2018년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
RNN LSTM을 이용한 사람 행동 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Human Activity Recognition Using RNN LSTM |
| 저자(Author) |
김상철 이경재 김태기
Sang-Chul Kim
Kyung Jae Lee
Taegi Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0435 ~ 0437 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
IEEE 802.11n을 따르는 NIC인 Intel WiFi Link 5300을 이용하여 CSI(Channel State Information)을 수집할 수 있다. 흔히 볼 수 있는 AP(Access Point)와 NIC 사이에서, 혹은 NIC와 NIC 사이에서 사람의 움직임은 WiFi 파의 파형에 변화를 야기시킨다. 사람의 행동에 의해 변화된 파형은 특정한 모양이 가지며 이러한 점을 분석 및 학습을 할 수 있다. 이 때 수집은 CSI Tool을 이용하여 행하며 수집된 CSI 데이터를 딥 러닝(Deep learning)의 기술인 RNN(Recurrent Neural Networking) LSTM(Long-Short Term Memory)으로 학습하고 모델을 만들 수 있으며, LSTM을 이용하여 학습된 모델로 사람의 행동을 인식하여 예측하는 방법을 설명한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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