표제지
목차
ABSTRACT 9
제1장 서론 10
제1절 연구 배경 10
제2절 웨어러블 IMU 소개 11
제3절 웨어러블 IMU 센서 기반 동작 인식 기존 연구 12
제4절 센서 데이터를 이미지화하여 동작 인식 기존 연구 13
제5절 연구 목표 14
제2장 기존방법과 한계점 및 아이디어 15
제1절 기존방법 15
1. 1D-CNN 15
2. Self-Attention 15
3. DeepConvLSTM 16
4. DeepConvLSTM with Attention 17
제2절 기존방법의 문제점 및 제안하는 아이디어 17
제3장 연구 방법 19
제1절 동작 데이터 수집 시스템 19
제2절 치유농업 단위 동작 데이터 수집 19
1. 치유농업 활동 단위 동작 정의 19
2. 데이터 수집 21
3. 데이터베이스 구축 21
제3절 치유 농업 단위 동작 인식 알고리즘 23
1. 데이터 전처리 23
2. CNN 기반 단위 동작 인식 알고리즘 25
제4절 치유 농업 연속 동작 인식 알고리즘 26
1. 데이터 전처리 26
2. Object detection 기반 연속동작 인식 알고리즘 27
제4장 연구 결과 28
제1절 기존 아키텍처 구현 및 평가 지표 28
제2절 치유농업 단위 동작 인식 결과 29
제3절 치유농업 연속동작 인식 결과 31
제5장 토론 및 결론 34
제1절 토론 34
1. 우리 방법과 기존방법 성능 비교 34
2. 연구의 한계점 35
제2절 결론 36
참고문헌 37
국문초록 40
〈표 3-1〉 치유농업 활동 단위 동작 정의 20
〈표 4-1〉 치유농업 활동 단위 동작 정의 29
〈표 4-2〉 단위 동작 인식 기존 모델과의 비교 31
〈표 4-3〉 연속동작 인식 기존 모델과의 비교 32
〈표 4-4〉 치유농업 활동 단위 동작 정의 33
〈그림 1-1〉 치유농업 활동 10
〈그림 2-1〉 object detection 알고리즘 사용 사진 18
〈그림 3-1〉 동작 데이터 수집 시스템 19
〈그림 3-2〉 치유농업 데이터수집 실험 22
〈그림 3-3〉 데이터베이스 구성 22
〈그림 3-4〉 반복 수집한 동작을 16개 단위 동작으로 구분 23
〈그림 3-5〉 센서 데이터로 동작 이미지 생성 25
〈그림 3-6〉 Resnet50 아키텍처 25
〈그림 3-7〉 센서 데이터로 연속동작 이미지 생성 26
〈그림 4-1〉 각 종류 동작 이미지 30
〈그림 4-2〉 단위 동작 인식 confusion matrix 30
〈그림 4-3〉 (a) 연속동작 이미지 labeling (b) 연속동작 이미지 predict 31
〈그림 4-4〉 연속동작 인식 confusion matrix 32