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저자정보
최환석 (국립한밭대학교) 팽전 (국립한밭대학교) 지윤정 (국립한밭대학교) 고건호 (국립한밭대학교) 이우섭 (국립한밭대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
145 - 154 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.1.145

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낙상 발생 후 정신을 잃거나 상해로 인해 정상적인 움직임이 불가능한 경우 매우 위험하다. 이러한 위험 상황이 발생했을 경우 주변 사람, 보호자나 의료인의 즉각적인 대응이 필요하다. 이와 같은 복잡한 상황을 인지하기 위해서는 여러 가지 센서 데이터와 관련 정보를 함께 활용하는 데이터 퓨전 기법이 요구된다. 본 논문에서는 실시간 위험 상황인지를 위해 사용자의 다양한 동작 데이터와 이전 상황 데이터를 결합하는 데이터 퓨전 기반의 위험 상황인지 메커니즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘은 100ms마다 움직임 데이터를 수집하여 활동, 낙상, 운전, 위험 상태를 분류하고 2차적으로 활동의 세부 상태를 5가지로 구분한다. 실험을 통해 제안하는 메커니즘의 상황인지 성능을 분석하였으며 추후 위험상황 전달 서비스에 활용될 것으로 생각된다.
#데이터 퓨전 #위험 상황인지 #상황인지 #센서 데이터 #Data-fusion #Dangerous-situation aware #Situation aware #Sensor data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 위험 상황인지 메커니즘
Ⅳ. 성능분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
김창복 / 2008 / 상황인식 기반의 적응형 U-헬스케어 보안체계에 대한 연구 / 한국정보기술학회논문지 6(4):37~46 dbpia Kionix / Kionix Sensor Fusion google schola S. H. Han / 2004 / Data fusion: definition, problem, solution / Proceedings of Symposium of the Korean Statistical Society google schola K. Chaccour / 2017 / From Fall Detection to Fall Prevention : A Generic Classification of Fall-Related Systems / IEEE Sensors Journal 17(3):812~822 google schola 양혜경 / 2014 / 스마트 폰의 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 물리적 동작 인식 기법 / 멀티미디어학회논문지 17(4):506~513 dbpia

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