CNN-LSTM 기반 낙상 감지 시스템 구현

초록

본 논문에서는 영상 데이터 처리 모델인 CNN(convolutional neural networks)과 시퀀스 데이터 처리 모델인LSTM(long short term memory)을 결합하여 낙상 감지 시스템 모델을 구현한다. 비접촉 적외선 열상 카메라 모듈(thermal array sensor)을 이용하여 인간의 보편적인 3가지 자세(서 있는 자세, 앉은 자세, 누운 자세)의 데이터세트를 수집하였다. 수집된 데이터를 CNN 알고리즘의 입력 값으로 사용하여 나온 출력 값을 LSTM 알고리즘의 입력 값으로 취하는 CNN-LSTM 결합형 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 비접촉 적외선 열상 카메라 모듈을이용하여 수집한 비디오 데이터세트를 통해서 CNN-LSTM, ResNetCNN-LSTM 두 가지 딥 러닝 모델에서 낙상감지 시스템을 구현한 후 각각 정확도를 비교 분석하였다. 실험 결과를 통한 정확도를 기반으로 향후 연구 방향에대해 논의한다.

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