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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 340 - 347 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.2.340
이용수
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본 논문에서는 영상 데이터 처리 모델인 CNN(convolutional neural networks)과 시퀀스 데이터 처리 모델인 LSTM(long short term memory)을 결합하여 낙상 감지 시스템 모델을 구현한다. 비접촉 적외선 열상 카메라 모듈(thermal array sensor)을 이용하여 인간의 보편적인 3가지 자세(서 있는 자세, 앉은 자세, 누운 자세)의 데이터세트를 수집하였다. 수집된 데이터를 CNN 알고리즘의 입력 값으로 사용하여 나온 출력 값을 LSTM 알고리즘의 입력 값으로 취하는 CNN-LSTM 결합형 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 비접촉 적외선 열상 카메라 모듈을 이용하여 수집한 비디오 데이터세트를 통해서 CNN-LSTM, ResNetCNN-LSTM 두 가지 딥 러닝 모델에서 낙상감지 시스템을 구현한 후 각각 정확도를 비교 분석하였다. 실험 결과를 통한 정확도를 기반으로 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Ministry of Health and Welfare, Korea Institute for Healthcare Accreditation, Korean Patient Safety Incident Report 2019, Seoul: Korea Institute for Healthcare Accreditation, 2020.
Y. W. Lee, S. Y. Shin. Fall Detection System using the Thermal Array Sensor. KICS 2021, pp. 1124-1125, Jeju, Korea, Jun. 2021.
Y. LeCun, et al., “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998.
S. Liao, et al., “Logsig-RNN: A novel network for robust and efficient skeleton-based action recognition,” arXiv preprint arXiv: 2110.13008, 2021.
A. H. Khan, S. Li, and X. Cao, “Tracking control of redundant manipulator under active remote center-of-motion constraints: An RNN-based metaheuristic approach,” Sci. Chin. Inf. Sci., vol. 64, no. 3, pp. 1-18, 2021.
Y. W. Lee, S. Y. Shin. Fall Detection System using the Thermal Array Sensor. KICS 2021, pp. 1124-1125, Jeju, Korea, Jun. 2021.
Y. LeCun, et al., “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998.
S. Liao, et al., “Logsig-RNN: A novel network for robust and efficient skeleton-based action recognition,” arXiv preprint arXiv: 2110.13008, 2021.
A. H. Khan, S. Li, and X. Cao, “Tracking control of redundant manipulator under active remote center-of-motion constraints: An RNN-based metaheuristic approach,” Sci. Chin. Inf. Sci., vol. 64, no. 3, pp. 1-18, 2021.
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