| 1 |
1
카메라 센서에 의해 수집된 실내 이미지에서 재실자를 검출하고 재실자 이미지의 특징을 학습하여 재실자의 관절 좌표값을 산출하는 단계:상기 획득된 인체관절의 위치 좌표를 입력으로 하여 딥러닝(deep learning)을 통해 재실자의 실내활동 포즈를 분류하고 활동량(MET)을 획득하는 단계; 및소정시간 단위로 분류되는 재실자의 실내활동 포즈들과 획득되는 활동량을 이용하여 실내 열 환경 제어에 필요한 재실자의 활동량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 재실자의 관절 좌표 값은좌우 발목, 좌우 무릎, 좌우 골반, 좌우 손목, 좌우 팔꿈치, 좌우 어깨, 목, 얼굴로 이루어지는 14개의 관절에 대한 좌표 값인 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 딥러닝은완전 연결 신경망(fully-connected neural network)인 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 딥러닝 은닉층은활성화 함수로 ReLU 함수가 사용되며, 드롭아웃(dropout) 파라미터가 적용되고, 비용함수로 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 비용함수가 사용되며, 최적화 알고리즘으로 Adam Optimizer가 사용되는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 실내 열 환경 제어에 필요한 재실자의 활동량 산출 단계는일정 기간 동안 상기 딥러닝을 통해 출력되는 재실자의 실내 활동 포즈 및 활동량을 지속적으로 수집하는 단계; 및상기 일정 기간 동안 상기 지속적으로 수집된 활동량들 중에서 빈도가 가장 높은 것을 대표값으로 설정하거나 수집된 활동량을 평균한 값을 대표값으로 설정하여 실내 열 환경 제어에 이용되게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법
|
| 6 |
6
카메라 센서에 의해 수집된 실내 이미지에서 재실자를 검출하고 재실자 이미지의 특징을 학습하여 재실자의 관절 좌표값을 산출하는 관절좌표인식부:상기 획득된 인체관절의 위치 좌표를 입력으로 하여 딥러닝(deep learning)을 통해 재실자의 실내활동 포즈를 분류하고 활동량(MET)을 획득하는 포즈분류 딥러닝부; 및소정 시간 단위로 분류되는 재실자의 실내활동 포즈들과 획득되는 활동량을 이용하여 실내 열 환경 제어에 필요한 재실자의 활동량을 산출하는 MET 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 시스템
|
| 7 |
7
제6항에 있어서, 상기 관절좌표인식부는재실자의 좌우 발목, 좌우 무릎, 좌우 골반, 좌우 손목, 좌우 팔꿈치, 좌우 어깨, 목, 얼굴로 이루어지는 14개의 관절에 대해 좌표값을 산출하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 시스템
|
| 8 |
8
제6항에 있어서, 상기 포즈분류 딥러닝부는입력층, 복수의 은닉층 및 출력층으로 이루어지는 완전 연결 신경망(fully-connected neural network)인 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 시스템
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 완전 연결 신경망은활성화 함수로 ReLU 함수가 사용하며, 드롭아웃(dropout) 파라미터가 적용되며, 비용함수로 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 비용함수가 사용되며, 최적화 알고리즘으로 Adam Optimizer가 사용되는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 시스템
|
| 10 |
10
제6항에 있어서, MET 획득부는상기 딥러닝을 통해 출력되는 재실자의 실내 활동 포즈 및 활동량 데이터를 일정 기간 동안 지속적으로 입력 받고, 상기 지속적으로 입력 받은 활동량들 중에서 빈도가 가장 높은 것을 대표값으로 설정하거나 수집된 활동량을 평균한 값을 대표값으로 설정하여 실내 열 환경 제어에 이용되게 하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 시스템
|
