스마트폰 가속도 센서와 딥러닝 다중 레이어를 이용한 넘어짐 방향 판단 방법

송특섭

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송특섭 (목원대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제8호

발행연도: 2022.8

수록면: 1,165 - 1,171 (7page)

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가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식은 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트폰의 보급이 일반화되면서 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식 방법이 연구되고 있다. 노인의 경우 넘어지게 되면 심각한 부상으로 이어지는 경우가 많으며 공사 현장에서도 넘어짐은 중요한 사고원인 중 하나이다. 본 연구는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 사람의 넘어지는 방향에 대해 연구하였다. 기존에는, 인간의 행동을 인식하기 위해서 가속도벡터의 크기를 활용하는 것이 일반적인 방법이었다. 본 연구는 최근 많이 활용되고 있는 딥러닝 기법을 적용하여 인간의 넘어지는 방향을 인식하는 방법을 제안하였다.

#스마트폰 #가속도 센서 #방향 센서 #넘어짐 #Smartphone #Acceleration Sensor #Orientation Sensor #Falling

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Y. Wu, Y. Xiao, and H. Ge, “Fall Detection Monitoring System Based on MEMS Sensor,” in Proceeding 2020 International Conference on Applied Physics and Computing, Tokyo, Japan, pp. 1-7, 2020.

Y. Harari, N. Shawen, and C. K. Mummidisetty, M. V. Albert, K. P. Kording, and A. Jayaraman, “A smartphone-based online system for fall detection with alert notifications and contextual information of real-life falls,” Journal of NeuroEngineering Rehabil, vol. 18, no. 124, pp. 1-13, Aug. 2021.

A. Chelli and M. Patzold, “A Machine Learning Approach for Fall Detection and Daily Living Activity Recognition,” IEEE Access, vol. 7, pp. 38670-38687, Mar. 2019.

F. Shu and J. Shu, “An eight-camera fall detection system using human fall pattern recognition via machine learning by a low-cost android box,” Scientific Reports, vol. 11, no. 2471, pp. 1-16, Jan. 2021.

Korea Occupational Safety and Health Agency [Internet]. Available: https://www.kosha.or.kr/kosha/index.do

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