Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
멀티 센서 행동 학습을 위한 그래프 기반 라이프로그 세그멘테이션 프레임워크
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 성은선 | - |
| dc.contributor.author | 이하림 | - |
| dc.contributor.author | 채동규 | - |
| dc.contributor.author | 이상철 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T07:58:19Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-04T07:58:19Z | - |
| dc.date.created | 2023-07-20 | - |
| dc.date.issued | 2023-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/190029 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 라이프로그 데이터 기반의 행동 분류 모델에 대한 프레임워크를 제안한다. 기존의 논문들과는 다르게, 본 논문은 그래프 신경망 (GNN) 기반의 모델을 활용하여 멀티 센서 간의 종속성을고려하고 세그먼테이션을 통해 행동 예측을 수행한다. 실험을 통해 제안하는 모델은 라이프로그 데이터에 대해 효과적인 행동 예측을 수행할 수 있음을 확인하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 멀티 센서 행동 학습을 위한 그래프 기반 라이프로그 세그멘테이션 프레임워크 | - |
| dc.title.alternative | A Graph-based Lifelog Segmentation Framework for Multi-Sensor Activity Recognition | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 채동규 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023), pp.2055 - 2057 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
| dc.citation.title | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
| dc.citation.startPage | 2055 | - |
| dc.citation.endPage | 2057 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11488630 | - |
- Files in This Item
- Go to Link
- Appears in
Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Related Researcher
- Chae, Dong Kyu
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)