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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
위희주 (한국과학기술원) 김현주 (한국과학기술원) 이동만 (한국과학기술원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
868 - 871 (4page)

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스마트 홈에서 더 나은 거주 환경을 제공하기 위해, 센서를 이용해 거주자의 상황을 파악하고 다음 행동을 예측하는 행위 인지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 실생활에 적용하기 위해서는 각 센서가 어떤 거주자로부터 발생하였는지를 파악하는 데이터-사용자 연관 연구가 진행되어야 한다. 거주자 수가 많아질수록 이 데이터-사용자 연관 문제는 중요해지지만, 현재 관련 연구가 많이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 결합된 라벨링 기법과 인공 신경망을 새 모델을 제안한다. 기존 모델과 비교해본 결과, 더 높은 평균 정확도와 좁은 예측 범위를 가짐을 확인하였다.
#데이터-사용자 연관 #행위 인지 #스마트 홈 #다중거주자 #센서 데이터 #인공 신경망 #deep learning #data association

목차

요약문
1. 서론
2. 모델 설계
3. 평가
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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