• Journal of Animal Science and Technology
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• 제48권2호
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• pp.331-336
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• 2006

소의 개체 관리의 효율성을 높이기 위한 수단으로써 축사의 유도로에 시각제어를 처리하였을 때와 시각제어를 하지 않은 경우에 있어서 한우 집단의 이동시간을 비교하였다. 일반적인 파이프로 시설된 유도로에 비해 불투명한 청색 커튼을 처리 하였을 때 유도로를 통과하는 소의 이동시간이 짧아졌으며 짧은 유도로보다 긴 유도로에서 처리간 유의적인 차이가 나타났다. 아울러 본 실험을 통하여 유도로와 함께 유도로 입구 설계 역시 부드러운 곡선의 형태를 함으로써 소의 머뭇거림을 방지할 수 있음을 보여줬다.유도로가 긴 실험에서 crowd pen에서 선두 소가 유도로에 진입하기까지의 시간에서는 시각 제어 처리한 경우와 처리하지 않은 경우 간에 유의적인 차이가 없었다. 그러나 선두 소가 crowd pen 으로부터 우형기까지 진입하는 시간은 시각 제어 처리를 한 경우가 22.78±1.15초로 처리하지 않았을 때의 40.56±4.46초 보다 유의적으로 단축되었다. 또한 선두소가 유도로에 진입한 시간을 뺀 작업시간과 총 작업시간에 있어서도 시각제어 처리한 경우가 96.33±3.98, 104.56±3.89초로 시각제어를 하지 않은 경우의 121.89±5.54, 131.22±6.42초 보다 모두 유의적으로 단축되었다.유도로가 짧은 실험에서는 유도로가 긴 실험에 비하여 crowd pen의 모서리 모양이 직각으로 되어 시험축 집단의 유도로 진입이 부드럽지 않았다. holding pen에서 crowd pen으로 선두 소가 유도로를 진입한 시간에는 처리간 유의적인 차이가 없었다. 총시간에서 선두 소가 crowd pen을 진입한 시간을 뺀 작업시간에 있어서는 처리 간에 유의적인 차는 없었는데 이는 유도로로 연결된 crowd pen의 모서리 형태의 영향이 크게 작용한 것으로 추측된다. 총작업 시간은 시각제어처리가 209.89±6.06초로 처리하지 않았을 때의 243.56±10.53초 보다 유의적으로 단축됨을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.149-155
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• 2011

본 논문에서는 여객선의 비상 상황에서의 승객 탈출 시 승객의 집단 행동을 고려한 cellular automata 모델을 제안하였다. 승객이 이동 가능한 영역을 규칙적인 격자 형태의 cell들로 표현하고, 한 명의 승객이 일반적으로 차지하는 공간의 크기를 cell 의 크기로 정의한다. 각 cell은 이웃 cell들의 상태를 고려하여 정해진 규칙에 따라 승객이 이동함으로써 매 단위 시간마다 cell의 상태가 업데이트 된다. 규칙은 탈출구로의 이동 규칙과 집단 행동 규칙의 두 가지로 구성되어 있다. 첫째, 탈출구로의 이동 규칙을 정의하기 위해 각 cell에는 탈출구로의 최단 거리가 저장되어 있고, 인접한 8개의 이웃 cell에 저장된 거리 값들을 비교하여 거리 값이 작아지는 방향으로 승객이 이동한다. 둘째, 집단 행동 규칙은 응집(cohesion), 분리(separation), 정렬(alignment) 행동 규칙으로 구성되어 있다. 이러한 승객의 집단 행동을 규칙화 한 cellular automata 모델을 사용하여 International Maritime Organization, Maritime Safety Committee / Circulation 1238(IMO MSC/Circ. 1238) 기반의 여객선 승객 탈출 분석을 수행하여 승객의 이동 경로 및 탈출 시간을 계산하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2948-2963
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• 2015

In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.

