어린이집 아동 행동 모니터링을 위한 재식별 모델 파이프라인 (Re-identification Model Pipeline for Daycare Children Behavior Monitoring)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 61권 / 11호 / 129 ~ 138페이지
· 저자명 : 조현인, 최경묵, 어영정

초록

어린이집에서 교사 한 명당 관리할 수 있는 아동 수가 제한적인 상황에서, 아이들의 안전을 확보하면서 동시에 개별 행동 및 일과를 모니터링하는 것은 상당히 어려운 과제이다. 인공지능 기술, 특히 객체 탐지, 재식별, 추적 기술의 발전은 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 제시한다. 본 연구는 어린이집 내 CCTV 영상을 활용하여 유아와 교사를 자동으로 식별하고 추적하는 방법을 제안한다. 이를 통해 안전사고 예방을 위한 기술적 토대를 마련하고, 각 아동의 일상 활동을 효율적으로 모니터링하여 아이들의 행동 패턴과 발달 상황을 신속하게 파악할 수 있도록 한다. 또한, 실험실 환경이 아닌 실제 어린이집 상황에 적합한 탐지 및 개인 식별 방법을 제시하여 실용성을 높였다. 본 연구의 결과는 어린이집 환경에서의 안전 관리와 아동 발달 모니터링을 위한 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 향후 유아 교육 및 보육 분야에서의 기술 혁신에 기여할 것으로 기대된다.

영어초록

Teachers in daycare centers can manage only a limited number of children at a time, which creates challenges in ensuring the safety of children while monitoring their individual behaviors and daily routines. Recent advancements in artificial intelligence, especially in object detection, person re-identification, and object tracking, present new possibilities for addressing these challenges. This study proposes a method to automatically detect and identify children and teachers using CCTV video recordings in daycare centers. This approach aims to provide a technological foundation for preventing accidents and efficiently tracking daily activities of children, enabling quick evaluation of their behavior patterns and developmental progress. Furthermore, this study enhances practicality by presenting detection and identification methods suitable for real-world daycare settings as opposed to controlled laboratory environments. The results demonstrate the potential of this approach as an effective tool for safety management and child development monitoring in daycare contexts, contributing to technological innovation in early childhood education and care.

참고자료

· 없음