지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(B)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 263 - 266 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2012
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
모바일 기기의 발달과 대중화가 급속히 진행됨에 따라 개인의 일상 정보를 수집하고 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 모바일 기기들이 정교해지면서 다양한 센서들이 모바일 기기에 부착되어 출시되고 있으며, 이를 이용하여 사용자의 행동을 인식하는 연구가 제시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 폰의 가속도 센서를 이용하여 데이터를 수집하고 LSTM(Long Short-Term Memory) 구조의 양방향 순환신경망(BRNN : Bidirectional Recurrent Neural Network)을 이용하여 사용자의 행동을 인식한다. 총 50분 동안 기록된 데이터를 사용하여 10번의 실험을 진행하였고 그 결과 걷기, 뛰기, 계단이동, 서기의 행동에 대해 각각 92.8±1.04%, 96.8±0.38%, 89.9±1.42%, 100%의 인식률을 나타내었다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 토의
감사의 글
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
CNN-LSTM 모델을 이용한 도로 CCTV 영상의 강수량 판별 방법
고병수
,
LiZhun
,
최호진
한국정보과학회 학술발표논문집
2017
.12
LSTM기반 반도체 제조 데이터 이상탐지
김충겸
,
강재우
한국정보과학회 학술발표논문집
2017
.12
CNN을 활용한 Semantic segmentation 기반의 패션 아이템 검출
이한규
,
유철환
,
신용구
외 2명
대한전자공학회 학술대회
2017
.11
전이학습을 통한 마이크로 도플러 신호 기반의 사람 수중 행동 분류
박진희
,
김영욱
,
문태섭
대한전자공학회 학술대회
2017
.06
Kinect v2에서 얼굴 특징점 사이의 거리 보강을 통한 얼굴 표정 인식
김왕수
,
홍진표
한국정보과학회 학술발표논문집
2017
.06
최근 본 자료
댓글(0)
0