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김건우 (고려대학교) 장규삼 (고려대학교) 임세민 (고려대학교) 안인경 (고려대학교) 박주영 (고려대학교) 오형철 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
2,016 - 2,019 (4page)

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This paper proposes a system that recognizes a person’s activity from the data, collected during a initial short interval of time, for the motion which he/she takes. Eight designs of RNNs (recurrent neural networks) are considered to identify which skills (stroke, drive, short, etc) that a table-tennis player takes. We show that the designs based on GRU (Gated Recurrent Units) require significantly less parameters but perform better than other designs.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고 문헌

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