이 연구는 실제 상황에서 수집된 인간 활동 데이터의 주석화 방법을 비교 및 평가하였다. 총 11명의 참여자가 2주 동안 스마트워치를 착용하고 4가지 주석화 방법(1. 현장 버튼 클릭, 2. 현장 앱 사용, 3. 회상 일기, 4. 시계열 데이터 기반 회상)을 사용하여 데이터에 주석을 달았다.
주석의 일관성과 누락 정도를 통계적으로 분석한 결과, 현장 버튼 클릭과 현장 앱 사용 방법이 회상 일기 방법보다 더 정확한 주석을 생성하였지만 누락된 주석이 많았다. 반면 회상 일기 방법은 일관성이 높았지만 시간 정보가 부정확했다. 시계열 데이터 기반 회상 방법은 이러한 단점을 보완하여 가장 완전하고 일관성 있는 주석을 생성했다.
딥러닝 모델 평가 결과, 주석화 방법에 따라 F1-Score가 최대 8%까지 차이났다. 이는 주석의 품질이 모델 성능에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여준다. 특히 시계열 데이터 기반 회상 방법이 가장 높은 성능을 보였다.
이 연구는 실제 상황에서의 활동 데이터 주석화 방법에 대한 중요성을 강조하며, 향후 연구에서 주석화 방법을 신중히 선택할 필요가 있음을 시사한다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Alexander Ho... um arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2305.08752.pdfTiefere Fragen