• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.47-48
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• 2021

사용자 행동 인식(HAR)은 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 현재 행동을 추측하는 것이며, 센서 데이터에서 특성을 추출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 특징 추출 기법을 사용하여 기계학습 모델을 비교한다. 변수마다 특성에 맞는 기법을 사용했으며, 정확도와 Kappa 통계량, F1 score 모두 SVM 모델에서 95.2%, 94.2%, 95.1%로 가장 높았다. 이는 기계학습 모델에서 특징 추출 기법을 사용하여 우수한 정확도를 달성할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.923-926
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• 2011

본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.301-302
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• 2021

본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권3호
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• pp.34-52
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• 1999

본 연구는 백화점 고객을 대상으로, 소비자 만족과 관련된 여러 선행요인 및 사후 행동의 관련성을 고찰함을 그 목적으로 하였다. 특히 본 연구는 기존 연구에서 다루어지지 않았던 지역공헌관련특징에 초점을 맞추어 이에 따르는 마케팅 시사점을 발견하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 기존 연구에서 분리되어 다루어진 만족평가 요인으로서의 매장관련특징과 서비스관련특징들을 통합하여 매장의 전체적인 만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 새로운 사회적 쟁점으로 대두되고 있는 환경정책을 포함한 지역공헌관련특징이 매장만족 경로상에서 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로 소비자 만족, 지역공헌관련 특징을 포함한 선행요인 및 사후행동에 대한 인과관계구조모형을 설정하였으며, 분석은 LISREL을 이용한 공변량구조분석을 수행하였다. 분석결과, 매장관련특징과 서비스관련특징은 매장의 전체적인 만족형성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 기존 연구와 일치함을 보여주었다. 또한 환경정책, 지역공헌정도를 포함한 지역공헌관련특징은 매장만족의 결과 변수로 사용되어진 구전의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석됨으로써 직접 매장에 대한 만족을 얻지 못한 소비자들이라도 지역공헌관련특징의 정도에 따라 구전의사에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 연구결과를 도출하였다. 이러한 연구는 새로운 경쟁관계에 직면한 최근 백화점업계의 마케팅 경쟁환경을 감안할 때 적지 않은 현실적 의미가 있으리라 생각되며, 나아가 국내 할인점과 외국계 할인점들간의 경쟁으로 인한 마케팅 전략의 수립 및 분석에도 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.475-479
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• 2007

본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2013

최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1214-1218
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• 2010

본 논문은 수면과 관련된 행동에 대한 연구로서 수면과 연관된 사람의 행동유형을 구별함으로써 궁극적으로는 수면과 관련된 행동 로그를 추적하고자 한다. 이러한 목적하에 침대에서 수면 전후 또는 수면 중 행동들을 판단하기 위하여, 행동로그를 정의하고, 사람의 행동유형들에 대해 보다 단순화된 특정벡터를 추출하였다. 그 다음, 특정조건들의 기준값을 토대로 개인별 행동유형 판단 알고리즘을 적용하는 실험을 하였다. 이러한 실험으로부터 얻은 중요한 결과들은 개인별 행동 특성을 반영한 방식이 기존의 단일집단 방식보다 유용함을 의미한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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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.