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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제1호
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 19 - 24 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.1.19
이용수
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건설 산업은 국가의 발전에 중요한 역할을 한다. 그러나 건설 산업 종사자들은 중기계를 사용하기 때문에 위험이 높고 추락 등의 사고를 예방하기 위해 지속적인 경계가 필요하다. 센서 기반 추락 감지 시스템은 신체에 부착할 때 휴대가 용이하여 정확하고 효율적인 것으로 평가된다. 본 연구에서는 웨어러블 센서인 자이로 및 가속도계를 사용하여 일부 정기적인 작업을 수행하면서 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 처리 및 세척한 후 학습 모델을 적용하였다. 낙상 감지를 위한 CNN-LSTM 기반 모델은 시계열 능력으로 인기가 많아 LSTM과 함께 CNN 특징 추출 능력 때문에 함께 도입되어 적용되었다. 50 Hz의 샘플링 주파수에서 가속도계 및 자이로 센서를 사용하여 제안된 CNN-LSTM 기반 모델은 99.91%의 정확도를 가진다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction and Background
2. Datasets Detail and Preparation
3. Methodology
4. Experimental Setup
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
A. H. Fakhrulddin, X. Fei and H. Li, "Convolutional neural networks (CNN) based human fall detection on Body Sensor Networks (BSN) sensor data," 2017 4th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), Hangzhou, pp. 1461-1465, China, 2017.
Ivan Miguel Pires, Nuno M. Garcia, Nuno Pombo, Francisco Flórez-Revuelta, Susanna Spinsante, Maria Canavarro Teixeira, "Identification of activities of daily living through data fusion on motion and magnetic sensors embedded on mobile device", Pervasive and Mobile Computing, vol. 47, pp. 78-93, Dec 2018.
Laboratory, B. I. (2017). Biomedical Informatics & eHealth Laboratory. Available: https://bmi.hmu.gr/ (downloaded 2022, Oct. 25).
M. Musci, D. De Martini, N. Blago, T. Facchinetti and M. Piastra, "Online Fall Detection Using Recurrent Neural Networks on Smart Wearable Devices," in IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, vol. 9, no. 3, pp. 1276-1289, 1 July-Sept. 2021.
W.H.O., W. H. (2008). WHo-Global-report-on-falls-prevention-in-older-age. World Health Organization. Available: https://www.who.int/publications/i/item/9789241563536.
Ivan Miguel Pires, Nuno M. Garcia, Nuno Pombo, Francisco Flórez-Revuelta, Susanna Spinsante, Maria Canavarro Teixeira, "Identification of activities of daily living through data fusion on motion and magnetic sensors embedded on mobile device", Pervasive and Mobile Computing, vol. 47, pp. 78-93, Dec 2018.
Laboratory, B. I. (2017). Biomedical Informatics & eHealth Laboratory. Available: https://bmi.hmu.gr/ (downloaded 2022, Oct. 25).
M. Musci, D. De Martini, N. Blago, T. Facchinetti and M. Piastra, "Online Fall Detection Using Recurrent Neural Networks on Smart Wearable Devices," in IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, vol. 9, no. 3, pp. 1276-1289, 1 July-Sept. 2021.
W.H.O., W. H. (2008). WHo-Global-report-on-falls-prevention-in-older-age. World Health Organization. Available: https://www.who.int/publications/i/item/9789241563536.
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