Development of real-time sitting posture classification using CNN = CNN을 이용한 실시간 앉은 자세 분류 개발
저자
발행사항
아산: 순천향대학교 대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 순천향대학교 대학원 : 컴퓨터학과 2020. 8
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
DDC
004 판사항(23)
발행국(도시)
충청남도
형태사항
viii, 50 p.;: 삽화, 도표; 26 cm
일반주기명
지도교수: 민세동
단면인쇄임
참고문헌: p. 44-48
UCI식별코드
I804:44009-200000336185
소장기관
Chronic low back pain is joint because of continuous static bad sitting positions habits. This habit of sitting posture with an unpleasant form cannot be easy to change. Therefore, this study aims to design an algorithm that detects in real-time ten sitting postures that remind the user of the sitting attitude using the device chair equipped with a Force Sensing Resistance 10x16 matrix sensor. We collected ten different posture data from 25 subjects using a chair with the FSR matrix sensor. The data used 160 sensor values from the FSR 10 x 16 matrix to apply for the posture classifications, and it collects 250000 frame samples. The real-time classification test accuracy predicted 97.10% for the ten different sitting positions. This study showed the possibility of real-time monitoring sitting postures through the instrumented regular chair combined with Deep Learning analysis to fix human wrong sit habits. Using such novel approaches for the accurate assessment of chair usage could offer visions into the relationships between sitting position, sitting behavior, and monitoring them in real-time. This study developed a sitting posture monitoring system that can recognize sitting posture in real-time using the CNN algorithm.
더보기만성 요통의 원인은 일반적으로 장기간 잘못된 앉은 자세 습관 때문에 나타납니다. 이러한 안좋은 형태의 앉은 자세 습관은 쉽게 개선이 되지 않습니다. 따라서 이 연구의 목적은 사용자에게 앉은 자세를 상기시키기 위해 Force-sensitive resistor (FSR) 10x16 크기의 매트릭스 센서가 장착 된 의자를 사용하여 사용자의 10 가지 앉은 자세를 실시간으로 감지하는 알고리즘을 개발하고자 합니다. 이를 위해, 본 연구에서는 FSR 매트릭스 센서가 장착 된 의자를 사용하여 25 명의 피험자로부터 10 가지 자세 데이터를 수집했습니다. 데이터는 자세 분류를 위해 FSR 10 x 16 매트릭스로부터 160개 각 채널의 센서 값을 사용했으며 총 250000 프레임 샘플을 수집했습니다. 실시간 분류 테스트 정확도는 10 개의 다른 앉은 자세에 대하여 97.10%를 예측했습니다. 이 연구는 사람의 잘못 된 앉은 습관을 개선하기 위해 앉은 자세를 계측할 수 있는 센서가 장착 된 의자와 딥 러닝 분석을 통해 앉은 자세를 실시간으로 모니터링 할 가능성을 보여주었습니다. 의자를 사용하여 앉은 자세의 정확한 평가를 위해 이러한 새로운 접근법을 사용한다면 앉은 자세와 습관 및 실시간 모니터링 간 관계에 대한 비전을 제공 할 수 있습니다. 본 연구는 CNN 알고리즘을 이용하여 앉은 자세를 실시간으로 인식할 수 있는 앉은 자세 모니터링 시스템을 개발하였습니다.
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