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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,928 - 1,931 (4page)
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This research aims to develop a non-contact system for detecting bed falls using four load cells installed on the legs of a bed. The proposed system is non-invasive and does not disrupt the user. Experiments were conducted with five adult participants, and simulated bed fall data were collected. A one-dimensional convolutional neural network (1-D CNN) model was employed to analyze the processed data, utilizing subject-independent training. The model achieved an accuracy of 87% in classifying falls, which was validated with test data. These results indicate that the load cell-based bed fall detection system has significant potential for practical applications in real-world environments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과 및 논의
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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