대학보유기술

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보유기술정보
출원번호 / 일자	1020180173524 (2018-12-31)
등록번호 / 일자	1022331570000 (2021-03-23)
발명자	중앙대학교 산학협력단,인천대학교 산학협력단
기술명	딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법 및 시스템

요약

본 발명은 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법은 카메라 센서에 의해 수집된 실내 이미지에서 재실자를 검출하고 재실자 이미지의 특징을 학습하여 재실자의 관절 좌표값을 산출하는 단계: 그 획득된 인체관절의 위치 좌표를 입력으로 하여 딥러닝(deep learning)을 통해 재실자의 실내활동 포즈를 분류하고 활동량(MET)을 획득하는 단계; 및 소정시간 단위로 분류되는 재실자의 실내활동 포즈들과 획득되는 활동량을 이용하여 실내 열 환경 제어에 필요한 재실자의 활동량을 산출하는 단계를 포함하여 이루어진다. 본 발명에 의하면, 실내의 쾌적 제어를 위한 PMV 제어법 도입 시 요구되는 재실자의 MET를 측정하기 위한 모델로 재실자 활동량 산출 모델을 사용하여 다른 환경변수와 함께 실내를 제어하고 쾌적 범위 만족도를 향상을 기대할 수 있다. 카메라 센서만 사용하고 재실자의 이미지를 분석하여 포즈와 활동량을 측정하기 때문에 재실자가 직접 기기를 조작하거나 부착해야 할 필요가 없어 적용성이 좋다. 또한 재실자의 활동에 따른 부수적 정보를 간접 측정하는 것이 아닌 실제 취하고 있는 행동을 판단하는 방법으로 오차를 감소시킬 수 있다.

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