단일 24GHz FMCW 레이더 및 2D CNN을 이용하여 학습되지 않은 요구조자의 자세 추정 기법 (An Untrained Person's Posture Estimation Scheme by Exploiting a Single 24GHz FMCW Radar and 2D CNN)

서지정보

· 발행기관 : 한국재난정보학회
· 수록지 정보 : 한국재난정보학회 논문집 / 19권 / 4호 / 897 ~ 907페이지
· 저자명 : 장경석, 주준호, 손초, 김영억

초록

연구 목적: 본 연구에서는 단일 24GHz FMCW레이더를 사용하여 수집된 적은 양의 학습데이터로 학습된 AI 모델을 사용하여 학습되지 않은 사람의 3가지 자세를 구분하고자 한다. 연구 방법: 실내에서 학습 대상자들의 3가지 자세(서기, 앉기, 눕기)에 대한 FFT데이터를 수집하여 2D 이미지로 변환시킨 후 제안하는 2D CNN 모델로 학습시켜 학습에 사용되지 않은 새로운 대상자들의 자세를 잘 구분할 수 있는지 실험을 통해 정확도를 분석하였다. 연구 결과: 제안하는 기법을 통해 3가지 자세의 평균 정확도가 89.99%임을 보였고, 기존의 1D CNN이나 SVM 보다 성능이 향상되었다. 결론: 실내에서 재난이 발생하는 경우 단일 FMCW 레이더와 AI 기법을 통해 요구조자의 자세를 추정하고자 하였으며, 학습되지 않은 대상자의 자세도 높은 정확도로 추정이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

영어초록

Purpose: In this study, We aim to estimate a untrained person's three postures using a 2D CNN model which is trained with minimal FFT data collected by a 24GHz FMCW radar. Method: In an indoor space, we collected FFT data for three distinct postures (standing, sitting, and lying) from three different individuals. To apply this data to a 2D CNN model, we first converted the collected data into 2D images. These images were then trained using the 2D CNN model to recognize the distinct features of each posture. Following the training, we evaluated the model's accuracy in differentiating the posture features across various individuals. Result: According to the experimental results, the average accuracy of the proposed scheme for the three postures was shown to be a 89.99% and it outperforms the conventional 1D CNN and the SVM schemes. Conclusion: In this study, we aim to estimate any person's three postures using a 2D CNN model and a 24GHz FMCW radar for disastrous situations in indoor. it is shown that the different posture of any persons can be accurately estimated even though his or her data is not used for training the AI model.

참고자료

· 없음