준으로 삼는다. 실험을 통해 반복적으로 발생하는 데이터를 근거로 하여 처음 나타난 행동을 비정상 행동으로 검출할 수 있음을 입증했다.

• 한국과학기술학회:학술대회논문집
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• 한국과학기술학회 2008년도 전기 학술대회
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• pp.1-34
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• 2008

본 인식 조사에서 나타난 결과와 개선 방안의 도출과 관련한 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 연구부정행위 실태는 우려할만한 수준으로 나타났다. 위조, 변조, 표절, 부당한 저자 배분, 업적 부풀림 등 연구부정행위에 대해 연구비 유용이나 횡령보다 훨씬 더 만연한 것으로 응답하였다. 연구부정행위가 발각되는 정도에 대해서는 의견이 분분하였으나 처벌의 수위는 엄격하지 않다고 생각하는 것으로 나타났다. 본인의 연구윤리 의식이 타인에 비해 높은 것으로 자부하고 있으나 부정행위 인지시의 행동에 대해서는 바람직하다고 생각하는 행동과 자신의 예상 행동 사이에 괴리를 보였고, 바람직하다고 생각하는 행동도 매우 소극적인 것으로 나타났다. 부정행위 실태 조사에서 나타난 중요한 사실은 주로 기초 연구를 수행하는 과기부/교육부 사업 수행자가 응용이나 개발 연구를 수행하는 산자부/정통부 사업 수행자에 비해 자신의 연구 분야에서 연구부정행위가 훨씬 더 만연해 있는 것으로 응답한 것이다. 둘째, 가장 심각한 연구윤리 저해 요인에 대해서는 단기간 성과의 강조, 연구 수주의 경쟁 심화, 정량적 성과 주의 등을 꼽았으며, 전체적으로 개인적/문화적 요인보다는 구조적/조직적 요인, 특히 구조적 요인이 더 중요한 것으로 인식하고 있었다. 신뢰도 분석 결과 제3장에서의 분석을 바탕으로 본 연구에서 제시한 구조적, 조직적, 개인적, 문화적 요인의 구분은 유효한 구분으로 나타났다. 대학에 비해 정출연 소속 연구자들이 구조적 요인이 연구부정행위와 더 관련이 많다고 인식하고 있었으며, 기업 소속 연구자들은 구조적 요인이나 조직적 요인과의 관련성이 더 적은 것으로 인식하고 있어 본 연구에서 제시한 여러 저해 요인들이 대학이나 정출연에 더욱 밀접한 것으로 나타났다. 개인적 요인에 대해서는 여성이나 고연령층에서 부정행위와의 관련성을 더 크게 느끼고 있었다. 셋째, 개선 방안에 대해서는 과도한 연구비의 집중 방지, 소규모 개인과제 확대, 평가의 전문성과 공정성 확보를 가장 효과적인 방안으로 인식하고 있었다. 부정행위에 대한 처벌의 강화와 양적 평가의 개선에 대해서도 효과를 높이 기대하고 있었다. 연구윤리 교육이나 상대 평가의 강화, 진실성 검증 시스템의 보완 등에 대해서는 큰 효과를 기대하지 않고 있었으나 이는 국내에서 그동안 연구윤리에 대한 체계적 교육이나 진실성 검증 시스템이 존재하지 않은 탓에 연구자들이 그 효과를 잘 인식하지 못하고 있다는 점이 고려되어야 할 것이다. 개선 방안을 크게 평가, 선정, 수행, 연구윤리의 인프라로 구분하였을 때에는 선정과 평가와 관련된 개선이 시급한 것으로 인식하고 있었다. 사업별로는 과기부/교육부 사업 수행자가 선정과 관련된 개선의 효과를 더욱 크게 느끼고 있었고 소속기관으로는 대학 연구자들이 더욱 크게 느끼고 있어, 소규모 과제의 확대와 연구비 집중 문제 해결, 경쟁 완화 등이 대학과 기초연구분야에 더욱 절실하다는 것을 나타내었다. 전체적으로 제시된 세부 항목에 대해 과기부/교육부 사업 수행자가 산자부/정통부 사업 수행자보다 효과성을 높게 보고 있는 것은 연구부정행위 실태에 대해서도 더 심각하게 인식하는 것과 맥락을 같이한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 여러 개선 방안들을 단계적으로 적용한다고 할 때 우선 기초연구나 개인 단위 과제 중심으로 적용하는 것이 효과성이나 필요성의 측면에서 모두 바람직한 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 오리마을
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• 통권81호
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• pp.54-60
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• 2010

