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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제4호
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 279 - 283 (5page)
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최근 구글의 안드로이드폰과 애플의 아이폰 등 다양한 센서를 갖추고 있는 스마트 폰이 증가하면서 스마트폰에 내장된 센서를 이용하는 서비스나 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구는 스마트폰이 등장하기 이전에도 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰을 기반으로 내장된 가속도 센서로부터 수집되는 3축 가속도 정보에 계층적 은닉 마르코프 모델을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 은닉마르코프모델은 시계열 패턴 인식에 좋은 성능을 보이지만, 모바일 기기에서는 메모리와 CPU 사용에 제약이 있으므로 복잡한 확률모델을 그대로 저수준 데이터에 사용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 동작 계층과 행동 계층을 나누어 은닉마르코프 모델을 설계하고, 동작 계층에서 처리된 정보를 이용하여 행동 인식 모델이 모바일 기기에서 잘 동작하는 것을 보였다. 또한 제안하는 방법의 가능성을 보이기 위하여 실제 수집된 가속도 데이터에 대해서 정확도를 비교/분석하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
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