Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.1-9
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2022
In this paper, we propose the Deep Learning-Based Companion Animal Abnormal Behavior Detection Service, which using video and sensor data. Due to the recent increase in households with companion animals, the pet tech industry with artificial intelligence is growing in the existing food and medical-oriented companion animal market. In this study, companion animal behavior was classified and abnormal behavior was detected based on a deep learning model using various data for health management of companion animals through artificial intelligence. Video data and sensor data of companion animals are collected using CCTV and the manufactured pet wearable device, and used as input data for the model. Image data was processed by combining the YOLO(You Only Look Once) model and DeepLabCut for extracting joint coordinates to detect companion animal objects for behavior classification. Also, in order to process sensor data, GAT(Graph Attention Network), which can identify the correlation and characteristics of each sensor, was used.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.591-592
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2013
현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.655-656
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2023
반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.1218-1219
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2023
본 논문은 반려동물의 행동 분석을 개선하기 위해 IMU 센서 데이터와 딥러닝 모델을 결합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 IMU 웨어러블 디바이스를 통해 행동 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 총 6개의 클래스로 앉다. 서다. 엎드리다, 먹다, 킁킁대다, 걷다로 분류된다. 분류된 데이터는 클래스별로 데이터 증강 및 전처리 단계를 거친다. 행동 분류를 위해 ResNet과 LSTM을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 학습을 진행했다. ResNet-LSTM은 Accuracy 97%, F1-score 96%로 높은 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.366-372
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2002
본 연구는 제 1보와 2보로 구성되었으며, 본 연구의 목적은 1) 동작 인식형 입력기술에 기반한 디지털웨어(이하, DMDI로 약칭함)의 의류상품화 가능성을 탐색하고, 2) 소비자의 잠재적 수요에 기초하여 DMDI의 디자인을 개발하는 것이다. 제 1 보에서는 소비자의 DMDI 에 대한 잠재수요를 고찰하기 위하여, 디자인 에스노 그래피적 견지에 기초하여 개발된 심층면접 방식 및 범주분석 방식을 취하였다 그 분석 결과를 토대로 하여, DMDI를 위한 7가지의 가능성있는 애플리케이션 영역과 DMDI의 6가지 디자인 방향이 제안되었으며, 이를 토대로 디자인 프로토타입 개발을 위한 기본형 디자인을 제시하였다. 제 2보에서는 제 1보의 결과를 토대로 하여 DMDI의 디자인 프로토타입을 개발하였다. 본 학술발표는 제 1보의 내용을 중심으로 하여 DMDI에 대한 소비자 수요의 분석결과와 DMDI를 위한 기본형 디자인을 주요 내용으로 구성하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.281-282
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2013
맥박을 측정하는 방법 중 하나인 PPG(photoplethysmography) 센서는 설계가 비교적 간편하며 사용이 편한 장점이 있지만, 움직임으로 인한 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동잡음으로 인한 센서와 손가락 사이의 밀착되는 압력의 변화를 측정하여 왜곡된 신호를 보상하였다. PPG센서와 손가락 사이의 압력을 측정하기 위하여 FSR(force sensing resistor)센서를 이용하여 측정하였으며, 측정된 압력과 왜곡된 PPG 신호 비교를 통해 왜곡된 PPG신호와 FSR센서에서 얻은 압력 사이의 연관성을 확인하였고, 신호처리를 통하여 왜곡된 신호를 보상 시켰다. 이와 같은 방법으로 PPG신호를 보상하게 된다면 웨어러블한 환경에서의 적용뿐만 아니라 헬스케어로 응용이 가능할 것으로 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.7-8
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2017
각종 산업현장에서 작업자들의 안전 불감증으로 인해 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 스마트 작업자 안전벨트 및 행동인식 기반 위험경보 시스템은 이러한 상황을 방지하고자 작업자가 안전벨트의 훅을 제대로 걸지 않고 일을 진행하는 경우, 작업장 내에서 뛰어다니는 경우, 잘못된 자세로 일하는 경우를 시스템에서 인지하고 작업자, 관리자에게 알림을 줌으로서 작업자의 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.443-444
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2018
산업현장에서 직업 특성상 무거운 자재를 옮기는 일이 많다. 이때 과도한 무게로 인한 넘어짐, 신체적 피해와 끼임 사고 등 각종 일어날 수 있는 사고에 대해 개인이 조치할 수 없는 일이 대부분이다. 본 논문에서는 안전화에 IoT 기술을 적용해 작업자의 발의 압력분포도를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링하고 그에 따른 무거운 자재를 들었을 때의 치우침과 균형을 판별할 수 있도록 설계하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.07a
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pp.153-155
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2017
최근 건강관리 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 또한, 관련 기기가 단순히 건강진단 및 질병진단과 더불어서 치료까지 하나의 기기에서 이루어지는 테라그노시스 방향으로 개발되고 있다. 또한 치료를 위해 광유전학 기술을 이용하여 광반응성 단백질인 ChR2로 뇌세포의 자극을 조절할 수 있다. 뇌세포의 자극을 조절함으로써 뇌 질환의 발현 시 유용하게 대처할 수 있다. 본 논문에서 뇌의 전기적 신호를 획득하는 기기와 연동되는 IoT 시스템을 통해서 유비쿼터스 헬스케어에 대한 방법론에 대해서 서술한다. 특히, 뇌의 전기적 신호를 획득하는 장치를 통한 뇌, 신경 질환인 뇌전증에 대한 진단과 치료의 유무를 판단하는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에 대해서 서술한다. 이처럼 웨어러블 뇌파 신호 측정 장치와 연동되는 IoT 시스템을 통해 뇌파 신호를 지속적으로 모니터함으로써 사용자의 뇌전증의 발현 시 진단 및 치료, 긴급연락 서비스를 통해 사용자의 돌발 사태에 대해서 대처할 수 있는 방법론을 제시한다.
Kang, Myung Whan;Lee, Jai Kun;Lee, Han Gul;Kim, Han;Kang, Min Shik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.557-558
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2014
ICT 기술발전으로 웨어러블 디바이스(wearable device)와 증강현실(augmented reality: AR) 및 가상현실(virtual reality: VR)등은 차세대 게임 산업에 새로운 재미와 가치를 부여할 기술로 주목받고 있다. 특히 가상현실 기술은 컴퓨터 시뮬레이션으로 창출된 3차원 가상공간으로 사용자가 현실 세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있어 실재감과 몰입감을 경험하게 한다. 게임에서의 몰입과 실재감은 게임이용과 만족도에 큰 영향을 미치는 것으로 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 가상현실을 이용하여 유저와 상호작용하고, 사용자에게 현실과 유사한 긴장감을 줄 수 있는 극한 도망 게임을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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