2020년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
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| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 치매 환자 이상행동 탐지 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
Deep-learning based framework for detecting abnormal behavior in patients with dementia |
| 저자(Author) |
김국진
김성중
신동일
신동규
Kookjin Kim
Sungjoong Kim
Dongil Shin
Dongkyoo Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 01 PP. 0163 ~ 0164 (2020. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼 치매를 앓는 노인 비율 또한 빠르게 늘고 있으며 이는 사회적, 경제적비용을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상행동 탐지 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 MVC(Model-View-Controller)구조의 Python flask 서버를 AWS(Amazon Web Services)에서 구성하였으며, 센서 데이터를 수신하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 LSTM를 통해 도출된 이상행동 판단 결과를 데이터 관리 서버로 송신하는 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 본 프레임워크를 통해 머신러닝을 연계한 서버 시스템을 효율적으로 개발할 수 있을 것이다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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