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구범모 (연세대학교) 김종만 (연세대학교) 남예진 (연세대학교) 성동진 (연세대학교) 이승희 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
476 - 476 (1page)

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낙상은 고령자들의 상해와 죽음의 주요 요인이다. 낙상 검출 알고리즘은 낙상을 사전에 감지하여 웨어러블 에어백을 통한 고관절 보호를 통하여 상해를 예방할 수 있다. 딥러닝 기반으로 낙상을 개발하기 위해서는 사전에 측정된 모의 데이터들을 사용하지만, 일반적으로는 낙상데이터가 일상생활데이터에 비해 부족하므로 클래스 불균형 현상이 발생된다. 본 연구에서는 신경망으로 낙상을 검출할 때, 클래스 불균형 현상을 해결하기 위한 기법 간의 비교를 목적으로 하였다. 30 명의 건강한 20 대 실험대상자들을 모집하였으며, 9 가지 낙상 동작과 14 가지 일상생활동작을 3 회씩 반복 수행하였다. 관성 센서는 전상장골극 중앙에 위치시켰으며, 3 축 가속도와 3 축 각속도를 100 Hz 샘플링 주파수로 측정하였다. 측정된 데이터를 2 개의 은닉층을 가지는 Deep Neural Network 모델을 사용하여 Binary Class(낙상과 비-낙상)으로 분류를 시도하였으며, 3 가지 클래스 불균형 해결 기 ... 전체 초록 보기
#Deep neural network #Fall detection #Pre-impact fall #IMU #Class imbalance

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