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고령자 노화진단 평가 시스템 구현을 위한 특징점 조사

The investigation for the implementation of aging diagnosis and evaluation system for the elderly
HCI 2012, 2012.1, 90-94 (5 pages)
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초록
65 세 이상의 고령자 인구는 전체인구의 11%를 차지한다. 기존에 사용되던 ADL, IADL, MMSE 와 같은 설문조사 기반 진단의 단점을 극복하기 위해 제시된 자동화 시스템에서 발생하는 현실적 문제점의 대안을 제시한다. 기존 자동화 연구들은 인식성능에 비례하는 설치비용과 주로 사용되는 교사학습방식의 알고리즘에서 발생하는 학습의 어려움 등이 문제로 제기되어 현실적인 적용에 제약이 뒤따른다. 이를 극복하기 위해 저가의 가속도계를 활용하되 현실적으로 학습이 불가능한 교사학습방식 대신 비교사학습법을 활용한 알고리즘을 이용하여 노화진단 시스템을 설계한다. 본 논문은 인식 성능의 향상을 위해 최적의 특징점을 찾고, 최적 부착위치의 선정을 주로 다룬다. 총 11 개의 특징점 후보를 제안 후, 이들을 Fisher ratio 를 사용, 집단내분산에 비해 집단간 분산의 비율이 상대적으로 높은 특징점을 선별하며, 가장 높은 결과를 내는 부착위치를 선정한다.

The population of over 65 years old people accounted for 11% of the total population in Korea. This paper proposes a realistic solution for critical problems in the automation system in replace of the conventional survey-based diagnosis such as ADL, IADL, MMSE and etc. It is reported that the conventional automatic aging diagnosis systems show the performance in proportion to costs and difficulty of data annotation in supervised learning algorithm, resulting in critical constraints for using it real-life. To overcome these drawbacks, we develop a new aging diagnosis system using low-cost accelerometers and unsupervised learning algorithm instead of supervised one. The optimized location of the sensor and features are mainly determined by comparing Fisher ratio between 11 feature candidates in this paper.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 자료 수집
4. 특징점 선정
5. 결과
6. 정리 및 추가사항
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