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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남충희 (한남대학교)
저널정보
한국자기학회 한국자기학회지 한국자기학회지 제31권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
188 - 195 (8page)
DOI
10.4283/JKMS.2021.31.4.188

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모바일 스마트폰에 내장된 센서의 성능이 향상되면서 센서에서 수집된 데이터를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 스마트폰에 탑재된 3축 자기센서에서 얻어진 데이터를 이용하여 4가지 인간행동 인식에 대한 연구를 머신러닝을 이용하여 진행하였다. 3축 자기센서의 전체 데이터에서 2초간 데이터를 프레임으로 묶어서 여러 개의 프레임으로 나눈 다음, 합성곱 신경망의 입력(input)으로 사용하여 지도 학습을 진행하였다. 방향에 의존하는 자기센서의 작동을 확인하였으며, 서기(standing), 앉기(sitting), 걷기(walking), 뛰기(jogging) 에 대한 행동인식이 잘 이루어짐을 확인하였다.
#machine learning #convolution neural-network #human activity recognition #magnetometer #머신러닝 #합성곱 신경망 #인간행동인식 #자기센서

목차

I. 서론
II. 데이터 수집 및 실험방법
III. 결과 및 토의
IV. 결론
References

참고문헌 (3)

참고문헌 신청
손대락 / 2014 / 방위각센서의 자기특성 측정 장치 제작 / 한국자기학회지 24(1):22~27 dbpia 김동영 / 2020 / 모바일 기기의 자세 결정을 위한 3축 자기장 센서의 응용 / 한국자기학회지 30(6):205~211 dbpia 전태형 / 2019 / 자기교란에 의한 방위각 추정오차 최소화를 위해 기구학적 구속조건을 투영한 칼만필터 / 한국정밀공학회지 36(7):659~665 Crossref

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