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멀티모달 컨텍스트 융합 및 심층 신경망을 이용한 고수준 작업자 동작 인지 연구
High-level worker’s activity recognition using multi-modal context fusion and deep neural networks 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국외국어대학교
Hankuk University of Foreign Studies
연구책임자 이석룡
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-06
과제시작연도 2021
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO202100011506
과제고유번호 1345335659
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2022-04-30
키워드 동작 인지.상황 인지.심층 신경망.멀티모달 컨텍스트.컨텍스트 융합.activity recognition.context awareness.deep neural network.multimodal context.context fusion.

초록

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
다양한 모달리티 센서로부터 수집되는 데이터를 융합하는 멀티 모달 컨텍스트 융합 (multimodal context fusion) 기술과 심층 신경망 기술을 이용하여 생산 현장이나 물류창고 등의 작업 공간에서 작업자의 고수준 동작을 인지하는 기술을 개발함

○ 전체 내용
본 과제의 연구내용으로서, 1차 년도에는 작업자의 동작 특징을 정의하고 객체와 작업자 액션의 인지 기법을 연구하고, 2차년도에는 멀티모달 센서에 의한 작업자의 상황 인지 및 융합 알고리즘을 연구하며,

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 요 약 문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1.1 연구의 필요성 ... 4
  • 1.2 연구의 목표 및 연구 범위 ... 5
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • 2.1 1차 년도 연구의 내용 ... 6
  • 2.2 2차 년도 연구의 내용 ... 10
  • 2.3 3차 년도 연구의 내용 ... 12
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 15
  • 3.1 정성적 연구개발 성과 ... 15
  • 3.2 정량적 연구개발 성과 ... 15
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 17
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 17
  • 6. 참고문헌 ... 18
  • 끝페이지 ... 18

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참고문헌 (25)

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