메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이명춘 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제12호
발행연도
2012.12
수록면
1,005 - 1,011 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

오류제보하기
모바일 시장 규모의 증대와 함께 스마트폰에 부착된 센서 또한 정교해지고 다양해지고 있다. 더불어 이를 응용할 수 있는 다양한 형태의 연구가 가능하게 되었다. 특히 방향 센서, 가속도 센서, GPS, 조도 센서 등의 센서들을 이용한 상황 인지, 추천 시스템, 제스처 인식 등의 관련 연구들이 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제스처 데이터에는 상당한 양의 의미 없는 비제스처 데이터 또한 포함되어 있기 때문에 계층적 구조를 사용하여 비제스처를 분류한 후 세부 제스처들을 분류한다. 분류 알고리즘으로 양방향 LSTM 구조의 순환 신경망을 사용한다. LSTM 구조의 순환신경망은 3개의 게이트를 사용함으로써 시퀀스의 길이가 긴 데이터의 인식률이 높다. 양방향 순환신경망은 입력 시퀀스의 양방향 모두 학습하기 때문에 일반적인 신경망보다 성능이 뛰어나다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 총 21가지의 클래스를 분류하고 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용한다. 실험 결과로 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록하였고 계층적 BLSTM은 기존 BLSTM보다 높은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 토의
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000688270