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강규영 (건국대학교) 김정길 (건국대학교) 강현 (건국대학교) 이슬기 (건국대학교) 탁계래 (건국대학교) 최진승 (건국대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
470 - 470 (1page)

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관성센서는 일상적인 생활에서 신체에 착용하여 행동을 계측하고 분류 및 사용되고 있다. 이는 환경의 제약이 덜하고 비교적 오랜 시간 동안 사용이 가능하다는 장점이 있다. ActivPAL 은 관성센서를 이용한 대표적인 행동 분류 및 모니터링 장치이다. 하지만 센서의 기존 소프트웨어를 통한 행동 분류는 기본적으로 제공되는 분류만 가능하고, 사용목적에 따른 새로운 행동 분류의 적용에 한계가 있다. 이러한 문제를 개선하고자 본 연구에서는 기존의 알고리즘에 포함되지 않는 행동을 추가로 수행하고 센서의 원시(Raw) 데이터를 딥러닝으로 학습시켜 보다 다양한 행동 분류와 모니터링에 활용하고자 한다. 추가적으로 원시 데이터를 모두 사용하는 것은 데이터가 너무 방대해 일반적인 환경의 PC 에서는 이를 수행하기 어렵기 때문에 훈련 시간 대비 테스트 데이터의 예측 정확도를 높이는 방향으로 모델을 최적화해보고 ... 전체 초록 보기
#Motion classification #LSTM #IMU sensor #Model optimization

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