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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,113 - 1,117 (5page)
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A high percentage of accidental deaths among the elderly is a falling accident that is becoming a serious public health problem in an aging society. Hence, we proposed fall detection models using machine learning algorithms to detect falling behaviors. K-Nearest Neighbor and Random Forest algorithms were used to develop fall detection models. We utilized accelerometer measurement data from the UMAFall dataset to train fall detection models. Specifically, the UMAFallVD dataset was created from the UMAFall dataset by first applying vectorization to reflect the time-series data characteristics and then adding new independent variables, which are the average and maximum values of the differences of two consecutive accelerometer measurement data samples as well as the range of value of a series of accelerometer measurement data samples within a certain period of time. It was observed that the Random Forest-based fall detection model using UMAFallVD dataset outperforms. It was a remarkable result that the additional features, such as average and maximum values of the differences of data samples as well as the range of data samples, contribute the enhancement of Recall, which is the proportion of actual falling behaviors that were correctly classified as fall activities.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터세트 구성 및 데이터 전처리
Ⅲ. 머신러닝 알고리즘 및 성능 평가 지표
Ⅳ. 낙상 발생 감지 모델 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
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