Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Human Action Recognition Model using Feature Engineering

특징 추출 기법을 이용한 사용자 행동 인식 모델

  • Kim, Dahye (Dept. of Future Convergence Technology, Soonchunhyang University) ;
  • Han, Yechan (Dept. of Future Convergence Technology, Soonchunhyang University) ;
  • Jeong, Young-Seob (Dept. of Bigdata Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Kim, Jae-yun (Dept. of Bigdata Engineering, Soonchunhyang University)
  • 김다혜 (순천향대학교 미래융합기술학과) ;
  • 한예찬 (순천향대학교 미래융합기술학과) ;
  • 정영섭 (순천향대학교 빅데이터공학과) ;
  • 김재윤 (순천향대학교 빅데이터공학과)
  • Published : 2021.07.14
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Abstract

사용자 행동 인식(HAR)은 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 현재 행동을 추측하는 것이며, 센서 데이터에서 특성을 추출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 특징 추출 기법을 사용하여 기계학습 모델을 비교한다. 변수마다 특성에 맞는 기법을 사용했으며, 정확도와 Kappa 통계량, F1 score 모두 SVM 모델에서 95.2%, 94.2%, 95.1%로 가장 높았다. 이는 기계학습 모델에서 특징 추출 기법을 사용하여 우수한 정확도를 달성할 수 있음을 보인다.

Keywords