메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최지우 (강릉원주대학교) 최상일 (강릉원주대학교) 강태원 (강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제11호(JKIIT, Vol.20, No.11)
발행연도
2022.11
수록면
127 - 136 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.11.127

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
개인을 식별하기 위한 다양한 연구들이 존재한다. 관성 센서로 획득한 가속도 및 각속도 즉 관성 데이터에 기초한 개인식별 연구 또한 이러한 노력 중 하나이다. 실제로 관성 데이터를 CNN으로 학습하는 경우 높은 정확도로 개인을 식별할 수 있다. 그러나 관성 데이터를 사용한 개인식별 모델은 개인이 착용한 신발이 달라지면 식별 성능이 현저하게 떨어진다. 본 논문은 관성 데이터에서 추출한 보행주기 데이터를 사용해서 이러한 문제를 개선하는 내용을 다룬다. 먼저 보행주기를 이용한 CNN 모델을 구현한 후, 대표적인 성능평가지표인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score을 사용하여 모델을 평가하였다. 그 결과, 제안한 모델이 착용한 신발이 다른 경우도 약 90% 이상의 정확도로 개인을 식별할 수 있음을 확인했다.
#gait cycle #convolutional neural network #personal identification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집 및 모델 구성
Ⅳ. 모델 평가 및 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

이미지를 이용한 딥러닝 기반 물체 크기 계산 방법
이선우 ,  기재원 ,  심우창 외 4명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021 .12
개인 인증을 위한 CNN 기반 보행 패턴 식별
최지우 ,  최상일 ,  강태원 한국정보기술학회논문지 2022 .04
보행 주기 특징 추출보행 주기 특징 추출
김유민 ,  최지우 ,  강태원 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2024 .11
Health-AutoML: 헬스케어 데이터 분석을 위한 자동 적응형 다층 스태킹 앙상블 학습 프레임워크
성아영 ,  강수연 ,  송윤경 외 1명 한국정보기술학회논문지 2024 .01
[박사학위논문소개] 머신러닝 기법을 활용한 보행특성분석 및 UNA를 활용한 보행량 추정모델 개발 연구
박지훈 교통기술과정책 2023 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0