Acknowledgement
이 논문 또는 저서는 2007년 정부(교육인적자원부)의 재원으로 한국학술진흥재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (KRF-2007-511-D00226)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2008.11a
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- Pages.13-16
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- 2008
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Minimum Fuzzy Membership Function Extraction for Automatic Fall Detection
노인낙상 검출을 위한 최소 퍼지소속함수의 추출
- Jung K. Uhm (Dept of Computer Science, Kyungwon University) ;
- Hyoung J. Jang (Dept of Computer Science, Kyungwon University) ;
- Joon S. Lim (Dept of Computer Science, Kyungwon University)
- 엄정권 (경원대학교 전자계산학과) ;
- 장형종 (경원대학교 전자계산학과) ;
- 임준식 (경원대학교 전자계산학과)
- Published : 2008.11.14
Abstract
본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.
Keywords