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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허태호 (경희대학교) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.9
발행연도
2018.9
수록면
950 - 956 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.9.950

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관성센서 기반 행위인지 연구는 여러 센서를 신체에 부착하는 방식에서 스마트 기기의 출현 이후로 최소한의 센서만을 이용하는 방향으로 변화되었다. 본 논문에서는 최소한의 센서를 활용한 행위인지를 위하여 일반적으로 쉽게 구할 수 있는 스마트폰과 스마트워치를 사용하여 일상생활 행위를 중심으로 한 다단계 퓨전 행위인지 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 데이터 퓨전(Data Fusion), 특징퓨전(Feature Fusion), 결정 퓨전(Decision Fusion)을 모두 사용하며, 결정 퓨전에서는 일반적으로 사용되는 다수결 투표(Majority Voting) 방식 혹은 가중 투표 방식(Weighted Voting)이 아닌 사후확률(Posterior Probability)에 기반한 퓨전 방식을 사용하여 정확도와 신뢰도를 높였다. 실험은 확률 방식의 사용 여부 및 각각의 퓨전을 사용/미사용 했을 때의 성능을 비교하여 제안하는 방식의 우수성을 입증하였다.
#행위인지 #스마트폰 #스마트워치 #퓨전 #사후확률 #Activity Recognition #smartphone #smartwatch #fusion #posterior probability

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 스마트기기를 이용한 다단계 퓨전 기반 행위인지 기법
4. 성능 평가
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
U. G. Mangai, S. Samanta, S. Das, P. R. Chowdhury, A survey of decision fusion and feature fusion strategies for pattern classification, IETE Technical review, Vol. 27, No. 4, pp. 293-307, 2010. T. G. Dietterich, G. Bakiri, Solving multiclass learning problems via error-correcting output codes, Journal of artificial intelligence research, Vol. 2, pp. 263-286, 1994. E. B. Kong, T. G. Dietterich, Error-correcting output coding corrects bias and variance, Proc. of the Twelfth International Conference on Machine Learning, pp. 313-321, 1995. M. Shoaib, S. Bosch, H. Scholten, P. J. Havinga, O. D. Incel, Towards detection of bad habits by fusing smartphone and smartwatch sensors, Proc. of 2015 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops, pp. 591-596, 2015. F. B. A. Ramos, A. Lorayne, A. A. M. Costa, R. R. de Sousa, H. O. de Almeida, A. A. Perkusich, Combining Smartphone and Smartwatch Sensor Data in Activity Recognition Approaches: an Experimental Evaluation, Proc. of The 28th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, pp. 267-272, 2016.

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