• 한국언론정보학보
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• 제77권
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• pp.137-163
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• 2016

사진, 환등, 영화는 20세기 전반기의 경이롭고 마술적인 시각 기술, 1910년대 중반 상업적 가능성을 확인시킨 시기를 거쳐, 1920~1930년대 내내 문화적 패권을 향유한 유일한 미디어였다. 처음부터 근대적 오락으로 소비된 시각 미디어들에 대한 담론은 1920년대 초반까지 영화보다는 관객이 집합하는 공간인 극장 통제, 즉 군중 통제에 역점을 두고 구성되었다. 그러다 영화 자체가 현대적 문화와 미학의 표준이 된 1920년대 중반 이후 무성영화시대에는 당대의 지배적 학문 분야들인 심리학, 사회학, 대중 심리학의 개념과 이론을 적용하여 영화가 대중에게 미치는 강력한 도덕, 심리, 정신면의 부정적 영향을 강조하게 된다. 이데올로기 도구이자 동시에 근대 리얼리즘의 재현 매체로서 가능성을 지닌 시각 기술과 그것의 정점에 있는 영화의 영향을 부정적으로 규정해 간 것이다. 이 연구는 이러한 '식민적 미디어 영향 담론'이 처음부터 통치의 문제였으며 상업적 소비대중과 저항적 군중 통제를 위한 담론이었음을 주장하였다. 주목해야 할 사실은 이를 통해 일제의 식민지 통치성이 부단히 세계적, 보편적 사유와 지적흐름을 수용하면서 구성되어 갔지만 식민지 대중의 동의를 얻는 데는 실패한 담론이었다는 점이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.196-204
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• 2017

Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.

• 대한가정학회지
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• 제42권11호
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• pp.31-45
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• 2004

The purpose of this study was to provide basic information about the facility planning to reduce elderly isolation and to improve their rehabilitation ability. Four re%archers observed the using behavior of the elderly residents in the corridor and lounge of 5 facilities. The results of the study were as follows. The using rate of the lounge wis higher than that of the corridor since most of the elderly were controlled by the staffs at the lounge. The facility could decrease the crowd of the lounge by arranging the sofa at the corridor-especially surrounding the atrium. The use rate in the lounge was very dependent on the time of the day, because its use was influenced mainly by daily schedule, and this resoled in it being largely inactive most of the time. A counter plan is needed to encourage natural interaction among the elderly. Individual or small group activities are required in addition to the regular programs. Since the furniture arrangements_(sofas and tables) at the corridor could induce elderly isolation and inactivity, various equipments should be arranged for the self-controlled activities. The indirect participation in the regular activities, which are usually conducted in the lounge, should also be considered in the corridor so that the elderly could observe them at any places.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권9호
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• pp.39-49
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• 2020

This study empirically examines herd behavior for fast moving consumer goods (FMCG) sector stocks under varied market return conditions and the period during the global financial crisis and its aftermath. We examine the sample of stocks trading on the Nifty FMCG Index of the Indian equity market from January 2008 up to December 2018 using the dispersion measure of cross sectional absolute deviation and examine its relationship with the market return to explore herd phenomenon. Quantile regression estimate is used and the results of the study validate rational asset pricing models as the sector does not display herding. In contrast, anti-herd behavior at lower and median quantile values is observed. A possible reason can be the non-cyclical nature of the industry where investors rely more on the fundamentals rather than crowd chasing. We also findthe absence of herd phenomenon during the market asymmetries of bull and bear phases, extreme movements, the period of the global financial crisis, and afterward. We further examine herding under the impact of the information technology (IT) industry and conclude that significant return movements in IT sector impact dispersions in the FMCG industry. Also, there is a co-varying risk between the two sectors confirming the spillover in an integrated market.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.165-171
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• 2019

본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.11-19
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• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제66권5호
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• pp.595-608
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• 2018

This paper deals with the lateral - torsional motion of bridges provided with external cables acting as dampers under the action of horizontal dynamic loads or of walking human crowd loads. A three dimensional analysis is performed for the solution of the bridge models. The theoretical formulation is based on a continuum approach, which has been widely used in the literature to analyze bridges. The resulting equations of the uncoupled motion are solved using the Laplace Transformation, while the case of the coupled motion is solved through the use of the potential energy. Finally, characteristic examples are presented and useful results are obtained.