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저자정보
유병일 (경북대학교) 이승환 (경북대학교) 문지환 (경북대학교) 이은성 (경북대학교) 이전윤 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.11
수록면
1,498 - 1,501 (4page)

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본 연구는 IMU 센서를 활용해 낙상 여부와 유형을 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 다층 신경망를 기반으로 미낙상, 전방 낙상, 후방 낙상, 측면 낙상을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 테스트 결과, 모델은 대부분의 낙상 유형을 정확히 예측했으며, 특히 낙상의 시작과 종료를 실시간으로 감지하여 실시간 낙상 감지 시스템으로서의 가능성을 확인하였다. 제안된 모델은 실시간 낙상 감지 시스템 개발에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다
#Fall Detection #Fall Classification #Multilayer Neural Network #Deep Learning #Time-series Data Classification #IMU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MNN을 이용한 낙상 감지 및 분류 모델
Ⅲ. 결론
참고문헌

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