관절 데이터 기반 동작 인식 모델 연합학습 프레임워크 연구

방준일; 홍성은; 전석환; 이주원; 김화종

doi:10.14801/jkiit.2023.21.3.39

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자료유형: 학술저널

저자정보: 방준일 (강원대학교) 홍성은 (한국제약바이오협회) 전석환 (강원대학교) 이주원 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제3호(JKIIT, Vol.21, No.3)

발행연도: 2023.3

수록면: 39 - 48 (10page)

DOI: 10.14801/jkiit.2023.21.3.39

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이 연구는 요양병원 환자를 병상의 영상장치로 촬영하고, 이 영상으로 동작 인식 모델을 구축하여 요양병원의 많은 환자를 돌보는 간병인에게 도움을 주는 시스템 중 연합학습 구현에 해당한다. 그래프 기반 동작 인식 딥러닝 모델의 연합학습에 비식별화 및 경량화가 된 ETRI-Activity3D 관절 데이터를 활용하였고, 시계열 그래프의 연합학습을 위해 STGCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks) 기반 동작 인식 모델을 경량화 등의 모델 수정을 하였다. 연합학습은 오픈 소스인 Flower를 기반으로 구현하였다. 연합학습 클라이언트에서 집계 알고리즘으로 취합한 글로벌 모델이 로컬 소유의 원본 데이터만을 사용한 모델보다 우수한 정확도를 보였다. 동일한 물적 시간적 자원으로 수행한 중앙집중형 모델과 비교하여 약 98%의 성능을 달성하였다.

#federated learning #motion recognition #classification #graph convolution network

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