한국인터넷정보학회 논문지
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| 한글제목(Korean Title) |
영상, 음성, 활동, 먼지 센서를 융합한 딥러닝 기반 사용자 이상 징후 탐지 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning-Based User Emergency Event Detection Algorithms Fusing Vision, Audio, Activity and Dust Sensors |
| 저자(Author) |
정주호
이도현
김성수
안준호
Ju-ho Jung
Do-hyun Lee
Seong-su Kim
Jun-ho Ahn
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 05 PP. 0109 ~ 0118 (2020. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지 패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합 방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, people are spending a lot of time inside their homes because of various diseases. It is difficult to ask others for help in the case of a single-person household that is injured in the house or infected with a disease and needs help from others. In this study, an algorithm is proposed to detect emergency event, which are situations in which single-person households need help from others, such as injuries or disease infections, in their homes. It proposes vision pattern detection algorithms using home CCTVs, audio pattern detection algorithms using artificial intelligence speakers, activity pattern detection algorithms using acceleration sensors in smartphones, and dust pattern detection algorithms using air purifiers. However, if it is difficult to use due to security issues of home CCTVs, it proposes a fusion method combining audio, activity and dust pattern sensors. Each algorithm collected data through YouTube and experiments to measure accuracy.
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| 키워드(Keyword) |
영상
음성
활동
먼지
센서
딥러닝
이상 징후
패턴
Vision
audio
activity
dust
sensors
deep learning
abnormal event
patterns
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