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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 312 - 315 (4page)
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In this paper, we introduce a long short-term memory (LSTM)-based fall detection system using TensorFlow that can detect falls occurring in the person in daily living. 3-axis accelerometer data are aggregated for fall detection, and then three types of parameter are calculated. 4 types of activity of daily living (ADL) and 3 types of fall situation patterns are classified. The parameterized data are applied to LSTM. Learning proceeds until the Loss value becomes 0.5 or less. The best accuracy was 99.28% in both of the double parameter P<SUB>TGD</SUB> combined with angle and gravity-weight differential sum vector magnitude (GDSVM) and the multiple parameter combined with all parameters so that it is approximately same to that of the previous hidden Markov model (HMM).
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. FALL DETECTION SYSTEM
III. INFERENCE RESULTS
IV. Conclusions
REFERENCES
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