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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jung-Eun Song (Korea National University of Transportation) Ju-Ho Jung (Korea National University of Transportation) Jun-Ho Ahn (Korea National University of Transportation)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제8호(통권 제185호)
발행연도
2019.8
수록면
95 - 103 (9page)

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According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.
#Dust #Vision #Activity #Pattern recognition #Artificial intelligence

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Algorithms
IV. Experiment & Result
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Statistics Korea / 2017 Causes of Death Statistics’ google schola KB FINANCIAL GROUP / 2019 Korea Single-person Furniture Research Report google schola K-indicator / the ratio of senior citizens living alone’ google schola News way / Why do you do "neighbor" and "cousin"? google schola Samsubg / Home IOT Smart Shing’ google schola

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