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착용형 가속도 센서와 영상 기반 자세 정보를 이용한 하이브리드 낙상 감지 기법
Hybrid Human Fall Detection Method Using Wearable Accelerometer and Video-Based Pose Data

  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.314-317
  • 저자
    민지홍, 배은태, 박준석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409362

원문정보

초록

한국어
현재 평균 수명 증가와 더불어 고령자의 일상 생활 중 안전 사고가 빈번히 발생하고 있으며, 이 중 낙상 사고가 큰 비중을 차지하고 있다. 피해를 최소화하기 위해서는 낙상 사고가 발생 시 신속하게 응급상황 대응기관으로 사고 발생 여부 및 위치를 알리는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가속도 센서가 탑재된 스마트 밴드와 영상 기반 자세 정보를 동시에 사용하여 낙상 여부를 판단하는 기법을 제안한다. 특히 복합 센서의 취득 정보 처리 지연시간을 일정 수준으로 관리하여, 응급 상황시에도 이를 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 확인하기 위해 처리 프로세스의 지연시간을 분석하는 실험을 진행하였다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Hybrid Human Fall Detection
4. Experiments
4.1. Experimental Setup
4.2. Experimental results
5. Conclusions
Acknowledgement
References

저자

  • 민지홍 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 인천, 대한민국 ]
  • 배은태 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 인천, 대한민국 ]
  • 박준석 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 인천, 대한민국 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      2021~2025
    • 십진분류
      KDC 566 DDC 004