YOLO-Pose와 Repetition Network을 이용한 AI기반 심폐소생술 훈련 시스템 개발Development of AI Training System for CPR Using YOLO-Pose and Repetition Network
- Other Titles
- Development of AI Training System for CPR Using YOLO-Pose and Repetition Network
- Authors
- 김선영; 정현웅; 김홍주; 손태정; 최진혁; 유길상
- Issue Date
- Mar-2024
- Publisher
- 국제차세대융합기술학회
- Keywords
- Image Processing; CPR; Human Pose Estimation; YOLO-Pose; RepNet; 영상처리; 심폐소생술; 인체 자세 추정; YOLO-Pose; RepNet
- Citation
- 차세대융합기술학회논문지, v.8, no.3, pp 656 - 665
- Pages
- 10
- Journal Title
- 차세대융합기술학회논문지
- Volume
- 8
- Number
- 3
- Start Page
- 656
- End Page
- 665
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/91346
- DOI
- 10.33097/JNCTA.2024.08.3.656
- ISSN
- 2508-8270
- Abstract
- 최근 심장질환으로 인한 사망률 증가로 심정지 환자의 생존율을 높이는 심폐소생술 훈련의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 YOLOv8n-Pose와 RepNet을 활용하여 심폐소생술의 적절한 흉부압박 자세와 속도를피드백해 주는 교육 시스템을 제안하였다. 자세 교정을 위해 사람의 자세를 추정할 수 있는 YOLOv8n-Pose를 사용하였으며, 성능 향상을 목적으로 흉부압박 이미지 데이터 수집 과정을 거쳐 파인튜닝을 수행하였다. 흉부압박속도는 반복적인 동작의 횟수는 RepNet을 통해 판단하였다. 판정된 자세와 박자가 올바르지 않을 때 자막과 음성, 두 가지 방식으로 피드백을 제공하도록 하였다. 제안한 시스템은 심폐소생술 훈련 현장에서 학습자가 스스로자가 학습을 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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