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저자정보
양성익 (연세대학교) 홍진혁 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(A)
발행연도
2009.6
수록면
151 - 156 (6page)

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최근 상황 인지 서비스에 대한 관심이 높아지면서 이를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 센서 기술이 발달함에 따라 사용자로부터 인식할 수 있는 컨텍스트들이 계속 증가하고 있다. 이러한 다양한 컨텍스트를 인식하기 위해 하나의 인식기를 설계하는 것보다 여러 개의 하위 인식기로 나누어서 인식하는 것이 인식기를 설계하고 학습시키기 간단하지만, 모든 하위 인식기를 활용하기 위해서는 많은 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 여러 개의 하위 인식기를 선택하는데 전후 상황을 고려할 수 있는 시멘틱 네트워크를 설계하여, 각 하위 인식기인 동적 베이지안 네트워크를 선택적으로 활용하여 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일상 생활의 시나리오를 기반으로 시멘틱 네트워크를 활용하여 하위 인식 모듈을 선택하는 경우 91.5%의 인식률을 보였고 다른 방법과 비교하여 인식 횟수와 인식 소요 시간에서의 성능 향상을 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 배경
3. 혼합 모델을 통한 선택적 행동 인식
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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