Acknowledgement
본 과제(결과물)는 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 사회맞춤형 산학협력 선도대학(LINC+) 육성사업의 연구결과입니다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- fall
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- Pages.205-207
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- 2021
Motion Detection and Classification Using Deep Learning
딥 러닝을 사용한 동작 감지 및 분류
- Kim, Jiwoon (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Dahui (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Dong Hyun (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Jang, Seung Soon (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Cho, Hee Je (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Han, Yeoung Jin (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Jeongchang (Korea Maritime and Ocean University)
- 김지운 (한국해양대학교) ;
- 김다희 (한국해양대학교) ;
- 김동현 (한국해양대학교) ;
- 장승순 (한국해양대학교) ;
- 조희제 (한국해양대학교) ;
- 한영진 (한국해양대학교) ;
- 김정창 (한국해양대학교)
- Published : 2021.11.26
Abstract
본 논문에서는 딥러닝 (deeo learning)을 이용하여 x, y, z 세 축의 가속도계 측정 값을 이용하여 5가지 동작을 분류하고, 5가지의 동작이 아닌 다른 동작이 들어왔을 때 아닌 동작이라 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘으로는 동작 데이터 각 샘플 마다의 동작을 분류한 개별 판단을 적용하여 5가지 동작을 분류하고 5가지 동작이 아닌 다른 동작이 들어왔을 때 검출하도록 한다.
Keywords