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Tori Bukit (Hankuk University of Foreign Studies) Ericka Bermudez (Hankuk University of Foreign Studies) Bernardo Nugroho Yahya (Hankuk University of Foreign Studies) Seok-Lyong Lee (Hankuk University of Foreign Studies)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2023.11
수록면
2,652 - 2,670 (19page)

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Human Activity Recognition (HAR) plays a pivotal role in sectors such as healthcare and security, with its effectiveness depending on the quality of utilized data. Recently, Federated Learning (FL) has emerged as a promising avenue, enhancing HAR model outcomes while prioritizing data privacy. However, the challenge of efficiently annotating sensor data, given its time-intensive nature and need for expertise, persists. Addressing this, our study unveils a framework that integrates the capabilities of Large Language Models (LLM) —with ChatGPT as a prime example— and a user feedback system. This approach aims to tackle the prevalent issue of scarce labeled data in a federated setting. Our preliminary evaluations highlight the robustness of this methodology. Custom prompts tailored for ChatGPT consistently surpass conventional techniques in detecting pseudo-label errors. A notable feature of our approach is its adaptability to zero-shot scenarios, capitalizing on the intrinsic strengths of pre-trained LLMs. By harmonizing FL and ChatGPT, our research paves the way for significantly enhancing labeled data quality in HAR, ensuring a marked improvement in the accuracy and dependability of HAR systems.

목차

Abstract
Introduction
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Methodology
Experiment Setting
Experiment Results
Conclusion
Future Work
References

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