퍼스널 라이프로그 기반 생활 패턴의 일상 여부에 대한 분류
Classification of Daily Life Style Patterns based on Personal Life Log
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초록
본 논문에서는 개인의 일상생활에서의 기록인 퍼스널 라이프로그에 기반하여 사용자의 생활 패턴을 분석하여 분류하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 라이프로그 데이터는 사용자가 일 년에 걸쳐 날짜를 기준으로 방문한 위치와 시간으로 구성된다. 사용자의 라이프로그로부터 얻어지는 일상생활 패턴 데이터는 정상적인 패턴과 그렇지 않은패턴으로 구분되어 관리되고 하나의 은닉 계층을 갖는 다중 계층 퍼셉트론으로 학습 및 분류된다. 제안된 방법에의한 실험 결과 일상생활에서의 행동 패턴을 정상적인 것과 그렇지 않은 것으로 효과적으로 분류하는 것을 확인할수 있었다.
Abstract
This paper proposes a life pattern classification algorithm based on personal life log which is a digitalized record of daily life. In this paper, we construct life log database from the specific visiting places and time stamps on a user's everyday life. The daily life pattern is classified either normal activity or abnormal one,and then recorded as the personal life log. This paper employs multi-layer perceptron with one hidden layer to classifying the life patterns after learning with the training life log data set. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively classify daily life patterns.
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