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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
온경운 (서울대학교) 김은솔 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제2호
발행연도
2017.2
수록면
104 - 109 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Gated Multi-Modal Neural Networks를 이용한 다중 웨어러블 센서 결합 방법 및 일상 행동 패턴 분석
온경운 ,  김은솔 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.02 학술저널

2015

Gated Multi-Modal Neural Network을 이용한 다중 웨어러블 센서 결합 방법 및 일상 행동 패턴 분석
온경운 ,  김은솔 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.
#Gated multi-modal neural networks #Multi-modal learning #Wearable sensor #자동 행동 스키마 생성 #automaticschema construction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 모델: Gated Multi-Modal Neural Network
4. 데이터
5. 실험결과
6. 논의 및 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
B.-T. Zhang, Ontogenesis of agency in machines: A multidisciplinary review, AAAI 2014 Fall Symposium on The Nature of Humans and Machines: A Multidisciplinary Discourse, Arlington. 2014. Bruno, Barbara, et al., Analysis of human behavior recognition algorithms based on acceleration data, Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013. Jacob, Robert JK, and Keith S. Karn, Eye tracking in human-computer interaction and usability research: Ready to deliver the promises, Mind 2.3 (2003): 4. Trommershauser, Julia, Konrad Kording, and Michael S. Landy, eds. Sensory cue integration, Oxford University Press, 2011. google schola Ngiam, Jiquan, et al., Multimodal deep learning, Proc. of the 28th international conference on machine learning (ICML-11), 2011.

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