• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.327-345
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• 2016

본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.486-487
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• 2019

스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권3호
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• pp.211-221
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• 2016

The human spatial mobility information is in high demand in various businesses; however, there are only few studies on human mobility because spatio-temporal data is insufficient and difficult to collect. Now with the spread of smartphones and the advent of social networking services, the spatio-temporal data began to occur on a large scale, and the data is available to the public. In this work, we compared the movement behavior of residents and tourists by using geo-tagged tweets which contain location information. We chose Seoul to be the target area for analysis. Various creative concepts and analytical methods are used: grid map concept, cells visited concept, reverse geocoding concept, average activity index, spatial mobility index, and determination of residents and visitors based on the number of days in residence. Conducting a series of analysis, we found significant differences of the movement behavior between local residents and tourists. We also discovered differences in visiting activity according to residential countries and used applications. We expect that findings of this research can provide useful information on tourist development and urban development.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.212-220
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• 2013

최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-196
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• 2018

인간의 행동이 생각이나 마음에 의해 지배되기도 하지만 반대로 인간의 생각이나 마음이 행동에 의해 지배되기도 한다는 관점에서 접근하는 연구들이 2000년대 후반부터 주목받기 시작했다. 물리적 경험이 은유적으로 연결되어 있는 추상적 개념을 상기시켜 결과적으로 특정 대상에 대한 판단이나 평가에 영향을 미친다는 것이다. 하지만 지금까지 진행되어 온 연구들은 인간이 보는 대상, 만지는 대상, 들고 있는 대상 등에 따라 인지 및 판단이 달라진다는 연구들로서 아직까지 인간의 특정 행동 패턴에 따른 차별적 효과에 대한 연구는 매우 희박한 상황이다. 본 연구에서는 위 또는 아래 방향으로 신체의 위치 이동이 일어날 경우 심리적 판단에 차별적 영향을 미친다는 사실을 밝혀내고자 하였다. 1차 실험에서 은유적으로 연결되어 있다고 판단되는 단어들끼리 짝짓는 테스트를 진행하였고, 2차 실험에서는 피험자들이 복잡한 연산문제를 짧은 시간 내에 풀게 하고, 상향 이동 또는 하향 이동 관련된 영상물을 보게 한 후, 이에 대한 심리적 판단을 측정하는 방식으로 진행하였다. 연구 결과, 신체의 '하향 이동'은 '종결'과 은유적인 연결이 있는 반면, '상향 이동'은 '진행'과 연관이 있음이 밝혀졌고, 신체의 상향 이동 경험자에 비해 하향 이동 경험자의 경우 자신의 의사결정에 대한 번복의향이 낮게 나타나고, 의사결정에 대한 확신과 성과에 대한 기대감은 높게 나타났다.

• Biomaterials and Biomechanics in Bioengineering
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• 제3권2호
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• pp.115-127
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• 2016

Shoulder pain, injury and discomfort are public health and economic issues world-wide. The function of these joints and the stresses developed during their movement is a major concern to the orthopedic surgeon to study precisely the injury mechanisms and thereby analyze the post-operative progress of the injury. Shoulder is one of the most critical joints in the human anatomy with maximum degrees of freedom. It mainly consists of the clavicle, scapula and humerus; the articulations linking them; and the muscles that move them. In order to understand the behavior of individual muscle during abduction arm movement, an attempt has been made to analyze the stresses developed in the shoulder muscles during abduction arm movement during the full range of motion by using the 3D FEM model. 3D scanning (ATOS III scanner) is used for the 3D shoulder joint cad model generation in CATIA V5. Muscles are added and then exported to the ANSYS APDL solver for stress analysis. Sensitivity Analysis is done for stress and strain behavior amongst different shoulder muscles; deltoid, supraspinatus, teres minor, infraspinatus, and subscapularies during adduction arm movement. During the individual deltoid muscle analysis, the von Mises stresses induced in deltoid muscle was maximum (4.2175 MPa) and in group muscle analysis it was (2.4127MPa) compared to other individual four rotor cuff muscles. The study confirmed that deltoid muscle is more sensitive muscle for the abduction arm movement during individual and group muscle analysis. The present work provides in depth information to the researchers and orthopedicians for the better understanding about the shoulder mechanism and the most stressed muscle during the abduction arm movement at different ROM. So during rehabilitation, the orthopedicians should focus on strengthening the deltoid muscles at earliest.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.198-205
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• 2011

The study on how visitors of a museum view exhibition is necessary for providing quality experience to the visitors. Previous studies on the movement of visitors of a museum focused on qualitative analysis after the follow-up survey. Therefore, the purpose of this study is to find out various ways to use quantitative analysis methods on the movement of visitors in the museum. Quantitative analysis of the exhibition place and movement of visitors was conducted using programs to produce quantitative results from the space analysis including VAE, VGA, V-ERAM and ESA. VAE and VGA helped to understand the spatial structure and ESA was helpful to predict how the flow of human traffic would be in the museum. If the programs are used all together, it would be easier to quantitatively predict how the How of human traffic would be in an exhibition room. However, this study is in its infancy, so following studies are necessary based on more data and results of analysis in the future.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.89-89
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• 2022

Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.83-86
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• 1996

We propose a mathematical model which describes the walking behavior of a person and to analyze the effect of the personality on the dynamics of the crowd. The fundamental assumption is that the human behavior is not a random process but a deterministic process with several basic mechanisms and each fundamental mechanism is common and only the parameter is different from person to person. The proposed model is based on the servomechanism which drives a person along the planned path from point to point. This model has been applied to simulate the walks of people in a crowd and the simulated results have a good coincidence with actual measurement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.67-90
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• 2019

Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.