개인정보 보호를 위한 애매한 보조 생활을 위한 액션 인식

노령 인구의 증가로 인한 돌봄 문제는 주변 환경에서의 보조 생활(ambient assisted living)을 중요한 연구 주제로 부각시켰다. 컴퓨터 비전 기반 기술은 노인들의 일상적인 활동을 가정 내에서 모니터링함으로써 건강 상태에 대한 통찰을 제공하고, 독립적인 생활 능력을 연장하는 데 기여할 수 있다. 그러나 이러한 기술의 장점에도 불구하고, 개인정보 보호 문제로 인해 널리 보급되지 못하고 있다. 이러한 문제는 사용자 데이터를 클라우드 서버로 스트리밍하여 계산해야 하는 필요성에서 비롯되며, 이는 사용자의 개인정보에 대한 위험을 초래한다. 본 연구는 사용자 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 현지에서 활동 인식의 정확도를 향상시키는 개인정보 보호 기반의 활동 인식 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 두 가지로 나뉜다: 실시간 성능 문제를 해결하기 위한 시간적 분리형 그래프 깊이 분리형 합성곱 네트워크(TD-GDSCN), 그리고 실제 환경 조건에서 정확도 저하를 방지하기 위한 데이터 증강 기법이다. 실험 결과, TD-GDSCN과 데이터 증강 기법이 NTU-RGB+D 60 및 NW-UCLA 데이터셋에서 기존 방법 대비 실시간 성능과 정확도 저하 문제 해결 측면에서 우수한 성능을 보였다.