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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 金孝坤
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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스마트워치는 사용자가 장시간 착용을 하는 개인용 웨어러블 디바이스이기 때문에 사용 패턴의 기계학습을 통해서 사용자에게 최적화된 기능 및 동작을 할 수 있다면, 스마트워치의 성능을 개선할 수 있다. 하지만, 현시대의 스마트워치는 낮은 연산 성능, 짧은 배터리 사용시간, 인터넷 연결 제약과 같은 한계를 가지고 있기 때문에 기계학습을 스마트워치에서 직접 수행하거나, 클라우드 서비스의 기계학습 프레임워크를 사용하는 것은 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트워치의 기계학습 능력을 분석하고 스마트워치와 연동된 스마트폰을 활용하여 스마트워치의 기능 및 동작 최적화에 적용할 수 있는 기계학습 프레임워크를 제안한다. 그리고 스마트워치의 기능 및 동작 구현에 제안된 프레임워크를 적용하여 착용자의 사용패턴을 학습함에 따라 스마트워치의 배터리 사용 시간과 제스처 인식 성능이 개선되는 것을 분석한다.
목차
1. 서론2. 스마트워치 동향3. 스마트워치의 기계학습 능력4. 기계학습 프레임워크5. 스마트워치 성능 최적화6. 결론7. 참고 문헌
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