교차 주의 모듈을 이용한 다중 모달리티 학습 기반 보폭 추정 네트워크

Q: 이 논문에서 정의한 교차 주의 모듈이란 무엇인가?

교차 주의 모듈은 Query와 Key-Value에 해당하는 입력 데이터를 다르게 주어 센서 간 상관관계를 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 Query에 가속도 센서를, Key-Value에 나머지 센서 데이터를 입력하여 가속도 센서와의 상관관계를 반영하도록 설계하였다.

Q: 다중 모달리티 학습 기반 보폭 추정 모델에 교차 주의 모듈을 적용하면 어떤 효과가 있는가?

연구 결과, 다중 모달리티 학습 기반 보폭 추정 모델에 교차 주의 모듈을 적용하면 모델의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 교차 주의 모듈을 사용하지 않은 모델 대비 평균 절대 오차(MAE)가 약 ±0.6cm 감소하여 보폭 추정 정확도가 개선된다.

태민우; 최영찬; 왕준기; 최상일

학술대회자료

저자정보: 태민우 (단국대학교) 최영찬 (단국대학교) 왕준기 (단국대학교) 최상일 (단국대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

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In this paper, we propose a deep learning-based method in estimating stride length through sensor data obtained by using an inertial measurement unit (IMU) consisting of a 3-axis acceleration and a 3-axis angular velocity sensor and a smart insole with a built-in pressure sensor. In addition, ... 전체 초록 보기

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