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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
263 - 266 (4page)

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낙상은 노인들이 가장 두려워하는 문제 중 하나로 낙상 검출은 낙상으로 발생할 수 있는 긴급 상황으로부터 노인을 보호하는데 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 논문은 3축 가속도 센서를 사람의 허리에 부착해 움직이는 인체로부터 발생하는 가속도 값을 가중 퍼지 소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)에 적용하여 낙상을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 낙상/비낙상 데이터를 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 추출한 다음 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 전처리를 하였다. 전처리를 통해 추출된 11개의 계수를 NEWFM에 적용하였고, 실험결과 93.625%의 낙상 검출율을 얻을 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 설계 및 구현
3. 실험결과
4. 결론
[참고문헌]

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