표제지
목차
Abstract 10
Ⅰ. 서론 11
1.1. 연구 배경과 필요성 11
1.2. 연구 목적 13
1.3. 연구의 구성 14
Ⅱ. 배경 이론 15
2.1. 낙상 감지 15
2.2. 학습과 모델 17
2.2.1. 기계학습과 딥러닝 17
2.2.2. 알고리즘과 모델의 생성 18
2.2.3. 모델 평가의 선행 연구 24
Ⅲ. 연구 방법 26
3.1. 시스템 구성 26
3.1.1. PCB 설계 26
3.1.2. 가속도센서와 자이로센서 28
3.2. 데이터 수집 및 처리 30
3.2.1. 실험 환경 30
3.2.2. 각도 측정 35
3.2.3. 데이터 증강 36
Ⅳ. 결과 분석 40
4.1. 모델 설계와 평가 지표 40
4.1.1. 예측 모델 설계 40
4.1.2. 평가 지표 41
4.2. 모델 평가 43
4.2.1. 환경 구성 및 하이퍼 파라미터 설정 43
4.2.2. 모델별 설정과 성능 평가 45
Ⅴ. 결론 55
참고문헌 57
표 3.1. Parts specification 28
표 3.2. Action Classification 32
표 4.1. Development Environment 43
표 4.2. Setting Common Parameters 44
표 4.3. SVM result according to C 45
표 4.4. CNN result according to learning rate 47
표 4.5. LSTM result according to learning rate 49
표 4.6. CNN-LSTM result according to learning rate 50
표 4.7. TCN result according to learning rate 52
표 4.8. Performance evaluation score using Confusion matrix based on Recall 53
표 4.9. Performance evaluation score using Confusion matrix based on F1-score 54
그림 1.1. Status of Disaster Victims by Type of Disaster in 2022. 11
그림 1.2. Fireground Injuries by Cause: 2021. 12
그림 2.1. Machine Learning and Model Creation. 17
그림 2.2. Support Vector in Two-Dimensional Space. 19
그림 2.3. Structure of CNN. 20
그림 2.4. Basic structure of LSTM unit. 21
그림 2.5. Architectural elements in a TCN. 23
그림 3.1. Structure of the System. 26
그림 3.2. Wearable sensor module PCB. 27
그림 3.3. Equipment Attached Status and Location. 31
그림 3.4. Overall View of the Belt and Attached Device. 31
그림 3.5. Falling movements. 33
그림 3.6. Falling data. 34
그림 3.7. Defining Fall Range by Comparing Changes in Angle and Magnitude of Acceleration. 35
그림 3.8. Comparison of Augmented Data. 39
그림 4.1. Creation and Evaluation of the Model. 40
그림 4.2. Confusion matrix. 41
그림 4.3. Composition of the Dataset[내용없음] 7
그림 4.4. Confusion matrix of SVM. 46
그림 4.5. Structure of 1D CNN model. 47
그림 4.6. Result of 1D CNN. 48
그림 4.7. Structure of LSTM model. 49
그림 4.8. Result of LSTM. 49
그림 4.9. Structure of CNN - LSTM model. 50
그림 4.10. Result of 1D CNN-LSTM. 51
그림 4.11. Temporal Convolutional Network. 51
그림 4.12. Result of TCN. 52