스마트폰 내장 센서와 SimilarNet을 이용한 보행자 방향 감지

Pedestrian direction detection using smartphone integrated sensors and deep learning

초록

본 논문에서는 SimilarNet을 이용한 1:1 비교 기법을 시계열 분석에 적용한 보행 상태 추정 모델을 제안한다. SimilarNet은 1:1 비교에 특화된 모델을 설계하기 위한 딥러닝 레이어이며, 이를 응용하면 시계열의 분류 등 다양한 문제를 해결할 수 있다. 제안 모델은 SimilarNet을 이용하여 사용자의 보행 상태에 따라 분류된 센서 측정 데이터와 현재 시점의 센서 측정 데이터를 1:1로 비교하여 사용자 보행 상태를 추정한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델은 동일한 임베딩 모델을 사용한 기존 분류 모델보다 44.11% 향상된 정확도와 기존 모델보다 30% 우수한 학습 성공률을 보인다.

키워드

Step detection; Indoor positioning; Pedestrian direction detectio; 보행 인식; 실내측위; 보행자 방향 감지; 비교; 딥 러닝
제목
스마트폰 내장 센서와 SimilarNet을 이용한 보행자 방향 감지
제목 (타언어)
Pedestrian direction detection using smartphone integrated sensors and deep learning
저자
이충헌; 최원익
DOI
10.23019/kingpc.19.6.202312.004
발행일
2023-12
유형
Y
저널명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
권
19
호
6
페이지
40 ~ 50