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[일시]
2024.11.11

[세미나 주제]
CSI-based HAR with shapelet approach

[발표자]
정종민

[요약]
본 발표에서는 Channel State Information (CSI) 데이터를 기반으로 한 Human Action Recognition (HAR) 과업에 shapelet approach를 활용한 연구를 다룬다.
본 발표는 KMeans 군집화를 활용하여 initial shapelet을 설정하고 gradient descent 기반으로 최적의 shapelet을 탐색하는 Learning Time-series Shapelets (LTS)를 다룬다.
LTS는 근사최적의 shapelet을 탐색하지만, initial shapelet을 설정하기 위한 KMeans 군집화 기법은 K값에 민감하다는 단점이 존재한다.
이에 본 발표에서는 Affinity propagation을 활용하는 것을 연구 아이디어로 제안하지만, 유사도 전파 알고리즘의 높은 계산 비용은 여전히 challenging point로 남아있다.

[관련 논문]
- Learning Time-Series Shapelets
- Improved Indoor Localization Performance Using a Modified Affinity Propagation Clustering Algorithm with Context Similarity Coefficient