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NTIS 바로가기주관연구기관 | 가천대학교 Gachon University |
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연구책임자 | 최아영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008633 |
과제고유번호 | 1711184643 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-19 |
키워드 | 사용자 행동 인식.가속도 및 자이로 신호.영상을 통한 포즈 인식.멀티모달 데이터 퓨전.딥러닝.Human activity recognition.Accelerometer/gyroscope.Pose estimation.multimodal data fusion.deep learning. |
□ 연구개요
본 연구의 최종 목표는 영상정보와 센서정보를 통합하여 딥러닝 기반으로 단일 사용자의 행동 패턴과 다중 사용자 간의 상호작용을 인식하는 연구를 수행하였음. 이를 위해 영상신호를 통해 사용자의 관절 데이터를 추출하고, 웨어러블 기기를 통해 가속도, 자이로신호를 획득함. 획득된 이기종의 정보를 통합하여 행동 패턴을 인식할 수 있는 딥러닝 모델을 구축함. 딥러닝 모델로는 CNN과 LSTM 기반의 하이브리드 형태의 딥퓨전 네트워크를 활용하였으며 버클리 데이터베이스의 9가지 행동 인식에 대한 정확도는 모델별로 이미지만을 사용
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