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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 152 - 157 (6page)
이용수
초록· 키워드
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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)
참고문헌 신청
Ó. D. Lara / 2013 / A survey on human activity recognition using wearable sensors / IEEE Commun. Surv. Tutorials 15(3):1192~1209
C. Jobanputra / 2019 / Human activity recognition: A survey / Procedia Computer Science 155:698~703
A. Avci / 2010 / Activity recognition using inertial sensing for healthcare, wellbeing and sports applications: A survey / 23th International Conference on Architecture of Computing Systems 2010, ARCS 2010 - Workshop Proceedings :167~176
I. Hwang / 2017 / Multi-modal human action recognition using deep neural networks fusing image and inertial sensor data / IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems 2017:278~283
C. A. Ronao / 2016 / Human activity recognition with smartphone sensors using deep learning neural networks / Expert Syst. Appl 59:235~244
C. Jobanputra / 2019 / Human activity recognition: A survey / Procedia Computer Science 155:698~703
A. Avci / 2010 / Activity recognition using inertial sensing for healthcare, wellbeing and sports applications: A survey / 23th International Conference on Architecture of Computing Systems 2010, ARCS 2010 - Workshop Proceedings :167~176
I. Hwang / 2017 / Multi-modal human action recognition using deep neural networks fusing image and inertial sensor data / IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems 2017:278~283
C. A. Ronao / 2016 / Human activity recognition with smartphone sensors using deep learning neural networks / Expert Syst. Appl 59:235~244
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