행동 레이블링 데이터셋을 활용한 CNN 및 dlib 기반 어린이 행동 유형 분류 시스템

• 영문명: CNN and dlib-based Child Behavior Type Classification System utilizing Behavior Labeling Datasets
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 조광원(Kwang-Won Jo) 김동현(Dong-Hyun Kim) 박승민(Seung-Min Park)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제3호, 651~656쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

어린이의 행동 분석은 교육 및 발달 심리학 분야의 중요한 연구 주제이나, 기존 연구들은 얼굴 인식과 행동분류를 개별적으로 다뤄 종합적 분석에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이중 모델 시스템을 제안하여 얼굴인식과 행동 분류를 통합적으로 수행한다. 시스템은 CNN과 dlib을 활용해 다중 인물 환경에서 개인을 식별하고, 3D ConvNets, Two-Stream ConvNets, I3D를 통해 시공간 데이터를 처리하여 행동의 동역학적 특성을 분석한다. 어린이의 행동을 집중, 놀이, 학습, 탐색, 상호작용 등으로 분류하여 실시간 모니터링을 가능하게 하였으며, 높은 정확도를 달성하여 교육 및 임상 환경에서의 활용 가능성을 입증하였다. 향후 연구에서는 데이터셋 확장을 통한 성능 개선과 행동 유형 다양화를 목표로 한다.

영문 초록

Children's behavior analysis is an important research topic in the fields of education and developmental psychology. However, existing studies have limitations in comprehensive analysis as they individually address face recognition and behavior classification separately. In this paper, we proposed a dual-model system that integrates face recognition and behavior classification. The system utilizes CNN and dlib to identify individuals in multi-person environments, and processes spatiotemporal data through 3D ConvNets, Two-Stream ConvNets, and I3D to analyze the dynamic characteristics of behaviors. We classified children's behaviors into categories such as concentration, play, learning, exploration, and interaction, enabling real-time monitoring. The system achieved high accuracy and demonstrated potential applications in educational and clinical environments. Future research aims to improve performance and diversify behavior types through dataset expansion.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 개발 진행

Ⅲ. 결론 및 향후개선 방향

References

키워드

어린이 행동 분석 합성곱 신경망 얼굴 인식 행동 분류 Children behavior analysis Convolutional Neural Network(CNN) dlib Face Recognition Behavior classification

참고문헌

• Research Report
• Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
• Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS)
• Int. J. Adv. Smart Converg. (IJASC)
• J. of Institute of Control, Robotics and Systems
• Journal of Machine Learning Research
• Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
• Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
• Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
• Proceedings of the 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG)
• Journal of Educational Technology
• IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing