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저자정보
홍성은 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김용진 (큐버) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)
발행연도
2022.10
수록면
29 - 37 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.29

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최근 IoT 장치가 널리 보급되면서 많은 센서가 존재하고 다양한 정보를 측정하고 있다. 특히, 집은 사용자의 생활에 큰 부분을 차지하고 다양한 센서의 설치가 가능해 다양한 정보를 수집하기 쉽다. 사용자의 현재 위치와 장치 사용 정보, 시간정보를 분석해 사용자의 행동이나 패턴, 습관 등을 찾아낼 수 있고 이런 행동 예측은 다양한 서비스를 가능하게 한다. 사용자의 행동 예측 기존 연구에서는 행동의 발생한 시간이 매우 중요한데 모델 학습에 이러한 정보가 활용되지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 홈 환경에서 센서 데이터 이외에도 발생 시간 정보를 사용하는 사용자의 행동 예측 모델을 제안한다. 발생 시간의 모델 입력 활용, 여러 데이터 세트에서의 모델 성능 평가 결과 Bi-LSTM 보다 제안된 모델의 정확도가 1.2~5.7% 높았다.
#activity prediction #smart home #time series analysis #deep learning #IoT

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 방법론
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론 및 향후 과제
References

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