We propose a novel data-driven feature extraction approach based on direct causality and fuzzy temporal windows (FTWs) to improve the precision of human activity recognition and mitigate the problems of easily-confused activities and unlabeled data, which significantly degrade classification performance owing to the correlation of labeled data. In recognizing activities, the proposed approach not only considers the importance of oncoming short-term sensor data but also considers the continuity from past activities of the preceding long-term sensor data. In terms of the oncoming data, the causality feature is extracted using the direct transfer entropy to determine the unique pattern of an activity, which represents the quantified causal relationship between sensor activations. In terms of the preceding data, several hours of historical data are compressed to fuzzy features based on FTWs. Subsequently, the causality and fuzzy features are fused by matrix multiplication to express distinct features of activities. To effectively learn the spatiotemporal dependencies of the fused feature, deep long short-term memory (LSTM), two-dimensional convolutional neural network (2D-CNN), and hybrid models composed of a combination of LSTM and CNN were used. Leave-one-day-out cross-validation was performed based on the CASAS open datasets, including Aruba, Cairo, and Milan. The results showed that the macro-F1-scores were improved by 16.4, 37.5, and 18.5%, respectively, compared with those of the FTW-only environments. In addition, the proposed approach could improve the precision of activity recognition and mitigate the problems associated with the environments containing unlabeled data.
본 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 - 비영리 - 변경금지 (CC BY NC ND) 조건에 따라 이용할 수 있습니다.
저작권정책 안내문
한국전자동신연구원 지식공유플랫폼 저작권정책
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.