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김재인(Jaein Kim),이주원(Juwon Lee),장웅진(Ungjin Jang),이세리(Seri Lee),박주영(Jooyoung Park) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.6
본 논문은 파 이토치(PyTorch) 및 파이로(Pyro) 조합을 이용한 모션 특징 표현을 다룬다. 각종 센서에서 측정되는 모션데이터는 신체 활동 패턴을 기반으로 이루어지며, 일반적으로 시간에 따라 변화하며 고차원이다. 이러한 데이터의 특성을 단순히 추출된 데이터 자체를 활용하여 분석하기는 매우 어렵다. 이에 따라, 데이터의 특성을 표현하는데 있어 추출된 데이터가 아닌, 그 특성을 내포하는 어떠한 특징공간의 필요가 제기된다. 본 논문은 이러한 특징공간으로 잠재 공간(Latent space)을 사용하여 특징을 표현하는 문제를 고려한다. 이를 위하여 스마트폰 센서와 동적 잠재 공간 표현 방법론을 외부메모리와 함께 활용한다. 구체적인 코드 구현은 파이토치/파이로 조합을 이용하며, 실험 결과는 우수한 응용가능성을 보여준다. This paper deals with motion feature representation using PyTorch and Pyro combination. Motion data measured via a variety of sensors are based on physical activity patterns, and are typically time dependent and high-dimensional. It is very difficult to analyze the characteristics of such data by simply utilizing the extracted data themselves. Thus, the need for their dynamic and inherent features, rather than the extracted data, is raised in expressing the characteristics of the data. This paper considers the problem of expressing the features by using latent space. To do this, smart-phone sensors and dynamic latent space representation methods are utilized along with external memories. Our implementation is based on PyTorch/Pyro combination, and the experimental results show excellent applicability.
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