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시종욱 (금오공과대학교) 손현철 (금오공과대학교) 김다슬 (금오공과대학교) 김문년 (금오공과대학교) 정지연 (금오공과대학교) 김규리 (금오공과대학교) 김영형 (금오공과대학교) 김성영 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제12호(JKIIT, Vol.18, No.12)
발행연도
2020.12
수록면
19 - 29 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.12.19

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최근 들어 세계 각국에서는 고령화, 1인 가구 및 독거노인 증가 문제를 직면한 국가들이 많이 나타나고 있으며 이에 따라 고령자와 1인 가구의 삶의 질 향상을 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 1인 가구의 삶의 질 향상 방법 중 안전이라는 측면에 초점을 두어 넘어짐의 여부를 판단하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템의 방법으로는 골격 추출 기술을 사용하여 비디오 영상에서 골격 좌표를 추출하고 이 좌표를 벡터화하여 상관관계를 나타낸 후 이를 LSTM에 입력으로 넣어 넘어짐을 판단한다. 추출한 골격 좌표 중에서는 일부만을 사용하여 넘어짐의 판단 성능을 향상할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템의 성능을 5가지의 기준 데이터 세트를 사용하여 평가하였고, 대부분의 데이터 세트에서 우수한 성능을 보였다.
#fall down detection #anomaly detection #deep learning #LSTM #skeletal coordinate vector

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (36)

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통계청 / 2019 고령자 통계 google schola 통계청 / 인구총조사에 나타난 1인 가구의 현황 및 특성 google schola 데이터 솜 / 연도별 무연고 사망자 수 google schola M. Fañez / 2020 / Transfer learning and information retrieval applied to fall detection / Expert Systems google schola E. Dovgan / 2011 / Intelligent elderly-care prototype for fall and disease detection / Zdravniški Vestnik 80(11):824~831 google schola

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