• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.495-497
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• 2022

본 데이터 GAN 기법 데이터 증강기법을 적용하여 가속도 데이터를 증강하는 방법에 대해 연구한다. 가속도 데이터는 사람의 활동패턴을 인지하는데 있어 가장 기본적인 데이터로 활용된다. 가속도 데이터를 증강한 뒤, 활동패턴을 인지하는 머신러닝 모델 훈련에 사용한 결과 생성한 데이터가 육안으로 확인하였을 때 실제 데이터와 유사한 패턴을 형성하였고, 실제 활동패턴인지 모델 훈련에 사용한 결과 정확도(Accuracy)는 기존 데이터로만 훈련한 경우 74%인데 비해 증강된 데이터를 혼합하여 훈련하였을 때 약 88%로 개선된 것을 확인하였다.