• Title/Summary/Keyword: UMAFall

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Fall detection based on GAN and LSTM (적대적 생성 신경망과 장단기 메모리셀을 이용한 낙상 검출)

  • Hyojin Shin;Jiyoung Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.21-22
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    • 2023

  • 본 논문에서는 낙상과 비낙상 구별을 위한 분류 모델을 제안한다. 일상생활과 낙상을 구분해 내는 것은 낙상이 발생하기 이전에 감지하고 사고를 예방할 수 있다. 낙상은 일상생활 중 일어나기 쉬우며, 노인들에게는 골절 및 기관 파열 등과 같은 심각한 부상을 초래할 수 있기 때문에 낙상 방지를 위한 낙상과 비낙상 행동의 구분은 중요한 문제이다. 따라서 실시간으로 수집되는 다양한 활동에서의 센서 데이터를 활용하여 낙상과 비낙상의 행동을 구분하였다.

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