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차형주 (Hankuk University of Foreign Studies) 박현우 (Hankuk University of Foreign Studies) Wenny Franciska Senjaya (Hankuk University of Foreign Studies) Feri Setiawan (Hankuk University of Foreign Studies) Aria Ghora Prabono (Hankuk University of Foreign Studies) Frans Prathama (Hankuk University of Foreign Studies) 이석룡 (Hankuk University of Foreign Studies)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
2,896 - 2,921 (26page)

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HAR(Human Activity Recognition) is a research area that aims to recognize human activities from a series of observations. While many works dealt with vision-based HAR, this work focuses on sensor-based HAR. This study attempts to build a system architecture to recognize human activities and behaviors in a workplace environment using multimodal sensor. Multimodal sensors of assembly sequence process are being used to collect the body skeleton, hand tracking motion and upper limb motion data. The synchronization among those devices is done by using PAA(Piecewise Aggregate Approximation) with HTTP requests. Acquired dataset using above techniques was then used to form a classification model, using feature extraction and two types of classifier; i.e. Random Forest(83.44% accuracy score) and Ensemble Classifier(62.58% with 0.0667 Hamming loss). The activity recognized by the classification was used for process discovery based on fuzzy-miner algorithm. Finally, the constructed process model was compared to the original process model designed according to the working procedure.
#Human Activity Recognition #Process Discovery

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