멀티센서행동학습을위한그래프기반라이프로그세그멘테이션프레임워크

Abstract

본 논문에서는 라이프로그 데이터 기반의 행동 분류 모델에 대한 프레임워크를 제안한다. 기존의 논문들과는 다르게, 본 논문은 그래프 신경망 (GNN) 기반의 모델을 활용하여 멀티 센서 간의 종속성을 고려하고 세그먼테이션을 통해 행동 예측을 수행한다. 실험을 통해 제안하는 모델은 라이프로그 데이터에 대해 효과적인 행동 예측을 수행할 수 있음을 확인하였다.