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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.5
- 발행연도
- 2016.5
- 수록면
- 531 - 540 (10page)
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최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 식사상황 인식 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. Li, V. Rozgic, G. Thatte, S. Lee, A. Emken, M.
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Practice and Theory, Vol. 18, No. 4, pp. 446-455,
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on-body accelerometers," Sensors, Vol. 10, No. 2,
pp. 1154-1175, 2010.
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A. M. Khan, Y. K. Lee, S. Y. Lee and T. S. Kim,
"A triaxial accelerometer-based physical-activity
recognition via augmented-signal features and a
hierarchical recognizer," IEEE Trans. on Information
Technology in Biomedicine, Vol. 14, No. 5, pp. 1166-
1172, 2010.
Y. J. Hong, I. J. Kim, S. C. Ahn and H. G. Kim,
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