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방성혁 (숭실대학교) 배석현 (숭실대학교) 박현규 (숭실대학교) 전명중 (숭실대학교) 김제민 (명지대학교) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.4
발행연도
2018.4
수록면
360 - 369 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.4.360

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기계 학습 모델 구축을 통한 인간의 의도 예측은 기존에도 제공되어 왔으나, 특정 행위가 발생하는 시점으로부터 먼 과거의 정보를 반영한 의도 예측이 어렵다는 단점이 존재했다. 이 문제점의 극복을 위해, 본 논문에서는 순환 신경망(RNN – Recurrent Neural Network) 기반의 행위 의도 예측 모델 학습 기법을 제안한다. 순환 신경망 모델은 시계열(Time-Series) 데이터의 패턴을 분석하여 과거의 시점이 반영된 예측 결과를 생성한다. 본 논문이 제안하는 순환 신경망 기반의 의도 예측 모델은 시간, 공간, 행위, 물체, 의도로 구성된 생활 데이터 시퀀스를 바탕으로 사용자의 의도를 예측할 수 있도록 학습된다. 순환 신경망의 각 노드는 의도 예측 모델이 먼 과거의 데이터 시퀀스를 고려하여 의도를 예측 할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) Cell로 구성하였다. 순환 신경망 기반의 의도 예측 모델의 성능 평가를 위해, 본 논문에서는 행위 의도에 대한 가중치 그래프 기반 데이터 생성기를 구축하여 실제 실내에서 발생하는 인간 활동에 가까운 데이터를 자동으로 생성하여 실험에 사용했다. 총 23,000개의 데이터가 의도 모델 학습과 검증에 사용되었으며, 학습된 모델의 의도 예측 정확도 측정 실험을 한 결과로 평균 90.52%의 예측 정확도를 보였다.
#빅데이터 #딥러닝 #사용자 의도 예측 #순환 신경망 #big data #deep learning #human intention prediction #RNN

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 연구
3. LSTM 기반 행위 의도 예측 모델
4. 의도 시퀀스 데이터 생성 및 실험
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Graves, Alex, Generating sequences with recurrent neural networks, arXiv preprint arXiv:1308.0850 (2013). Bengio, Yoshua, Patrice Simard, and Paolo Frasconi, Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult, IEEE transactions on neural networks 5.2 (1994): 157-166. Sak, Ha?im, Andrew Senior, and Francoise Beaufays, Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling, Fifteenth annual conference of the international speech communication association, 2014. Richard Kelley, et al., Understanding Human Intentions via Hidden Markov Models in Autonomous Mobile Robots. Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Advances in neural information processing systems, 2012.

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