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Activity Recognition Using Sensor Networks 원문보기

International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, v.6 no.3, 2006년, pp.197 - 201  

Lee Jae-Hun (C613, School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ,  Lee Byoun-Gyun (C613, School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ,  Chung Woo-Yong (C613, School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ,  Kim Eun-Tai (C613, School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the implementation of a smart home, activity recognition technology using simple sensors is very important. In this paper, we propose a new activity recognition method based on Bayesian network (BN). The structure of the BN is learned by K2 algorithm and is composed of sensor nodes, activity node...

주제어

#Bayesian Network   #Smart home   #Context-aware   #K2-algorithm   #Activity recognition  

AI 본문요약
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제안 방법

  • In some cases we already have some parts of the model ready so we must update our new model so that it best fits the data. After we have a suita미e model we can predict future actions based on our model an keep updating the model so that it also takes new samples (evidence) into consideration.
  • But this naive Bayesian Network has problems like concentration of activity node, too many sensor and sensor relationship nodes, loss of activity that actually happened, and too short quantization time interv시 in activity recognition. So, in this paper, we propose the new activity recognition methods that has actually happened activity nodes, actually activated sensor nodes, BN structure derived from structure learning K2 algorithm, and reasonable quantization time interval. And from this proposed activity recognition method, BN has less complexity and provides better activity recognition rate.
  • To use these data in activity recognition, they excluded activity that happens less than six times, used all categorized sensors and sensor relationships nodes, used naive Bayesian Network with connection activity node to all sensor and sensor relationship nodes, quantized time in 3 minute interval, and 1 day cross validated the data. The corresponding struc-
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참고문헌 (7)

  1. Anand Ranganathan and Roy H. Campbell, 'A Middleware for Context-Aware Agents in Ubiquitous Computing Environments,' In ACM/IFIP/USENIX International Middleware Conference, 2003, Rio de Janeiro, Brazil, June 16-20, 2003 

  2. J. Anhalt, A. Smailagic, Daniel P. Siewiorek, F Gemperle, D. Salber, S. Weber, J. Beck, and J. Jennings, 'Toward Context-Aware Computing: Experiences and Lessons,' IEEE Intelligent Systems, Vol. 16, no. 3, pp. 38-46, May/Jun, 2001 

    상세보기

  3. http://courses.media.mit.edu/2004fall/mas622j/04.projects/home/ 

  4. Panu Korpipaa, Miika Koskinen, Johannes Peltola, Satu-Marja Makela and Tapio Seppanen, 'Bayesian approach to sensor-based context awareness,' Personal and Ubiquitous Computing pp. 113-124, July 2003 

    상세보기 crossref

  5. http://bnt.sourceforge.net/usage.html 

  6. http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bayes.html 

  7. E. Munguia Tapia, S. S. Intille, and K. Larson, 'Activity recognition in the home setting using simple and ubiquitous sensors,' in Proceedings of PERVASIVE 2004, Vol. LNCS 3001, A. Ferscha and F. Mattern, Eds. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2004, pp. 158-175 

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