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저자정보
박성우 (Handong Global Universit) 장석범 (Handong Global Universit) 오주희 (Handong Global University)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
528 - 531 (4page)

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본 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 조기 진단을 위한 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술의 적용 가능성을 탐구하였다. 자폐아의 상동적 행동을 식별하기 위해 CNN-GRU 통합 딥 러닝 아키텍처를 활용하였으며, 비통제된 비디오 데이터에서 복잡한 행동 패턴을 정확하게 분류 및 예측하도록 설계되었다. 연구 데이터셋은 YouTube, TikTok 등의 소셜 네트워크 서비스에서 수집된 영상과 Self-Stimulatory Behavior Dataset(SSBD)을 포함하고 있다. 본 모델은 테스트 데이터셋에서 약 62%의 정확도를 달성하였다. 이 결과는 전문 지식이 없는 이들도 자폐 증상을 조기에 인지할 수 있는 가능성을 시사한다.
#Autism Spectrum Disorder(ASD) #Computer Vision #uncontrolled #stereotyped behavior #early diagnosis #CNN #GRU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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