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저자정보
김재인 (고려대학교) 이주원 (고려대학교) 장웅진 (고려대학교) 이세리 (고려대학교) 박주영 (고려대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
558 - 563 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.6.558

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본 논문은 파 이토치(PyTorch) 및 파이로(Pyro) 조합을 이용한 모션 특징 표현을 다룬다. 각종 센서에서 측정되는 모션데이터는 신체 활동 패턴을 기반으로 이루어지며, 일반적으로 시간에 따라 변화하며 고차원이다. 이러한 데이터의 특성을 단순히 추출된 데이터 자체를 활용하여 분석하기는 매우 어렵다. 이에 따라, 데이터의 특성을 표현하는데 있어 추출된 데이터가 아닌, 그 특성을 내포하는 어떠한 특징공간의 필요가 제기된다. 본 논문은 이러한 특징공간으로 잠재 공간(Latent space)을 사용하여 특징을 표현하는 문제를 고려한다. 이를 위하여 스마트폰 센서와 동적 잠재 공간 표현 방법론을 외부메모리와 함께 활용한다. 구체적인 코드 구현은 파이토치/파이로 조합을 이용하며, 실험 결과는 우수한 응용가능성을 보여준다.
#딥러닝 #잠재 공간 #스마트폰 센서 #파이토치 #파이로 #Deep learning #Latent space #Smart-phone sensors #PyTorch #Pyro

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., ... &Kudlur, M. (2016, November). TensorFlow: A System for Large- Scale Machine Learning. In OSDI (Vol. 16, pp. 265-283). Paszke, A., Gross, S., Chintala, S., Chanan, G., Yang, E., DeVito, Z., ... &Lerer, A. (2017). Automatic differentiation in PyTorch. Uber. 2017. Pyro. (2017). https://eng.uber.com/pyro/ Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-encoding variational bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114. Kingma, D. P., Salimans, T., Jozefowicz, R., Chen, X., Sutskever, I., & Welling, M. (2016). Improved variational inference with inverse autoregressive flow. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 4743-4751).

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