2012년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사용자 행동인식을 위한 적응적 경계 보정기반 Particle Swarm Optimization 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Adaptive Boundary Correction based Particle Swarm Optimization for Activity Recognition |
| 저자(Author) |
허성욱
권용진
강규창
배창석
Seonguk Heo
Yongjin Kwon
Kyuchang Kang
Changseok Bae
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 02 PP. 1166 ~ 1169 (2012. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.1)
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영문내용
(English Abstract) |
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