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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권민철 (Kookmin University) 최선웅 (Kookmin University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
2,441 - 2,449 (9page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.12.2441

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최근, 스마트 폰, 웨어러블 기기와 기계학습을 융합하여 인간 행동을 인지하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 대부분의 인간 행동 인지 기술은 걷기, 달리기 같은 활동성이 큰 행동만을 고려하고 있다. 본 논문에서는 스마트 워치를 활용하여 활동성이 큰 행동 뿐 만 아니라, 휴식, 사무업무, 독서와 같은 일상생활 속의 활동성이 작은 행동 또한 분류하는 방법을 제안한다. 스마트 워치를 통해 데이터를 수집하여, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 학습 및 분류를 수행한다. 실험 결과는 제안된 기계 학습 모델이 최고 93%의 예측률을 가짐을 보여준다.
#Machine Learning #Human Activity Recognition #Classifier #Smart Watch #Smart Phone

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문제 접근법
Ⅲ. 사용자 행동 분류 시스템 설계
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Q. Sun, et al., “Internet of things: summarize on concepts, architecture and key technology problem,” J. Beijing University of Posts and Telecommun., vol. 33, no. 3, pp. 1-9, 2010. O. D. Lara, and M. A. Labrador, “A survey on human activity recognition using wearable sensors,” IEEE Commun. Surveys and Tuts., vol. 15, no. 3, pp. 1192-1209, 2013. Y. Kwon, K. Kang, and C. Bae, “Unsupervised learning for human activity recognition using smartphone sensors,” Expert Syst. with Appl., vol. 41, no. 14, pp. 6067- 6074, 2014. X. Yin, et al., “Human activity detection based on multiple smart phone sensors and machine learning algorithms,” IEEE CSCWD, pp. 582-587, 2015. M. A. Case, et al., “Accuracy of smartphone applications and wearable devices for tracking physical activity data,” Jama, vol. 313, no. 6, pp. 625-626, Feb. 2015.

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