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현재 1인 가구 및 고령화 증가로 인한 고독사 사망률이 증가하고 있다. 여기서 가장 큰 문제는 가정에서 사고 발생 후 소통의 부재로 늦게 발견될 경우이다. 이에 따라 응급상황을 빠르게 알리고 조치할 수 있도록 사람의 쓰러지는 행동을 인식하여 조기에 발견할 수 있도록 한다. YOLO(You Only Look Once)는 객체 검출 기법 중 대표적인 기법으로 다른 객체 검출 기법과 빠른 속도에 비해 비슷한 정확도로 우수한 성능을 보였다. 따라서 본 논문에서는 YOLO를 활용하여 영상으로부터 낙상 상황 인식 방법에 대해 제안한다. 실험을 위해 낙상 상황 이미지를 직접 수집하고 라벨링 하여 데이터셋을 구축하였고 모델을 학습하였다. mAP와 precision, recall로 성능평가를 진행하였으며 실험결과, 좋은 성능을 보여주어 대부분의 낙상 사고를 인식하여 실용성을 입증하였다. 추후에는 실내가 아닌 야외의 CCTV에 제안방법을 적용하여 다양한 원인으로부터 사람의 낙상 상황을 인식함으로써 많은 변화를 줄 것으로 판단된다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088253074
