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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구성도 (아주대학교) 손경아 (아주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.8
발행연도
2015.8
수록면
1,031 - 1,038 (8page)

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스마트 폰의 출현에 이어 최근 웨어러블 기기와 IoT 개념의 등장으로 언제 어디서든 여러 다양한 객체들 간의 상호작용이 가능하게 되었다. 그 중 홈 네트워크를 이용한 스마트 홈 서비스를 위해서는 수많은 센서들이 필요하다. 이러한 스마트 환경에서의 센서 데이터를 이용하여 거주자의 행위를 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 각종 센서 데이터 마이닝 기법을 통한 행위 인식 및 패턴 분석을 위해 많은 센서가 사용되지만, IoT 스마트 홈 서비스를 위해 수많은 센서들이 설치되어야 한다면 비용의 문제와 에너지 소모의 문제를 야기할 것이다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 주성분 분석과 클러스터링 기법을 활용하여 적은 수의 센서를 선정하는 방식을 제안하며, 이에 따른 거주자 행위 인식률의 개선 효과를 보인다.
#센서 선정 #스마트 환경 #행위 인식 #EM 클러스터링 #서포트 벡터 머신 #주성분 분석 #차원 축소 #sensor selection #smart environment #activity recognition #EM clustering #support vector machine #principal component analysis #dimensionality reduction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 실험방법
3. 실험결과
4. 결론 및 향후연구
References

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