실내 아동 안전을 위한 딥러닝 기반의 아동 행동 분석기술 개발 (A Development of Deep Learning-based Analysis of Behavior for Child Safety Indoors)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 21권 / 1호 / 91 ~ 100페이지
· 저자명 : 안시현, 문병인

초록

아동 관련 실내외 안전사고 발생이 꾸준히 증가하고 있다. 특히 교육 시설, 여가문화 및 놀이시설에서 어린이의 안전사고가 빈번하게 발생하고 있다. 오래전부터 다양한 노력이 추진되고 있지만, 사고 발생률은 여전히 줄어들지 않고 있다. 본 논문에서는 아동 행동 분석 인지를 위한 실시간 다중 영상 동시 입력 기술, 재식별(Re-identification) 및 딥러닝 기반 아동 행동 분석기술 등 다양한 유형의 어린이 사고를 예방하는 기술들을 제안한다. 최종적으로 객체 탐지 정확도 평가지표인 mAP(mean Average Precision) 80% 이상 이상행동 인식 정확도를 나타낸다. 이상 행동 분석 및 재식별 기술이 적용된 아동 행동분석 기반 통합서비스 플랫폼 UI/UX를 개발하였다. 향후 어린이 응급상황 알람 시스템(모바일 앱) 개발할 예정이다. 그 결과 어린이집 및 놀이시설 관리자들의 실시간 돌봄 없이 무인으로 아동 사고가 예방 및 최소화될 것으로 기대한다.

영어초록

The number of safety accidents involving children is steadily increasing. In particular, safety accidents at educational facilities and play facilities occur frequently. A lot of efforts have been made for a long time, but the accident rate is still not reduced. In this paper, we propose a system for preventing various children's accidents through multiple image processing, re-identification, and deep learning-based child behavior analysis technology. The accuracy of abnormal behavior recognition was over 80% for mAP. a service platform UI/UX based on child behavior analysis with re-identification technology was developed. we plan to develop a child emergency alarm system(mobile app) in the future. As a result, it will be possible to provide an integrated service that allows daycare center and amusement facility managers to prevent child accidents in advance.

참고자료

· 없음