딥러닝을 이용한 치매 환자의 이상 행동 감지 시스템

이승진; 신동일; 신동규; SeungJin Lee; Dongil Shin; Dongkyoo Shin

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2019년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

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한글제목(Korean Title)	딥러닝을 이용한 치매 환자의 이상 행동 감지 시스템
영문제목(English Title)	Anomaly Detection System for Dementia Patients Using Deep Learning
저자(Author)	이승진 신동일 신동규 SeungJin Lee Dongil Shin Dongkyoo Shin
원문수록처(Citation)	VOL 20 NO. 02 PP. 0033 ~ 0034 (2019. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	최근 빠르게 증가하고 있는 노인 수는 고령 사회를 더욱 빠르게 진행시키고 있다. 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적 및 경제적 부담을 야기한다. 치매 환자의 증가는 그들을 돌보는 사람들에게 피해를 주며 돌보기 위한 많은 경제적 비용을 발생시킨다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템은 필수적이다. 따라서 본 연구는 항상 노인을 돌볼 수 없는 환경이나 혼자 사는 노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 감지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도로 사용하였고 센서가 아닌 이미지를 처리하여 인지한 경우도 있었다. 본 연구에서는 데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델과 지도 학습 모델을 동시에 사용하였으며 각각 오토인코더와 LSTM 모델을 사용하였다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습하였고 LSTM은 센서로 인지 가능한 행동을 학습하여 좀 더 세분화하여 분류하였다. 테스트결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 보였으며 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 LSTM 모델을 통과하도록 설계하였다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 예상된다.
영문내용 (English Abstract)
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