Keeping child safe is a critical mission for parents and also society. Despite the importance, there are several threats that can make child dangerous. We point out that enticing child can be a starting mark of those dangers, in particular, child abduction and sexual assaults. In this work, as far as we understand, we firstly propose a monitoring system that enables to catch child enticing situation. For a child, enticing is difficult to fully understand since the child usually has no ability to judge a situation exactly. We observe several experimental videos that reveal children are vulnerable for determining whether a temptation (e.g. "Do you want a candy?") is intentional or not. Conducting interviews with parents who use kids wearable devices, we understand limitations of current devices. Implementing a monitoring system with a commercial smartwatch, we make three scenarios including enticing, street talking, and visiting a store. With modeled scenario, we present that the proposed design enables to capture enticing scenario. We exploit deep learning for voice separation and the Android APIs for walking detection to judge the child enticement scenario.
아이들을 안전하게 보호하는 것은 부모와 사회의 가장 중요한 목표이다. 중요한 일이지만, 우리 주변에는 아이들을 위험에 빠뜨리는 여러 가지 위협들이 존재한다. 우리는 아이들을 유인하는 행동이 아동 납치나 아동 성범죄와 같은 위험들의 시작이 될 수 있음을 관찰하였다. 이 연구에서 우리는 처음으로 아동 유인 상황을 감지할 수 있는 시스템을 디자인하였다. 아이들은 보통 상황을 정확히 판단하는 능력이 부족하기 때문에 유인 상황을 완전히 이해하기 어렵다. 우리는 아이들이 얼마나 유혹(예를 들면, "사탕 먹을래?")에 취약한지 보여주는 몇 개의 실험 동영상들을 관찰하였다. 아이들을 위한 웨어러블 기기들을 사용하고 있는 부모님들을 대상으로 인터뷰를 진행해 현재 기기들이 가지고 있는 제한 사항들을 이해할 수 있었다. 상업용 스마트워치를 이용해 시스템을 개발하고, 유인, 도로 위에서의 대화, 상점에 방문하는 총 세 가지의 시나리오를 만들었다. 만들어진 시나리오를 테스트한 결과 시스템이 유인 시나리오를 감지하는 것을 보여주었다. 개발 과정에서 우리는 딥 러닝을 이용해 음성을 구분하고, 안드로이드 API들을 이용해 걷는 동작을 구분해 아동 유인 상황을 판단하였다.
