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

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Efficient Gait Data Selection Using Explainable AI

해석 가능한 인공지능을 이용한 보행 데이터의 효율적인 선택

  • Choi, Young-Chan (Dept. of AI-based Convergence, Dankook University) ;
  • Tae, Min-Woo (Dept. of AI-based Convergence, Dankook University) ;
  • Choi, Sang-Il (Dept. of Computer Engineering, Dankook University)
  • 최영찬 (단국대학교 인공지능융합과) ;
  • 태민우 (단국대학교 인공지능융합과) ;
  • 최상일 (단국대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2022.07.13
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Abstract

본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(IITP-2022-0-00899, 멀티 모달 센서가 장착된 스마트 인솔을 이용한 보행 패턴 분석 시스템 개발)과 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 (IITP-2017-0-00091, 멀티 모달 딥러닝 기반의 바이오 헬스케어 데이터 분석 기술 개발)을 받아 수행된 연구임