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군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
목차
1. 서론
2. 연구 개요 : Opt-FCN 및 Opt-LSTM의 활용
3. 인공지능을 활용한 군사 동작 인식 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
김유영, and 송민. “영화 리뷰 감성분석을 위한 텍스트 마이닝 기반 감성 분류기 구축.” 지능정보연구 22, no. 3 (2016): 71-89.
안성만, 정여진, 이재준, and 양지헌. “한국어 음소 단위 LSTM 언어모델을 이용한 문장 생성.” 지능정보연구 23, no. 2 (2017): 71-88.
최지혜, 김민승, 이찬호, 최정환, 이정희, and 성태응. “Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구.” 지능정 보연구 26, no. 2 (2020): 131-145.
최진탁, 강경태. (2022). 재활 로봇을 위한 심전도 (ECG) 실시간 데이터 베이지안 최적화 분석 기술”. 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집, 30(2), 53-56.
Fernandez-Lopez, P., Sanchez-Casanova, J., Liu-Jimenez, J., & Morcillo-Marin, C. (2017, October). Influence of walking in groups in gait recognition. In 2017 International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST) (pp. 1-6). IEEE.
안성만, 정여진, 이재준, and 양지헌. “한국어 음소 단위 LSTM 언어모델을 이용한 문장 생성.” 지능정보연구 23, no. 2 (2017): 71-88.
최지혜, 김민승, 이찬호, 최정환, 이정희, and 성태응. “Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구.” 지능정 보연구 26, no. 2 (2020): 131-145.
최진탁, 강경태. (2022). 재활 로봇을 위한 심전도 (ECG) 실시간 데이터 베이지안 최적화 분석 기술”. 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집, 30(2), 53-56.
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