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(a) 컴퓨터가, 다수의 대상 사용자들마다 가속도계가 구비된 휴대 단말을 소지하도록 하고 미리 정해진 다수의 행동들을 수행하도록 하여, 다수의 대상 사용자들마다 각 행동에 대한 데이터를 수집하는 단계;(b) 상기 컴퓨터가, 상기 수집된 데이터로부터, 다수의 대상 사용자들마다 각 행동에 대한 다수의 특징들을 추출하는 단계;(c) 상기 컴퓨터가, 유전 알고리즘을 이용하여, 상기 다수의 특징들 중 상기 다수의 대상 사용자들 및 상기 다수의 행동들에 중요한 일부의 특징들을 선택하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨터가, 상기 선택된 일부의 특징들을 이용하여, 사용자의 행동을 분류하는 단계를 포함하고,상기 (c) 단계는,(c1) 상기 다수의 특징들로부터, 유전 알고리즘을 이용하여 각 대상 사용자의 각 행동마다 높은 영향을 미치는 특징들을 선택하는 단계;(c2) 상기 (c1) 단계를 통하여 선택된 특징들로부터, 유전 알고리즘을 이용하여 각 대상 사용자마다 중요한 특징들을 선택하는 단계; 및(c3) 상기 (c2) 단계를 통하여 선택된 특징들로부터, 유전 알고리즘을 이용하여 상기 다수의 대상 사용자들 및 상기 다수의 행동들에 중요한 특징들을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 독립적 행동 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 (c) 단계에서, 각 특징은 하나의 유전자로 표현되고, 선택된 특징들의 집합은 염색체로 표현되며, 유전자는 해당 특징이 선택되었는지 여부에 따른 인덱스에 의하여 염색체에 매핑되는 것을 특징으로 하는 사용자 독립적 행동 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 (c1) 단계는, 상기 각 대상 사용자의 각 행동마다 선택된 특징들을 결합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 독립적 행동 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 (c2) 단계는, 상기 각 대상 사용자마다 선택된 특징들을 결합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 독립적 행동 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 (d) 단계는, 인공 신경망 분류기를 이용하여 사용자의 행동을 분류하는 것을 특징으로 하는 사용자 독립적 행동 인식 방법
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