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
진우정 (서울대학교) 최동진 (서울대학교) 김영진 (서울대학교) 강유 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.6
발행연도
2018.6
수록면
564 - 571 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.6.564

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
건물 내 IoT 시스템을 이용한 재실자의 수 및 행동 유형 파악은 스마트 냉/난방 시스템 등에 사용되어 전력 효율을 개선시키고 비용 절감에 도움되는 중요한 문제이다. 실제 건물 관리 시스템에서는 카메라 등의 장비를 이용하여 방 안의 현황을 파악하고 재실자의 수와 행동 유형을 직접 파악하는 방법 등이 사용되고 있다. 이 방법으로 사람 수와 행동 유형을 파악하는 것은 비효율적일뿐만 아니라 데이터를 위한 방대한 저장 공간이 필요하다. 본 연구에서는 적외선 그리드 아이 센서와 소음 센서를 이용하여 실내 센서 데이터를 수집하였다. 또한 이 데이터를 토대로 재실자 수와 행동 유형을 파악하는 딥러닝 모델과 데이터의 시간적 특성을 고려하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 약 95.3%의 정확도로 사람 수를 파악하고 90.9%의 정확도로 사람 행동 유형을 파악한다. 또한 Truncated SVD를 이용하여 정확도의 손실을 최소화하면서 저장 공간을 줄이는 방법을 제안한다.
#사물 인터넷 #행동 유형 파악 #딥러닝 #끝을 자른 특이값 분해 #IoT #activity prediction #deep learning #truncated SVD

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안된 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, Deep Residual Learning for Image Recognition, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016. M. C. Mozer, The neural network house: An environment that adapts to its inhabitants, Proc. of AAAI Spring Symp. Intelligent Environments, Vol. 58, 1998. H.-W. Gellersen, A. Schmidt, and M. Beigl, Multi- Sensor Context-Awareness in Mobile Devices and Smart Artefacts, Journal of Mobile Networks and Applications, Vol. 7, No. 5, pp. 341-351, 2001. A. Schmidt and K. Van Laerhoven, How to build smart appliances?, Journal of IEEE Personal Communications, Vol. 8, No. 4, pp. 66-71, 2001. F. Foerster and J. Fahrenberg, Motion pattern and posture: correctly assessed by calibrated accelerometers, Journal of Behavior research methods, instruments, & computers, Vol. 32, No. 3, pp. 450- 457, 2000.

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

비균일 선형 센서배열에 따른 압축센싱 기반 데이터 Fitting 알고리즘의 성능 분석
Xueyang Zhang ,  이준호 한국통신학회 학술대회논문집 2018 .01
모바일 센서 네트워크에서 압축 센싱을 이용한 저전력 데이터 전송 시스템
홍지연 ,  권정민 ,  권민혜 외 1명 한국통신학회논문지 2016 .11
지그비 기반의 로드 밸런싱을 위한 새로운 Leveling 라우팅 알고리즘 개발
한현수 ,  Giyenko And ,  ey 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2016 .04
효율적인 데이터 저장과 전송을 위한 최적 데이터 압축기법 선택
민영혜 ,  김재훈 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 2011 .04
지그비 기반 심전계의 데이터 전송률과 소비 전력 분석
김남진 ,  홍주현 ,  이태수 한국콘텐츠학회논문지 2006 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0