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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신수연 (국민대학교) 차주헌 (국민대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제42권 제2호(통권 제389호)
발행연도
2018.2
수록면
111 - 121 (11page)
DOI
10.3795/KSME-A.2018.42.2.111

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본 논문에서는 인간의 다양하고 복잡한 행동을 인식하기 위한 기존의 두 가지 방법인 직접 센서 측정 방법과 인공지능 기반의 방법론에 대한 문제점들을 보완하기 위한 새로운 시스템을 제안한다. 이를 구현하기 위해 가속도, 자이로, 고도 센서로 구성된 다중모드 센서를 개발하고, 센서의 물리적 측정 값과 딥 러닝의 학습 결과를 실시간으로 병합함으로써, 보다 정확한 자세 및 행동을 인식할 수 있는 방법론에 대해 기술한다. 인간의 행동별 데이터를 수집, 분석하여 인간의 정적인 행동에 대해 정의한다. 다중모드 센서로부터 수집된 데이터를 이용하여 RNN(Recurrent Neural Network)의 변형 알고리즘인 LSTM(Long Short Term Memory Networks)를 이용하여 인간의 자세와 행동을 학습한다. 마지막으로 실제환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 확인한다.
#Deep Learning(딥 러닝) #LSTM(Long Short Term Memory Networks) #Multimodal Sensor(다중모드 센서) #Human Activity(인간의 행동)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 다중모드 센서에 의한 행동 인식
4. 딥 러닝에 의한 행동 인식
5. 시스템 적용
6. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Cha, J. H. and Jun, S., 2011, “System for Real-Time Analysis of Body Posture of Home Inhabitant by Using a Tilt Sensor,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 35, No. 2, pp. 135~141. Cha, J. H. and Kim, S. C., 2015, “Posture and Space Recognition System Using Multimodal Sensors,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 39, No. 6, pp. 603~610. Kim, H. S., Lee, M. Y. and Lee, S. Y., 2009, “Indoor Pedestrian Localization System for Location based Service,” The 6th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, pp. 499~503. Kim, S. S., Yi, Y. G. and Park, C. S., 2013, “An Analysis of the Heading Bias Effects in PNS using IMUs Attached to Shoes,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 19, No. 11, pp. 1053~1059. Yun, X., Bachmann, E. R., Moore, H. and Calusdian, J., 2007, “Self-contained Position Tracking of Human Movement using Small Inertial/Magnetic Sensor Modules,” Robotics and Automation, 2007 IEEE International Conference, pp. 2526~2533

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