Acknowledgement
본 연구는 2023년 과학기술정통통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(No. 2019-0-01834).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.633-635
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Design of Behavioral Prediction through Diffusion Model-based Sensor Data Frequency Interpolation
Diffusion Model 기반 센서 데이터 주파수 보간을 통한 행동 예측 설계
- Jeong Hyeon Park (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Jun Hyeok Go (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Siung Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Nammee Moon (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.
Keywords