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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 197 - 204 (8page)
- DOI
- 10.21288/resko.2021.15.4.197
이용수
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본 논문에서는 스마트폰 상의 3축 가속도센서(x, y, z)에서 수집한 데이터를 기반으로 사용자의 행동을 인식할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 스마트폰 사용한 행동 인식 연구는 몇 가지 장점이 있다. 예를 들어 사용자에게 센서를 부착할 필요가 없고 영상기반 행동 인식보다 데이터의 크기가 작다. 제안하는 데이터 전처리 기법은 데이터 정규화와 슬라이딩 윈도우를 사용하였으며 이후, rolling, time warping, and magnitude warping을 적용하여 데이터를 확장시켰다. WaveNet 알고리즘 성능 평가를 위해 WISDM 공개 데이터 셋을 이용하여 사람의 6가지 행동을 인식하였다. 그 결과, 제안하는 알고리즘의 성능은 99.15%의 인식률을 보였으며, 동일한 데이터를 사용한 기존 연구보다 우수한 성능을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 재료 및 방법
3. 실험 결과 및 결론
4. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
M. Kim / 2018 / Trends in activity recognition using smartphone sensors / Electronics and Telecommunications Trends 33(3):89~99
Mamatov Fahriddin / 2011 / Human Activity Recognition Using New Multi-Sensor Module in Mobile Environment / 한국정보기술학회논문지 9(5):167~174
M. Hassan / 2018 / A robust human activity recognition system using smartphone sensors and deep learning / Future Generation Computer Systems 81:307~313
D. Cook / 2013 / Transfer learning for activity recognition : a survey / Knowledge and Information Systems 36(3):537~556
P. Lukowicz / 2002 / WearNET : A distributed multi-sensor system for context aware wearables / International Conference on Ubiquitous Computing :361~370
Mamatov Fahriddin / 2011 / Human Activity Recognition Using New Multi-Sensor Module in Mobile Environment / 한국정보기술학회논문지 9(5):167~174
M. Hassan / 2018 / A robust human activity recognition system using smartphone sensors and deep learning / Future Generation Computer Systems 81:307~313
D. Cook / 2013 / Transfer learning for activity recognition : a survey / Knowledge and Information Systems 36(3):537~556
P. Lukowicz / 2002 / WearNET : A distributed multi-sensor system for context aware wearables / International Conference on Ubiquitous Computing :361~370
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