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학술저널
저자정보
김미진 (한국전자기술연구원) 박병하 (한국전자기술연구원) 이석원 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제24권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.5392/JKCA.2024.24.06.001

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인간 행동 인식(Human Action Recognition, HAR)은 컴퓨터 비전 분야에서 다양한 방식으로 논의되는 중요한 문제로, 다양한 기술과 결합하여 의료, 보안 등의 분야에서 활용되어 왔다. 산업 현장에서는 HAR을 작업자의 행동을 인식하여 작업의 효율성을 향상하고 안전성을 확보하는 데 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Minimally Random Convolutional Kernel Transform (MINIROCKET)을 활용하여 IMU 센서 데이터를 통해 취득한 전신 스켈레톤 데이터를 기반으로 실시간 작업 행동을 예측하는 모델을 제안한다. 이 모델 학습에 활용되는 전신 모션 데이터는 실제 작업 현장에서 수집하였으며 데이터 처리 및 라벨링을 거쳐 적용된다. 제안하는 모델에서는 합성곱 커널을 활용하여 이 시계열 데이터의 특징을 추출하고 선형 회귀 모델에 입력하여 실시간 분류를 수행한다. 검증 데이터를 통한 실험 결과, 우리가 제안하는 실시간 작업 행동 인식 시스템은 99.45%의 높은 정확도와 평균 9.5㎳의 높은 실시간성을 가지며 실제 작업 환경에서의 적용 가능성을 확인하였다. 이 시스템은 작업자의 행동을 실시간으로 기록하고 시각화하여 제조 환경에서의 생산성과 훈련에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다.
#행동인식 #합성곱 커널 #시계열 데이터 #관성센서 #분류기 #Action Recognition #Convolutional Kernel #Time-series Data #IMU #Classifier

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 작업자 행동 인식 모델
Ⅳ. 실시간 작업 행동 인식 시스템
Ⅴ. 결론
참고문헌

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