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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서상민 (강릉원주대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
453 - 460 (8page)

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동작 인식은 사물의 움직임을 이해하고 분석하는 것이다. 이 기술은 동작을 여러 활동으로 분류하고 동작을 이해할 수 있도록 한다. 동작 인식 중에서도, 인간 행동 인식은 사람이 하는 일을 인식하는 것이다. 인간 행동 인식은 재활 공학, 헬스 케어, 휴먼 머신 인터페이스, 비전 기반 보안 등 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있다. 인간 행동 인식은 센서 데이터 또는 카메라 기반 비전 정보의 도움으로 달성 할 수 있다. 비전 정보는 단안 / 쌍안 카메라에서 얻은 반면, 센서 데이터는 일반적으로 웨어러블 센서나 스마트 폰에 내장된 센서에서 가져온다. 인간 행동 인식을 위해 측정된 데이터는 분석되며, 그 분석 방법으로는 기계 학습 및 신경망이 있다. 신경망 기반의 데이터 분석에서는 측정된 시계열 데이터를 이미지로 변환하고 그 이미지를 신경망 훈련에 사용한다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반 인간 행동 인식에서, 새로운 정확도 향상 방법을 제안한다. 두 이미지에 고유한 특징이 있다면, 사람은 두 이미지의 차이를 인식할 수 있을 것이다. 그러한 직관으로부터 동기를 얻어, 이 논문은 고유한 특징을 추가하여 보다 정확한 정확도를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 논문에서는 먼저 기준선 테스트를 통해 최적의 이미지 변환 방법을 찾고, 두 번째로 하이퍼 매개 변수를 조절하여 과적합이 없는 현실적인 신경망을 설계한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 타당하고 효과적임을 검증한다.
#Artificial intelligence #Convolution neural network #Deep learning #Motion recognition #Human activity recognition (HAR) #Sensors #Time series data

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C. Jobanputra / 2019 / Human activity recognition: a survey / Procedia Computer Science 155:698~703 google schola M. S. Kim / 2018 / Trends in activity recognition using smartphone sensors / Electronics and telecommunications trends 33(3):89~99 google schola Y. Liu / 2016 / From action to activity:Sensor-based activity recognition / Neurocomputing 181(12):108~115 google schola 김진술 / 2010 / 청각장애인의 의사소통을 위한 친화적 디지털 핸드제스처 시스템 연구 / 한국지식정보기술학회 논문지 5(2):97~103 dbpia A. Jalal / 2020 / A study of accelerometer and gyroscope measurements in physical life-log activities detection systems / Sensors 20 google schola

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