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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
황금성 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2008
발행연도
2008.2
수록면
245 - 250 (6page)

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최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다, 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

목차

요약
1. 소개
2. SOM과 HMM 기반 연속 동작 인식
3. SOM과 HMM 기반 연속 동작 인식 실험
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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