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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남정우 (Seokyeong University) 김진헌 (Seokyeong University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
152 - 157 (6page)

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스마트 모바일 장치의 확산은 인간의 일상 행동 분석을 보다 일반적이고 간단하게 만들었다. 행동 분석은 이미 본인 인증, 감시, 건강 관리 등 많은 분야에서 사용 중이고 그 유용성이 증명되었다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서 신호를 사용하여 효율적이고 정확하게 행동 인식을 수행하는 합성곱 신경망(모델 A)과 순환 신경망까지 적용한(모델 B) 심층 신경망 모델을 제시한다. 모델 A는 batch normalization과 같은 단순한 기법만 적용해도 이전의 결과보다 더 작은 모델로 더 높은 성능을 달성할 수 있다는 것을 보인다. 모델 B는 시계열 데이터 모델링에 주로 사용되는 LSTM 레이어를 추가하여 예측 정확도를 더욱 높일 수 있음을 보인다. 이 모델은 29명의 피실험자를 대상으로 수집한 벤치마크 데이트 세트에서 종합 예측 정확도 97.16%(모델 A), 99.50%(모델 B)를 달성했다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (17)

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