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저자정보
Sungjin Hwang (Hanyang University) Jiwoong Heo (Hanyang University) Jucheol Moon (California State University) Hansung Kim (Hanyang University) Jaehyuk Cha (Hanyang University) Kwanguk (Kenny) Kim (Hanyang University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
289 - 293 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Period Independent Transportation Mode Detection for People with Mobility Disabilities: A Pilot Study with DenseNet
Sungjin Hwang ,  Jiwoong Heo ,  Jucheol Moon 외 3명 한국HCI학회 학술대회 2022.02 학술대회자료

2021

Transportation Mode Detection for People with Mobility Disabilities: A Pilot Study on a User-independent Model
Sungjin Hwang ,  Jiwoong Heo ,  Jucheol Moon 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Transportation mode detection (TMD) can help improving our daily life by understanding the mobility patterns of people. Such enhanced understanding of mobility can also be beneficial to people with mobility disabilities including wheelchair users. Moreover, as it is hard to collect large dataset from wheelchair users, it is important for TMD for wheelchair users (wTMD) to maintain similar performance on data from different period which might have dissimilar environmental or behavioral characteristics. However, we could not find studies evaluating such period independency of the wTMD model. Thus, we investigated wTMD performance on data from different period, and improved such performance by suggesting a new wTMD model. Our results showed that both our proposed model (DenseNet-based-model) and the baseline model (CNN-based-model) had period dependency, but our proposed model outperformed the baseline model when evaluated with data from different period. Our findings indicate the importance of the evaluation method and show that deep convolutional network with high information interchange can help improving wTMD performance on data from different period.
#Transportation mode detection #mobility disability #wheelchair #performance evaluation method

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Discussion
Reference

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