2006년 기준으로 1천8백만 수수의 육용오리가 사육되고 있는 영국에서는 오리 사육시 복지적인 측면에서의 생산 시스템에 대하여 여러 의견이 나오고 있다. 자연에서 물과 오리의 상관관계에도 불구하고, 오리가 몸을 담그거나 헤엄칠 수 있는 등 활동에 필요한 물을 제공해야한다는 어떠한 법적 규제도 마련되어 있지 않다. 어떤 경우에는 오리들이 머리를 물에 담글 수 있게 트러프(홈통형 물통)을 제공하기도 하지만 어떤 경우에는 니플 급수기를 통해서만 물에 접근할 수 있기도 하다. 유럽평의회는 오리들이 머리를 담그고 깃털을 적실 수 있는 형태로 물을 제공할 것을 권장한다. 우리는 이번 연구에서 오리의 복지가 자연 및 물의 접근 허용 점위와 관련이 있다는 것을 밝히고자 오리의 몸과 깃털 상태를 기록하는 한편, 물 제공에 따른 복지 수준을 평가하기 위해 3자기 행동 평가를 하였다. 오리들은 욕조(작은 연못), 트러프, 샤워시설, 니플급수기, 5주령까지 니플 급수기만 제공하고 이후 욕조를 이용하는 등의 5가지 방법으로 물에 접근할 수 있도록 하였고, 이는 1)한 시설에서 오리가 보내는 시간, 2)욕조가 주어졌을 때 오리들의 보상행동, 3) 오리들이 가장 선호하는 시설을 기록하여 오리의 행동을 평가하였다. 이를 통해 오리들이 머리를 담그고 깃털을 정리할 수 있는 물을 제공하지 않으면 오리들이 코나 깃털을 깨끗이 유지할 수 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 중요한 것은 욕조, 트러프, 샤워기를 통해 물을 제공해 주었을 때 물에서 목욕(bathing)을 하며 보낸 시간은 모두 동일하였다는 사실이다. 그러나 니플 급수기에서 목욕행동(bathing movement)을 한 시간은 아주 짧았으며, 니플 급수기 만으로 사육되었던 오리군의 욕조시설을 제공하였을 때는 '보상 반등행동'을 보였다. 트러프나 샤워시설이 제공되었던 그룹에서는 보상행동을 보이지 않아 이러한 시설들이 욕조와 동일한 작용을 하는 것으로 볼 수 있다. 또, 오리들에게 선택권이 주어졌을 때 오리들은 욕조에서 헤엄을 치고, 샤워시설에서 물을 마시고 장난치는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 다른 시설들이 제공되었을 때 오리들은 니플 급수기에서 거의 시간을 보내지 않았다. 이번 연구를 통하여 육용 오리의 사육 환경의 복지 개선을 위해 트러프나 샤워 시설로 실제 욕조(작은 연못) 만큼 긍정적인 효과를 얻음을 확인 할 수 있었다.

• 가정과삶의질연구
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• 제13권2호
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• pp.68-77
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• 1995

본 연구는 급속한 산업화와 현대화 과정에서 파생괸 과소비 호화혼수, 재벌의 변칙 적인 부의 세습, 상류층내의 배타적인 결혼 지나친 교육열, 환경오염등과 같은 다양한 가족 이기주의 현상의 심각성을 재인식하고 이에 영향을 미치는 요인을 살펴봄으로써 가족이기주 의의 예방을 개선을 도모해 나갈 기본자료를 마련하는데 목적을 두고 있다 서울시에 거주하 는 기혼남녀 333명을 대상으로 가족이기주의 행동의 실태와 이에대한 사회인구학적 변인과 가족주의 가치관의 영향을 살펴본 결과 가정내에서의 가족이기주의 행동에 영향을 미치는 변인은 성별($\beta=.238$), 교육수준($\beta=.237$), 소득($\beta=.188$), 가족우선성의식($\beta=.156$), 형제자매 및 친척간 사회경제적 연대의식($\beta=-.155$)이었고, 교육에서의 가족이기주의 행동에 영향을 미치는 변인은 소득($\beta=.233$), 성별($\beta=.200$), 연령($\beta=.176$), 교육수준($\beta=.156$)이었으며, 환경에서의 가족이기주의 행동에 영향을 미치는 변인은 소득($\beta=.263$)인 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.186-195
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• 2008

매일 접하는 신문이나 TV보도 등에서는 비도덕적이고 반윤리적인 크고 작은 사건들이 자주 보도되고 있고, 집단따돌림 현상으로 인한 등교 거부, 심한 피해의식과 같은 정신 건강의 위협, 나아가 자살과 같은 극한 행동 등의 문제 양상은 심각성이 날로 커져서, 정신적 스트레스와 불안, 친구나 대인관계의 어려움까지 호소하고 있다. 이에 구축된 시스템을 통해 문제 발생의 가능성이 높은 학생들을 선별하여 문제가 발생하기 이전에 예방하고, 장기결석, 비행 등 학교 부적응 문제를 지속적인 상담을 통해 학교 적응력을 향상시키고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.369-372
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• 2002

다양한 특성들을 가지고 있는 멀티에이전트 시스템의 행동학습은 에이전트 설계에 많은 부담을 덜어준다. 특성들로부터 나오는 다양한 행동의 효과적인 학습은 에이전트들이 환경에 대한 자율성과 반응성을 높여준 수 있다. 행동학습은 model-based learning과 같은 교사학습보다는 각 상태를 바로 지각하여 학습하는 강화학습과 같은 비교사 학습이 효과적이다. 본 논문은 로봇축구환경에 에이전트들의 행동을 개선된 강화학습법인 Modular Q-learning을 적용하여 복잡한 상태공간을 효과적으로 나누어 에이전트들의 자율성과 반응성을 높일 수 있는 강화학습구조를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.247-248
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• 2019

본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.592-593
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• 2022

다중 데이터 기반의 행동 인식 과정에서 데이터 수집 반경이 비교적 제한되는 영상 데이터의 결측에 대한 보완이 요구된다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 이용하여 결측된 영상 데이터를 생성함으로써 행동 인식의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 가속도와 자이로 센서로부터 수집된 행동 데이터를 이용하여 GAN(Generative Adversarial Network)을 통해 영상에서의 관절(Skeleton) 움직임에 대한 데이터를 생성하고자 한다. 이를 위해 DeepLabCut 기반 모델 학습을 통해 관절 좌표를 추출하며, 전처리된 센서 시퀀스 데이터를 가지고 GRU 기반 GAN 모델을 통해 관절 좌표에 대한 영상 시퀀스 데이터를 생성한다. 생성된 영상 시퀀스 데이터는 영상 데이터의 결측이 발생했을 때 대신 행동 인식 모델의 입력값으로 활용될 수 있어 성능 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-656
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• 2023

반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.