기억 손상인을 위한 다중 특성 기반의 인간 행동 제안 시스템

Abstract

보조공학 환경은 노약자와 장애인의 적합한 보조공학 기술을 이용한 물리적 공간을 말한다. 이러한 보조공학 환경은 사용자의 불편을 해소하고 생활의 편의를 도모한다. 그러나 지금의 보조공학 시스템에서 사용자가 원하는 서비스를 제공받기 위해서는 사용자가 보조공학 시스템에게 명령을 주어야 한다. 그러나 노약자와 장애인의 경우 보조공학 시스템에 지속적인 명령을 주는데 신체적 장애로 인해서 어려움을 겪을 수 있다. 보조공학 시스템이 사용자의 생활 패턴을 학습하고 시스템 스스로 사용자가 원하는 다음 행동을 예측하여 다음 행동을 제안할 수 있다면 사용자가 보조공학 시스템에 지속적이고 반복적인 명령을 주어야 하는 짐을 덜 수 있다. 뿐만 아니라 세계적으로 기억 손상인의 인구가 증가하고 있다. 고령화 시대에 따라서 치매 환자 역시 급격히 증가하는 추세이다. 규칙적인 일상 생활은 치매 환자의 이환율을 막고 병의 진행을 막는다. 인간 행동 제안 시스템은 사용자가 원하는 행동이나 해야 하는 다음 행동을 제안하여 기억 손상인의 규칙적인 생활을 돕는데 효과적이다. 이러한 인간 행동 제안 시스템은 기억 손상인의 규칙적인 생활을 돕는다. 본 논문에서는 다중 특징 정보를 이용하여 사용자의 다음 행동을 제안하였다. 또한 인간 행동의 특성을 고려한 새로운 특징, 평균 빈도수 특징을 제안하였다. 평균 빈도수 특징은 사용자가 일정한 시간 단위 내에서 하나의 행동을 몇 번이나 반복하는 지를 말한다. 본 논문에서는 실제 장애인으로부터 획득한 데이터인 INT 데이터와 TV 시청 패턴 데이터를 이용하여 제안한 다중 특징을 이용한 퍼지 상태 큐 러닝 기반의 인간 행동 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 인간 행동 제안 시스템에 비해 높은 성공률을 획득하였다.