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학술저널
저자정보
박희찬 (Dankook University) 최영찬 (Dankook University) 최상일 (Dankook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제11호(통권 제224호)
발행연도
2022.11
수록면
29 - 38 (10page)

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본 논문에서는 멀티 센서가 장착된 스마트 인솔로 측정한 보행 데이터에 대해 앙상블 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 타입을 분류하는 시스템을 제안한다. 보행 타입 분류 시스템은 인솔에 의해 측정된 데이터를 정규화하는 부분과 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 특징을 추출하는 부분, 그리고 추출된 특징을 입력으로 보행의 타입을 분류하는 부분으로 구성되어 있다. 서로 다른 특성을 가지는 CNN과 LSTM을 기반으로 하는 네트워크를 독립적으로 학습하여 두 종류의 보행 특징 맵을 추출하였으며, 각각의 분류 결과를 결합하여 최종적인 앙상블 네트워크의 분류결과를 도출하였다. 20~30대 성인의 걷기, 뛰기, 빠르게 걷기, 계단 오르기와 내려가기, 언덕 오르기와 내려가기의 7종류의 보행에 대해, 스마트 인솔을 이용하여 실측한 멀티 센서 데이터를 제안한 앙상블 네트워크로 분류해 본 결과 90% 이상의 높은 분류율을 보이는 것을 확인하였다.

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES

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