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시간 정보를 활용한 Time Aligned-LSTM 사람 행동 예측 연구
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Research on Time Aligned-LSTM Human Activity Prediction Model using Time Information

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍성은 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김용진 (큐버) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10) KCI Accredited Journals
발행연도
2022.10
수록면
29 - 37 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.29

이용수

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시간 정보를 활용한 Time Aligned-LSTM 사람 행동 예측 연구
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최근 IoT 장치가 널리 보급되면서 많은 센서가 존재하고 다양한 정보를 측정하고 있다. 특히, 집은 사용자의 생활에 큰 부분을 차지하고 다양한 센서의 설치가 가능해 다양한 정보를 수집하기 쉽다. 사용자의 현재 위치와 장치 사용 정보, 시간정보를 분석해 사용자의 행동이나 패턴, 습관 등을 찾아낼 수 있고 이런 행동 예측은 다양한 서비스를 가능하게 한다. 사용자의 행동 예측 기존 연구에서는 행동의 발생한 시간이 매우 중요한데 모델 학습에 이러한 정보가 활용되지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 홈 환경에서 센서 데이터 이외에도 발생 시간 정보를 사용하는 사용자의 행동 예측 모델을 제안한다. 발생 시간의 모델 입력 활용, 여러 데이터 세트에서의 모델 성능 평가 결과 Bi-LSTM 보다 제안된 모델의 정확도가 1.2~5.7% 높았다.
#activity prediction #smart home #time series analysis #deep learning #IoT

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 방법론
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론 및 향후 과제
References

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