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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 81 - 95 (15page)
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최근 사용자 움직임을 감지할 수 있는 센서가 스마트폰에 내장되면서 이를 활용하여 사용자들이 편리하게 스마트폰을 사용하게 하려는 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 이러한 지속적인 처리에 드는 계산 비용과 배터리 소모 및 저장 공간 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 사용자 분류를 위한 기계학습 과정에서 중요한 최적의 특징을 선택하여 사용하는 방안에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 효율적으로 사용자를 분류하기 위한 특징 선택을 제안한다. 이를 위하여 공개 데이터인 UCI HAR 데이터 세트의 특징을 사용하였으며, 실험은 오픈소스 소프트웨어인 WEKA를 사용하였다. 시간 영역 특징 중에서 최적의 특징 세트를 선정하기 위하여 먼저 다섯 가지 특징 선택 방법으로 특징을 선택하였다. 다음으로 선택된 특징들에서 특징의 중복 정도로 구분하여 세 가지 특징 부분 세트를 생성하였다. 이 세트를 입력으로 여섯 가지 기계 학습 분류 기법을 가지고 실험하였으며, 그 결과로 전체 특징 중 약 5.9%를 사용한 특징 부분 세트에서 전체 특징 세트를 사용한 경우보다 개선된 93.6%의 정확도를 구하였다.
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참고문헌 (22)
참고문헌 신청
J-H. Kim / 2016 / Personal authentication technology and database construction using biosignals / Journal of Telecommunication Technology Association 165:41~46
M. EhatishamulHaq / 2017 / Authentication of smartphone users based on activity recognition and mobile sensing / Sensors 17(9):2043
K. Chen / 2020 / Deep learning for sensor-based human activity recognition: overview, challenges and opportunities / arXiv preprint arXiv:2001.07416
E. Pippa / 2016 / Feature selection evaluation for light human motion identification in frailty monitoring system / ICT4Ageing :88~95
J. C. Quiroz / 2017 / Feature selection for activity recognition from smartphone accelerometer data / Intelligent Automation & Soft Computing :1~9
M. EhatishamulHaq / 2017 / Authentication of smartphone users based on activity recognition and mobile sensing / Sensors 17(9):2043
K. Chen / 2020 / Deep learning for sensor-based human activity recognition: overview, challenges and opportunities / arXiv preprint arXiv:2001.07416
E. Pippa / 2016 / Feature selection evaluation for light human motion identification in frailty monitoring system / ICT4Ageing :88~95
J. C. Quiroz / 2017 / Feature selection for activity recognition from smartphone accelerometer data / Intelligent Automation & Soft Computing :1~9
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