Abstract
인간 행동 인식 문제는 높은 활용성으로 기계학습을 통해 패턴을 인식하고 행동을 예측하는 주제로 다양한 연구가 진행되어왔다. 하지만 데이터의 복잡성으로 행동을 정확하게 인식하는 문제는 쉽지 않으며 이를 해결하기 위해 사용하는 대부분의 딥러닝 모델은 많은 연산과 긴 학 습 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 줄넘기 센서를 통해 얻은 시계열 데이터를 사용하여 TDNN 기반의 효율적인 행동 인식 모델을 제안한다. 해당 모델의 성능 확인을 위해 2단 줄넘기 에 대한 인식 가능성을 실험한 결과, 93% 이상의 정확도를 기록하여 제안한 모델의 유용성을 확인하였다.
Type
Publication
Proceedings of 2024 Korea Computer Congress
Donghun Lee
Assistant Professor
Connecting artificial intelligence and mathematics, in both directions.