A Study on Multiple Resident Activity Recognition using Deep Learning in Smart Home

스마트 홈 환경에서의 딥 러닝을 활용한 다중 거주자 행동 인식에 관한 연구

IoT 기술의 도래로 인하여 실생활에 사용되는 사물들에 Sensor가 부착되어 시간마다 Sensor data가 발생하는 세상이 열리게 되었다. 이러한 IoT Device들에 부착되어 있는 sensor를 통하여 수집이 된 data는 방대한 양을 가지기 때문에 Deep Learning에 적용하는데 충분하며 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 IoT Device들은 우리의 실제 생활에 아주 가까이 다양한 환경으로 접할 수 있다. 예를 들어 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트홈 등이 있다. 이러한 것들은 우리의 일상생활에 편리함과 직결되어 있다. 본 논문에서는 Smart home 환경에서의 Multi Resident Activity Recognition이다. Smart home의 가구에 부착되어 있는 센서에서 발생된 센서데이터를 활용하여 1) Training Similarity Network, 2) Embedding, 3) Clustering, 4) Recognizing 네 단계 프로세스를 거쳐 문제를 해결한다. 그 결과, 우리가 제안한 프로세스를 통하여 차원 축소 효과와 Un-seen data를 효과적으로 처리할수 있게 된다.