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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 447 - 459 (13page)
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The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people"s contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people"s contexts.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. SOLUTION OF DEVICE MULTI- CLASSIFICATION
4. EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS
5. CONCLUSIONS
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Y.F. Chen and C. Shen, “Performance Analysis of Smart Phone-sensor Behavior for Human Activity Recognition,” IEEE Access, Vol. 5, pp. 3095-3110, 2017.
D. Anguita, A. Ghio, L. Oneto, X. Parra, J.L.R. Ortiz, “A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition Using Smart Phone,” Proceeding of European Symposium on Artificial Neural Networks, pp. 437-442, 2013.
S. Ryu and S. Kim, “Development of an Integrated IoT System for Searching Dependable Device based on User Property,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 5, pp. 791-799, 2017.
S.J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence- A Modern Approach, Third Edition, Pearson Education, New Jersey, USA, 2010.
C.W. Hsu and C.J. Lin, “A Comparison of Methods for Multi Class Support Vector Machines,” IEEE Transaction on Neural Networks, pp. 415-425，2012.
D. Anguita, A. Ghio, L. Oneto, X. Parra, J.L.R. Ortiz, “A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition Using Smart Phone,” Proceeding of European Symposium on Artificial Neural Networks, pp. 437-442, 2013.
S. Ryu and S. Kim, “Development of an Integrated IoT System for Searching Dependable Device based on User Property,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 5, pp. 791-799, 2017.
S.J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence- A Modern Approach, Third Edition, Pearson Education, New Jersey, USA, 2010.
C.W. Hsu and C.J. Lin, “A Comparison of Methods for Multi Class Support Vector Machines,” IEEE Transaction on Neural Networks, pp. 415-425，2012.
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