아동 외현화 장애 조기발견을 위한 인공지능 기반의 영상 분석 시스템 개발

초록

아동 주의력 결핍/과잉행동 장애(ADHD) 및 적대적 반항장애는 주의산만, 적대적 반항행동, 충동성을 주 증상으로 보이는 정신질환이다. 본 논문에서는 이러한 장애를 조기발견 할 수 있는 실시간 다중센서 데이터 기반 영상 동시 입력 기술, 집중도 분석 및 딥러닝 기반 아동 이상행동 분석기술들을 제안한다. 다채널 실시간 데이터 수신을 위해 Codec SDK와 연동하여 입력되는 프레임 RAW 용량을 줄여셔, 기존 연구 20개 동시 입력에서 30개로 채널수를 확장하였다. 아동 집중도 분석을 위해 영상 흔들림에 강인한 시선 추정 모델을 적용하여 평균 0.968 Accuracy를 확보하였다. 이상행동 분석은 아동 특징 맵 추출과 시공간 특징 동시 분석을 통해 기존 연구 대비 f1-Score가 80%에서 83% 이상의 높은 성능개선 결과를 도출하였다. 향후 비식별화 한 15,000건 이상의 학습데이터 및 강인한 행동 분석알고리즘 추가 적용으로 행동 분석 정확도를 90%이상으로 개선할 예정이다.

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