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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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      저자 : 이중범(JoongBeom Lee) (검색결과 1 건)
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      • 딥러닝 기반 독거노인 이상행동 감지 모니터링 시스템

        곽철민(CheolMin Kwak),김유상(YuSang Kim),이중범(JoongBeom Lee),정지민(JiMin Jung),유철중(CheolJung Yoo) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6

        의학의 발전과 수명의 연장으로 고령화 시대를 맞아 현재 독거노인 비율은 지속적으로 증가하는 추세이다. 독거노인들은 같이 생활하는 구성원이 없기 때문에 응급 상황에서의 대처가 미흡한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 IoT 기기와 이상행동 탐지 딥러닝 모델을 이용한다. 구축 발작 및 경련, 실신, 무반응 등의 행동 패턴 알고리즘을 설계하고, 학습된 행동 패턴이 탐지될 경우, 응급 상황임을 판단하고 신고할 수 있는 시스템을 구축한다. 이를 통해 본인의 신고에 의존하는 기존 서비스들의 문제점들을 해결하고자 한다. With advances in medicine and the extension of lifespan, the proportion of the senior living alone is continuously increasing in the age of aging. Because the senior living alone do not have members living with them, the situation in emergency situations is insufficient. To solve this problem, IoT devices and anomaly behavior detection deep learning models are used. Construction We design an algorithm for behavioral patterns such as seizures and convulsions, syncope, and non-response, and build a system that can determine and report an emergency when a learned behavioral pattern is detected. Through this, we intend to solve the problems of existing services that depend on the user’s report.

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