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ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1031
본 논문에서는 ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식 시스템을 제안한다. 인식되는 과정은 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 모션 데이터를 읽는 과정이다. 이 과정에서 모션 캡처 시스템에서 얻은 데이터가 시스템의 메모리에 입력된다. 그런 다음, 시스템은 모션 데이터로부터 특징벡터를 추출한다. 모션 데이터의 쿼터니언 데이터 값으로부터 변환된 3차원 위치 데이터는 시스템의 X-Y평면, Y-Z 평면, Z-X 평면에 투영되고, 그 값들은 최종 특징 벡터로 사용된다. 각 평면에 투영된 피쳐 벡터는 서로 다른 ELM을 학습하고 총 3개의 ELM이 학습된다. 마지막으로 학습된 각 ELM에 테스트 데이터를 입력하여 최종 인식 결과 값을 도출한다. 모션 데이터를 획득하기 전에 컴퓨터에 트레이닝 할 데이터셋으로 네 가지의 팔굽혀펴기 동작을 선정하였고, 이를 혼합하여 10가지의 동작을 선정하여 컴퓨터에 테스트 할 데이터 셋을 구축했다.
경로 예측 알고리즘의 빠른 투영 후보 선택을 위한 경로 단편 관리 구조
이 논문에서는 기존 경로 예측 알고리즘의 처리 속도를 향상시킬 수 있는 개선된 투영 후보 선택 알고리즘을 제안한다. 지금까지 다양한 사용자 이동 경로 예측 알고리즘이 개발되었으나 실시간 근거리예측 환경에 적합하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 새로운 예측 알고리즘이 제안되었으나 몇 가지 문제점을 지닌다. 특히 보다 빠른 처리 속도를 제공할 수 있도록 개선되어야 한다. 기존 예측 알고리즘의 높은 처리 시간의 주된 원인은 투영 후보 선택 연산의 높은 시간 복잡도이다. 따라서 이 논문에서는 기존 투영 후보 선택 알고리즘의 처리 속도를 개선할 수 있는 새로운 경로 단편 관리 구조와 향상된 투영 후보 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 평가를 통해 이 논문에서 제안한 알고리즘이 효과적임을 보인다.
