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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
현승호 (울산대학교 공과대학 전기공학부) 지영준 (울산대학교)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제44권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
147 - 156 (10page)

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Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, show- ering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmen- tation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neu- ral Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a con- denser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long- term.
#Sound classification #Deep learning #Water usage activity #Edge device

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