정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
최장 공통 부분 수열을 이용한 반복 동작 검출 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Technique for Detecting Repetitive Motion Using the Longest Common Subsequence |
| 저자(Author) |
신윤철
임효상
YoonCheol Shin
Hyo-Sang Lim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 04 PP. 0250 ~ 0255 (2022. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS)을 이용하여 운동 동작 동영상에서 시작점이 불분명한 반복 동작을 검출하는 방법을 제안한다. 기존에 연구들은 운동 동작이 미리 정해져 있거나 데이터에 노이즈가 없는 상황만을 고려하였다. 본 논문은 운동 동작이 미리 정의되어 있지 않고 데이터에 노이즈가 존재하는 상황을 가정한다. 이러한 상황을 다루기 위해 대부분 운동의 시작 동작과 끝 동작이 같다는 것에 착안하여 LCS를 이용하여 반복 패턴을 검출한다. 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하고 제안하는 방법이 반복 패턴을 높은 정확도로 검출할 수 있음을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
We propose a technique exploiting the longest common subsequence (LCS) for detecting repetitive motion where the starting position of the motion is not known. Compared to the existing techniques, which only handle predefined motions with no noise, our technique considers the situation where motions are not predefined or known in advance, and the data include noises. We focus on the fact that most repetitive exercise motions include the same start and end patterns and use LCS to detect such repetitive patterns. Through experiments with real motion data, we show that our proposed technique can detect repetitive motions with high accuracy. |
| 키워드(Keyword) |
시계열
패턴 검출
패턴 카운트
최장 공통 부분 수열
time series
pattern detecting
pattern count
longest common subsequence
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
