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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제6호
- 발행연도
- 2013.6
- 수록면
- 351 - 355 (5page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2013
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기존에는 다양한 종류의 스마트폰 센서 정보에서 상위 개념의 사용자 문맥을 파악하기 위하여 위계적 모델이 흔히 사용되었다. 그러나 이러한 위계적 모델들은 추론을 하는 데 많은 계산 비용이 소모되며, 그 추론 결과 역시 정확하지 않다는 단점을 가지고 있었다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 일반적인 은닉 마코프 모델을 확장한 다중스위치 은닉 마코프 모델(mHMM)을 제안한다. mHMM은 이전 관측치와 현재 관측치에 동적 패턴에 따라 전이 행렬과 관측 행렬을 결정하는 다중스위치를 가진다. 본 논문에서는 응용의 예로, mHMM을 이동 경로 및 도착지 학습 문제에 적용하였다. 다양한 모바일 센서를 성공적으로 전처리하고 mHMM으로 관측치를 깔끔하게 표현함으로써, 주어진 문제를 위계적이지 않은 확률 그래프 모델로 간단하게 표현할 수 있었다. 본 논문에서는 제안된 모델과 다른 모델을 비교하여, 제안된 모델이 실제 문제를 해결하는 데 유용함을 보이고자 하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 모바일 데이터와 전처리
3. 다중스위치 은닉 마코프 모델
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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