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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서상민 (강릉원주대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
629 - 637 (9page)

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인간 행동 인식은 사물의 움직임을 이해하고 분석하는 것으로 기계와 상호 작용을 할 수 있도록 하는 기술이다. 전통적인 인간 행동 인식기는, 센서로부터 얻은 정보를 머신 런닝을 이용하여 동작을 분류하여 각 행동을 인식하였다. 이 논문에서는 인간 행동 인식을 딥러닝을 이용하여 동작을 분류한다. 특히 이 논문에서는, 색공간에서 색차가 이미지의 선명함을 좌우 할 수 있다는 동기에서 출발하여 준 최적의 색차를 구하였고, 기준선 실험을 통하여 제안하는 방법이 실제 유용하다는 것을 검증하였다. 그 후 실제 사용될 신경망을 설계하였고, 교차 검증을 통하여 f1-score=0.93, 각 동작별 AUC는 0.98~1.0을 얻었다.
#Artificial intelligence #Convolution neural network #Color difference #Color space #Deep learning #Human activity recognition (HAR) #Sensors #Time series data

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M. S. Kim / 2018 / Trends in activity recognition using smartphone sensors / Electronics and telecommunications trends 33(3):89~99 google schola 김진술 / 2010 / 청각장애인의 의사소통을 위한 친화적 디지털 핸드제스처 시스템 연구 / 한국지식정보기술학회 논문지 5(2):97~103 dbpia 김영인 / 2018 / 스마트폰 센서를 이용한 사용자 행위 기반 개인 분류 기법의 성능 평가 / 한국지식정보기술학회 논문지 13(6):835~845 dbpia Y. Liu / 2016 / From action to activity : Sensor-based activity recognition / Neurocomputing 181(12):108~115 google schola 서상민 / 2019 / 고속 딥러닝 알고리즘의 효과적인 구현 / 한국지식정보기술학회 논문지 14(5):553~561 dbpia

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