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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정승수 (한경대학교) 김남호 (한국폴리텍대학교 분당융합기술교육원) 유윤섭 (한경대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
1,649 - 1,654 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2023

장단기 메모리와 합성곱 장단기 메모리를 통한 낙상감지 시스템 연구
정승수 ,  김남호 ,  유윤섭 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

2022

Yolo-pose를 이용한 장단기 메모리의 낙상감지 시스템 연구
정승수 ,  김남호 ,  유윤섭 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료
3축 가속도 데이터를 이용한 장단기 메모리의 노드수에 따른 낙상감지 시스템 연구
정승수 ,  김남호 ,  유윤섭 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2022.05 학술대회자료

2021

장단기 메모리를 이용한 노인 낙상감지시스템의 정규화에 대한 연구
정승수 ,  김남호 ,  유윤섭 한국정보통신학회논문지 2021.11 학술저널
3축 가속 센서의 가속 파라미터를 장단기 메모리에 적용한 낙상감지 시스템 연구
정승수 ,  김남호 ,  유윤섭 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
장단기 메모리 기반 노인 낙상감지에 대한 연구
정승수 ,  유윤섭 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
#텐서플로우 #낙상 감지 #노령층 #장단기 메모리 #Tensorflow #Fall detection #The elderly #Long short-term memory(LSTM)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 낙상감지 시스템
Ⅲ. 정규화 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Top Ten Reviews for Fall Detection of Seniors. Purch.com [Internet]. Available: http://www.toptenreviews.com/health/senior-care/best-fall-detection-sensors/ google schola S. S. Khan and J. Hoey, “Review of fall detection techniques: A data availability perspective,” Medical Engineering & Physics, vol. 39, pp. 12-22, Jan. 2017. DOI: 10.1016/j.medengphy.2016.10.014. google schola S. Khojasteh, J. R. Villar, C. Chira, V. M. González, and E. de la Cal, “Improving fall detection using an on-wrist wearable accelerometer,” Sensors, vol. 18, no. 5, pp. 1350, Apr. 2018. DOI: 10.3390/s18051350. google schola T. Xu, Y. Zhou, and J. Zhu, “New advances and challenges of fall detection systems: A survey” Applied Sciences, vol. 8, no. 3, pp. 418, 2018. DOI: 10.3390/app8030418. google schola H. Li, A. Shrestha, H. Heidari, J. L. Kernec, and F. Fioranelli, “Bi-LSTM network for multimodal continuous human activity recognition and fall detection,” IEEE Sensors Journal, vol. 20, no. 3, pp. 1191-1201, 2019. google schola

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