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A Study on the Smart Care System Using Real-time Object Tracking Technology

실시간 객체 추적 기술을 활용한 스마트 케어 시스템에 대한 연구

  • 김혜정 (한국산업기술대학교) ;
  • 강민구 (한국산업기술대학교) ;
  • 이혜규 (한국산업기술대학교) ;
  • 고동범 (한국산업기술대학교) ;
  • 김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2018.09.05
  • Accepted : 2018.12.07
  • Published : 2018.12.31

Abstract

This paper designs and implements a smart care system for the senior citizen who lives alone. Recently, as the level of living has increased due to the rapid improvement of medicine, living standard and environment, the proportion of the elderly population is increasing. In addition, the proportion of the elderly living alone, which is increasing with the aging society, suggests that the provision of services such as the elder care system and emergency notification is becoming an important issue. However, since the existing emergency notification technology analyzes fixed CCTV images, it is difficult to monitor in the blind spot of CCTV and to move to a place where the camera is not installed. There is a problem that it can not be performed. Therefore, in this paper, we design and develop a smart care system that utilizes robot and object tracking technology that can move in real time to overcome these shortcomings. This enables real-time monitoring regardless of the location, and prompts for assistance in case of an emergency, so that it can provide convenience to cares and assistants.

본 논문은 독거노인을 위한 스마트 케어 시스템을 설계하고 구현한다. 최근 의학, 생활수준, 환경의 급속한 개선으로 생활수준이 높아짐에 따라 고령 인구의 비율이 높아지고 있다. 또한 고령화 사회와 더불어 증가하는 독거노인 비율은 노인 케어 시스템, 응급 상황 알림과 같은 서비스의 제공이 중요한 이슈가 되고 있다는 것을 시사한다. 그러나 기존의 응급상황알림을 위한 기술들은 고정된 CCTV 영상을 분석하기 때문에 CCTV 사각지대에서의 모니터링에 대한 어려움과 카메라가 설치되지 않은 장소로 이동하는 등 정해진 범위를 벗어나는 활동을 할 경우 실시간으로 케어 할 수 없다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 실시간으로 이동이 가능한 로봇과 객체 추적 기술을 활용한 스마트 케어 시스템을 설계하고 개발한다. 이를 통해 장소에 구애받지 않고 실시간 모니터링이 가능하며, 응급상황시 빠르게 도움을 요청해 보호자 및 도우미들에게 편의를 제공할 수 있도록 한다.

Keywords

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그림 1. 모니터링 및 긴급 상황 알림을 위한 프로세스 Fig. 1. Process of Monitoring and Emergency Notification

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그림 2. 전체 시스템 구조 Fig. 2. Whole System Architecture

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그림 3. 객체 인식 및 중간 좌표 출력 전(위)과 후(아래) Fig. 3. Object recognition and intermediate coordinate output Before (above) and after (below)

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그림 4. 어플리케이션 UI 및 긴급 상황 시 알림 화면 Fig. 4. Application UI and emergency notification screen

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그림 5. 로봇 디자인(위) 및 실제 모습(아래) Fig. 5. Robot design (above) and actual appearance (below)

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그림 6. 사양별 FPS 비교 Fig. 6. FPS comparison by specification

표 1. 좌표 정보 테이블 Table 1. Simulation Parameters

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표 2. 성능 비교를 위한 각 노트북 컴퓨터의 사양 Table 2. Specifications of each notebook computer for performance comparison

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표 3. YOLO와 SSD의 정확도 비교 결과 Table 3. Comparison result of accuracy and FPS between YOLO and SSD

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References

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