스마트폰 WiFi 채널 상태 정보를 이용한 딥러닝 기반 사용자 행동 인식 방법

Q: 이 논문에서 정의한 WiFi CSI(Channel State Information)란 무엇인가?

무선 신호가 채널을 통해 전달될 때 발생하는 특성을 나타내는 값으로, 신호의 강도와 지연 및 분산 등을 포함한다. 본 연구에서는 스마트폰을 통해 수집된 이 값의 미세한 변화를 분석하여 사용자의 행동을 인식하는 핵심 데이터로 활용한다.

Q: 스마트폰의 WiFi CSI와 MobileNetV2를 활용한 행동 인식의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 제안한 기법은 평균 93.47%의 높은 정확도로 사용자 행동을 인식하였다. 특히 걷기와 정지 동작에서 높은 정확도를 보였으며, 경량 모델인 MobileNetV2를 통해 제한된 하드웨어 자원 환경에서도 효율적인 인식이 가능함을 입증하였다.

정승현; 김효진; 서영주

학술대회자료

저자정보: 정승현 (포항공과대학교) 김효진 (포항공과대학교) 서영주 (포항공과대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

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스마트폰과 WiFi 의 대중화로 언제 어디서나 손쉽게 네트워크 접속이 가능해졌고, 이를 바탕으로 다양한 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 무선 공유기를 활용한 딥러닝 기반 사용자 행동 인식 기법을 제안한다. 해당 기법은 다중 경로를 통해 수신되는 WiFi 신호의 특성을 활용하여 사용자의 행동에 ... 전체 초록 보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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