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저자정보
김건우 (동국대학교(서울)) 박상현 (동국대학교(서울)) 송찬호 (동국대학교(서울)) 유준민 (동국대학교(서울)) 정진우 (동국대학교(서울))
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
652 - 655 (4page)

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낙상사고는 고령자에게 흔하고, 주로 주거시설에서 발생한다. 기존 비전 기반 및 웨어러블 디바이스들을 사용한 낙상 감지 방법들은 이런 환경에서 문제점이 나타난다. 감지를 위한 장비들을 착용해야 하는 번거로움과 휴식 공간에서의 동작을 낙상으로 오판단하는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 해당 문제들을 해결하기 위하여 사용자의 생활 패턴을 수집하고 카메라를 통한 낙상 감지 후 생활 패턴을 이용하여 이차적으로 판단하는 이차 검증을 거쳐 기존의 낙상 감지 시스템보다 높은 정확도를 가지는 낙상 감지 시스템을 제안한다.
#Location based fall detection #PIR sensor #Skeleton node #YOLOv3-tiny #Deep learning #Image processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 위치 특정 모델 학습용 데이터 수집
Ⅲ. 위치 이상 감지 모델
Ⅳ. 이차 검증 낙상판단 시스템
Ⅴ. 결론
참고문헌

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