Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

골격 좌표 벡터 및 LSTM 모델을 이용한 넘어짐 검출Fall Detection using Skeletal Coordinate Vector and LSTM Model

Other Titles
Fall Detection using Skeletal Coordinate Vector and LSTM Model
Authors
시종욱손현철김다슬김문년정지연김규리김영형김성영
Issue Date
Dec-2020
Publisher
한국정보기술학회
Keywords
fall down detection; anomaly detection; deep learning; LSTM; skeletal coordinate vector
Citation
한국정보기술학회논문지, v.18, no.12, pp 19 - 29
Pages
11
Journal Title
한국정보기술학회논문지
Volume
18
Number
12
Start Page
19
End Page
29
URI
https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/25420
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.12.19
ISSN
1598-8619
Abstract
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.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
Department of IT Convergence > 1. Journal Articles
Department of Computer Engineering > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Kim, Young Hyung photo

Kim, Young Hyung
College of Engineering (Department of IT Convergence)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE