개인 수준이나 사후 이벤트 감지에 머무는 기존 AI 시스템의 한계를 극복하고, 집단 인간 동태를 복잡 동역학 시스템으로 모델링하는 BEHAVE 프레임워크를 제안합니다. 위치·속도·신체 방향·제스처 등 운동학적 마이크로 신호에서 행동 필드를 구성하고 방향성 상호작용 그래프로 집단 상태를 표현합니다. 신경 모델로 데이터 기반 시스템 역학 학습과 예측을 구현하며, 7명 협상 스냅샷에서 작동 파이프라인을 시연했고 군중 안전·위기 대응·교육·임상 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
- •BEHAVE는 집단 인간 역학을 복잡 동역학 시스템으로 모델링하는 형식 프레임워크
- •운동학적 마이크로 신호(위치·속도·방향·제스처)를 행동 필드로 구조화
- •창발·비선형성·피드백 루프·위상 전환 등 집단 특성을 수학적으로 포착
- •군중 안전·위기 대응·교육·임상 등 다양한 분야에 범용 적용 가능
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BEHAVE: A Hybrid AI Framework for Real-Time Modeling of Collective Human Dynamics
- 1.집단 인간 역학을 개인이 아닌 복잡 동역학 시스템으로 모델링하는 BEHAVE 프레임워크 제안
- 2.운동학적 미시 신호를 방향 그래프와 행동 필드로 집계해 집단 상태 표현
- 3.신경 모델로 집단 역학의 인식·예측 계층 구현, 7인 협상 스냅샷에서 파이프라인 시연
- 4.군중 안전·위기팀·교육·임상 컨텍스트로 동일한 프레임워크 재보정 적용 가능
왜 중요한가?
개인 행동 예측을 넘어 집단 역학의 창발·비선형성·임계점을 포착하는 AI 시스템을 제안해, 사회 안전 및 조직 관리 분야의 AI 응용 범위를 확장한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2605.12730v1 Announce Type: new Abstract: Existing AI systems for modeling human behavior operate at the level of individuals or detect events after they occur. As a result, they systematically fail to capture the collective dynamics that determine whether a group remains stable or transitions into escalation or breakdown. We propose a different foundation: a group of interacting humans constitutes a complex dynamical system in the precise mathematical sense, exhibiting emergence, nonline
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