[1차 년도 개발내용]⊙ 영상 기반의 이상행동 탐지 모델과 안면 표정 인식 관련 기연구된 내용을 조사하여 본 연구에 사용할 수 있는 기법, 알고리즘, 모델 분석⊙ 선행연구 결과를 분석하여 유치장 현장에 맞춰 개선점 연구⊙ 눈문에서 사용한 데이터, Google Dataset Search, AI Hub, 유치장 데이터 등을 참고하여 공개 데이터 수집⊙ 수집한 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 가공하고, 정확도에 영향을 미칠 수 있는 노이즈 데이터 제거를 거쳐 데이터셋 구축⊙ 특수목적형 지능형 CCTV 시스템 개발을 위해 선기획연구 단계에서 경찰관들의 현장 조사를 중심으로 실제 이상행동(폭행, 장시간 고정자세)들의 사례와 유치실 내부 유치인들의 주요 행동 패턴들을 조사하여 분석 등[2차 년도 개발내용]⊙ 영상 데이터의 정보와 스켈레톤 데이터의 정보를 모두 활용하여 이상행동을 탐지하는 모델을 설계 및 구축⊙ 쓰러짐 탐지 알고리즘 주요 기능 설계 및 구현⊙ 구축된 안면 표정 데이터셋으로 모델을 학습하고, 검증용 데이터와 유치장 데이터 영상을 이용해 학습된 모델의 정확도 및 속도 평가⊙ 단계별로 감정을 구분하여 갑작스러운 감정변화 또는 높은 단계의 감정이 지속되는 경우 피드백 방식 차별화⊙ 유치장 내에서 중심이 되는 감정과 감지 방법 연구 등[3차 년도 개발내용]⊙ 레이더 센서와 열화상 카메라를 사용해 호흡수, 체온 변화량를 측정하고, 감정의 강도를 파악하는데 추가 사용⊙ 안면이 안 보이는 환경에서 호흡수와 체온변화량으로 특이사항을 찾아 보조적으로 활용할 수 있는 방법 연구⊙ 레이더 센서를 통해 쓰러지는 과정에서 급격한 변화를 탐지하고, 쓰러짐 탐지 모듈과 융합하여 가중치를 주는 방법으로 쓰러짐 탐지 정확도를 향상하는 작업 진행⊙ 현장 실증을 통해 알고리즘과 학습된 모델이 실상황에서 어떻게 동작하는지 모니터링하고, 고려하지 못했던 오류나 특이사항 등 수정⊙ 3계절 이상의 지속적인 현장 실증을 통하여 관련 피드백을 받고, 피드백 결과에 따른 구축 모델 개선 및 알고리즘 고도화 작업 진행 등
