1 |
1
사용자의 행동을 인지하는 행동인지 장치에 있어서,
계측된 외부의 물리적 데이터를 이용하여 미리 정의된 동작(operation) 중 어느 하나를 사용자의 동작으로 인지하는 동작 인지부; 및
하나 이상의 동작으로 이루어지는 행동(action)에 대한 정보인 학습 데이터를 이용하여 상기 동작 인지부에 의해 인지된 하나 이상의 인지 동작에 상응하는 사용자의 관측 행동을 판단하는 행동 판단부를 포함하되,
상기 행동 판단부는, 하나 이상의 학습예제 데이터를 이용하여 상기 학습 데이터를 생성하기 위한 행동 학습부; 상기 학습 데이터를 저장하기 위한 학습정보 저장부; 및 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 인지 동작에 상응하는 사용자의 관측 행동을 인지하는 학습 인지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
2 |
2
제 1항에 있어서,
상기 동작은 머물기(stay), 잡기(hold), 이동하기(move), 만지기(touch) 및 놓기(release) 중 어느 하나로 인지되는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
3 |
3
삭제
|
4 |
4
제 1항에 있어서,
상기 행동 학습부는 상기 학습예제 데이터를 이용하여 각 행동에 따른 발생 확률 , 상기 행동이 수행될 때 임의의 동작이 발생할 확률 , 행동 시간, 행동을 이루는 동작의 개수 및 세트(행동-동작 세트)를 포함하는 학습 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
5 |
5
제 4항에 있어서,
상기 는 복수개의 상기 학습예제 데이터를 이용한 포아송 분포를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
6 |
6
제 1항에 있어서
상기 행동 인지부는 상기 학습 데이터의 각 행동에 따른 행동-동작 세트와 상기 인지 동작의 동작 세트의 불일치 수를 이용하여 산출한 패널티를 각 행동에 적용하여 상기 관측 행동을 인지하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
7 |
7
제 6항에 있어서,
상기 불일치 수는 상기 행동-동작 세트에서 상기 인지 동작의 동작 세트를 차감함으로써 계산되는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
8 |
8
제 4항 또는 제 6항에 있어서,
상기 행동 인지부는 하기의 수학식을 이용하여 상기 관측 행동을 인지하되, 하기 수학식의 패널티 함수()는 상기 학습 데이터의 상기 행동-동작 세트와 상기 인지 동작의 동작 세트의 불일치 수를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
9 |
9
제 6항에 있어서,
상기 불일치 수는 고정 행동 시간 방식에 따라, 상기 학습 데이터의 상기 행동 시간과 동일한 시간 간격동안 인지된 동작들의 동작 세트를 이용하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
10 |
10
제 6항에 있어서,
상기 불일치 수는 확장 행동 시간 방식에 따라, 상기 학습 데이터의 상기 행동 시간보다 일정 범위 내에서 확장된 시간 간격동안 인지된 동작들의 동작 세트를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
11 |
11
제 10항에 있어서,
상기 패널티()는 하기의 수학식에 따라 상기 불일치 수에 따른 불일치 패널티와 함께 상기 확장된 시간만큼의 시간 패널티를 이용하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
12 |
12
제 1항에 있어서,
상기 행동 판단부는 상기 관측 행동에 따라 입력된 사용자의 피드백 데이터에 상응하도록 상기 학습 데이터가 갱신되도록 상기 행동 학습부를 제어하는 피드백 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
13 |
13
제 1항에 있어서,
상기 동작 인지부는 상기 계측된 외부의 물리적 데이터를 시간의 흐름에 따른 Time series 분석을 통해 상기 정의된 동작 중 어느 하나로 인지하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
14 |
14
제 1항에 있어서,
RFID 태그 정보, GPS 위치 정보, 가속도 정보 중 어느 하나 이상의 상기 외부 물리적 데이터를 계측하기 위한 계측부를 더 포함하는 행동이론 기반의 행동인지 장치
|
15 |
15
사용자의 행동을 인지하는 행동인지 방법에 있어서,
계측된 외부의 물리적 데이터를 이용하여 미리 정의된 동작(operation) 중 어느 하나를 사용자의 동작으로 인지하는 단계; 및
하나 이상의 동작으로 이루어지는 행동(action)에 대한 정보인 학습 데이터를 이용하여 상기 동작 인지부에 의해 인지된 하나 이상의 인지 동작에 상응하는 사용자의 관측 행동을 판단하는 단계를 포함하되,
상기 사용자의 관측 행동을 판단하는 단계는, 미리 저장된 각 행동에 따른 행동-동작 세트와 상기 동작 인지부에 인지된 동작 세트의 불일치 수를 비교하여 패널티를 산출하는 단계; 및 상기 패널티를 적용하여 상기 인지 동작에 상응하는 관측 행동을 인지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 방법
|
16 |
16
제 15항에 있어서,
행동명, 동작에 대한 정보, 행동 수행 시각을 포함하는 복수개의 학습예제 데이터를 이용하여, 각 행동에 따른 발생 확률 , 상기 행동이 수행될 때 임의의 동작이 발생할 확률, 행동 시간, 행동을 이루는 동작의 개수 및 세트(행동-동작 세트)를 포함하는 상기 학습 데이터를 생성하는 단계를 선행하여 포함하는 행동이론 기반의 행동인지 방법
|
17 |
17
삭제
|
18 |
18
제 15항에 있어서,
상기 관측 행동에 따른 정보를 표시하는 단계를 더 포함하되,
사용자로부터 피드백 데이터가 입력되면, 상기 피드백 데이터를 이용하여 상기 학습 데이터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 행동이론 기반의 행동인지 방법
|
19 |
19
제 15항 내지 제 16항 및 제 18항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들의 조합이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 정보 처리 장치에 의해 판독 가능한 프로그램이 기록된 기록 매체
|