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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 277 - 286 (10page)
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In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
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참고문헌 (13)
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P. Casale / 2011 / Human Activity Recognition from Accelerometer Data Using a Wearable Device / Proceedings of Pattern Recognition and Image Analysis :289~296
T. Fujimoto / 2013 / Wearable Human Activity Recognition by Electrocardiograph and Accelerometer / Proceedings of 2013 IEEE 43rd International Symposium on Multiple-Valued Logic :12~17
신수연 / 2018 / 다중모드 센서와 LSTM 기반의 딥 러닝을 이용한 인간의 행동인식 시스템 / 대한기계학회논문집 A 42(2):111~121
O. Ann / 2015 / Human Activity Recognition: A Review / Proceedings of 4th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering :389~393
S. Ke / 2013 / A Review on Video-Based Human Activity Recognition / Computers 2(2):88~131
T. Fujimoto / 2013 / Wearable Human Activity Recognition by Electrocardiograph and Accelerometer / Proceedings of 2013 IEEE 43rd International Symposium on Multiple-Valued Logic :12~17
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O. Ann / 2015 / Human Activity Recognition: A Review / Proceedings of 4th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering :389~393
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