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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 351 - 355 (5page)
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Sensor-based human activity recognition is the task that infers human activity using the data acquired from various types of body-worn sensors. It is a challenging problem due to the difficulty of capturing spatial and temporal dependencies of time-series signals. In this paper, we propose models that combine a convolutional neural network and a transformer encoder to address this problem. Our methods achieve better performance than existing methods using convolutional and recurrent neural networks on three publicly available datasets.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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