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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 768 - 779 (12page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.7.768
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Elderly people need to strengthen their muscle strength and improve their balance ability to prevent falls and chronic diseases. In this study, we modified the existing image classification-based model and performed regression analysis to accurately monitor the motor movements of the elderly. We also proposed a deep learning technique to improve the performance of the model by optimizing the network structure and learning method, and compared the performance. Through this, we derived the most suitable model for monitoring the motor movements of the elderly. This study is expected to contribute to the health care and safety of the elderly.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 기법의 특성 및 구성 요소
4. 실험 방법 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCE
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
W. Jiang and Z. Yin, “Human Activity Recognition using Wearable Sensors by Deep Convolutional Neural Networks,” ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, Vol. 10, No. 3, pp. 28-42, 2019.
S. An and U. Y. Ogras, “MARS: mmWave-based Assistive Rehabilitation System for Smart Healthcare,” ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Vol. 20, No. 5s, pp. 1-22, 2021.
J. Wang, Y. Chen, S. Hao, X. Peng, and L. Hu, “Deep Learning for Sensor-based Activity Recognition: A Survey,” Pattern Recognition Letters, Vol. 34, No. 15, pp. 24-33, 2017.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 770-778, 2016.
W. Jiang and Z. Yin, “Human Activity Recognition using Wearable Sensors by Deep Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, pp. 1-26, 2015.
S. An and U. Y. Ogras, “MARS: mmWave-based Assistive Rehabilitation System for Smart Healthcare,” ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Vol. 20, No. 5s, pp. 1-22, 2021.
J. Wang, Y. Chen, S. Hao, X. Peng, and L. Hu, “Deep Learning for Sensor-based Activity Recognition: A Survey,” Pattern Recognition Letters, Vol. 34, No. 15, pp. 24-33, 2017.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 770-778, 2016.
W. Jiang and Z. Yin, “Human Activity Recognition using Wearable Sensors by Deep Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, pp. 1-26, 2015.
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