인간 행위 예측을 위한 의도 분석 수리모델

Abstract

최근 인간 친화적 지능화 기능을 갖춘 기기의 발전과 확산은 인간의 물리적 행동과 인지적 판단 지원을 가능하게 도와주고 있다. 이러한 지능화 기기의 개별적 설계와 인간-기계 시스템의 효과적 운영을 위해서는 인간의 행동패턴을 발견하고 예측하는 것이 중요하다. 하지만, 인간의 행동패턴은 인간의 감정적, 행동적, 인지적, 환경적 요소로 인하여 모호하고 복잡하며 불확실성이 높다. 특히 이러한 특성을 갖는 인간의 행동을 기계 시스템이 효과적으로 인식할 수 있도록 하는 구체적인 모형으로 만드는 것은 어려운 문제로 남아있다. 따라서, 본 연구에서는 특정 시스템 내에서 발생하는 인간의 물리적 행위를 표현할 수 있는 수리모델을 제안한다. 인간의 행위를 구성하는 요소를 액션과 태스크의 계층적 구조로 정의하고, 각 요소의 속성을 정의한다. 이후 Petri-net을 기반으로 한 그래프 기반의 행위모델인 Behavior-net을 정의하고, 수리적으로 나타난 행위데이터를 분석 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 특정 시스템 내에서 발생하는 인간의 물리적 행위를 Behavior-net으로 표현하고, 분석할 수 있는 모델을 제안한다. 그리고 제안한 모델을 긴급재난상황 시나리오에 적용하고, 분석해 본다. 본 연구에서 제시 된 행동모델은 시스템 내 인간행동을 파악하고 분석할 때 각 계층 별로 원하는 목적에 따라 체계적이 분석이 가능하다는 장점이 있다. 또한 기존에 제시된 행동모델의 단점으로 나타났던 태스크 의미해석의 모호함을 해결하고, 자동적으로 태스크를 구성하고 유효성까지 검증할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서 제시된 행동모델은 인간의 인지시스템과 기계의 자동화 시스템의 구조와 기능을 체계적으로 확립하고 통합하여 상호의사소통의 효율성을 높이는 기능을 수행함으로써 지능형 시스템의 구축과 발전을 위한 연구의 기틀을 마련할 수 있다.