• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-24
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• 2013

고령화 사회에서는 노인의 신체적 취약성으로 인한 안전문제가 사회문제로 대두되고 있다. 판단, 상황대처 능력이 떨어진 노인은 체력과 균형감각 저하로 인하여 잦은 낙상을 경험한다. 낙상은 자칫 인명피해 및 골절, 유조직 손상 등을 유발 할 수 있으므로 빠른 응급대처가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 허리에 부착하여 일상적인 움직임에 대한 가속도의 변화 및 낙상이 발생하였을 때의 가속도의 변화를 측정하였다. 측정한 값을 이용하여 낙상 감지 시스템을 구현하였으며, 여러 가지 낙상 상황을 가정하여 낙상 검출 여부를 판별 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1794-1795
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• 2011

본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.134-139
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• 2014

노인의 생활안전 사고 유형 중 가장 높은 비율을 차지하는 낙상은 57.2%이상이 가정에서 발생하는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 실내 바닥의 진동을 측정, 분석하여 낙상의 유무를 판별하고자 하였으며, 이를 위해 압전필름과 연산증폭기로 증폭 및 필터링 회로를 제작하여 진동 센서 모듈을 구성하였다. 진동 센서 모듈에서 증폭 및 필터링 과정을 거친 진동 신호는 데이터 수집 장치를 통해 디지털 신호로 변환되어 PC로 전송된다. 진동 신호는 k-NN 분류기를 이용하여 낙상 유무를 판별한다. 피험자 10명을 대상으로 낙상 실험결과, 분류기는 93.6%의 인식율을 나타내었다. 제작된 센서 모듈은 낙상 검출에 유용한 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.22-28
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• 2013

노인의 생활안전 사고 유형 중 가장 높은 비율을 차지하는 낙상은 50% 이상이 가정에서 발생하는 것으로 조사되었다. 또한 만 65세 이상 노인의 67.1%는 자녀와 동거를 희망하지 않으며 점점 더 독거노인의 비율은 늘어나, 낙상으로 인한 사고의 발생률은 더 높아질 것이다. 본 연구에서는 실내 바닥의 진동을 측정, 분석하여 낙상의 유무를 판별하고자 하였으며 이를 위해 피에조 필름 센서와 Op-Amp, DAQ를 이용하여 하드웨어를 구성하였다. 여기서 제안한 시스템은 바닥 진동을 측정할 수 있는 신호 처리부, 낙상 발생 시 사용자의 의식 확인을 위한 경보부로 구성하였다. 진동 신호는 k-NN분류기를 이용하여 낙상 유무를 판별한다. 실험결과, 분류기는 3.8%의 오차를 나타내어, 진동을 이용한 낙상 검출 가능성을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1384-1387
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• 2015

고령화 사회로 진입하면서 노인들은 노화과정에 의한 보행능력의 감소 및 근력 약화와 같은 신체적 변화로 인해 잦은 낙상을 경험한다. 이에 따라 낙상 사고를 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 낙상은 사전 예방도 중요하지만 사고 발생 후의 신속한 대처도 중요하다. 낙상을 감지하고 의료진에게 즉시 낙상정보를 제공하여 후속적 조치를 취하는 것은 사고 후 대처의 핵심이다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 낙상 후 방향을 판별하기 위해 두 가지 센서 데이터의 특정 값들을 추출하였으며, 이에 5 가지 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 사용자는 스마트폰을 착용한 상태로 전후좌우 4 방향 낙상 실험을 진행하며 스마트폰 내에 내장된 3 축 가속도 센서와 3 축 자이로 센서값을 측정한다. 피험자 11 명을 대상으로 낙상 실험 결과, 5 가지의 분류기 중 k-NN에서 98.6%의 인식률을 나타내었다. 뽑아낸 특징 값과 분류 알고리즘은 낙상의 방향 검출에 유용한 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.393-395
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• 2013

현대 사회에는 의학기술의 발전과 생활수준 향상 등으로 고령자들이 증가하고 있다. 고령자들의 낙상은 심한 경우 사망에 까지 이를 수 있는 상당히 큰 위협이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 낙상을 감지하는 여러 가지 알고리즘과 하드웨어 시스템의 필요성이 증가 하고 있으며 국내외에서 낙상 감지 시스템의 연구 결과가 발표 되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템을 소개한다. 낙상 감지 시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 몇 가지의 파라미터를 계산하여 낙상을 판별한다. 제안된 시스템을 이용하여 최대 98.3%의 sensitivity와 94.7%의 specificity 결과 값을 얻었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권4호
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• pp.27-33
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• 2024

2023년 기준 국내 건설업에서 발생한 사고 재해자 수는 26,829명으로 기타의 사업(서비스업)에 이어 두 번째에 해당한다. 전 업종 재해자 사고 유형으로는 넘어짐(29,229명), 떨어짐(14,357명) 순으로 이루어져 있다. 위 자료를 토대로 본 연구에서는 건설 현장에서 빈번하게 발생하는 낙상 사고를 예측하기 위해 안전모와 깔창에 센서를 부착하고, 이를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용한 스마트 안전 장비를 제안한다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 결정 트리를 생성하여 각 트리의 예측을 종합함으로써 높은 정확도로 낙상 사고를 실시간으로 판별할 수 있다. 이 모델은 안전모에 부착된 MPU-6050 센서에서 수집된 데이터를 통해 노동자의 낙상 사고 여부와 행동 유형을 분류한다. 안전모로부터 일차적으로 판별된 낙상사고는 깔창에 부착된 센서를 통해 이차적으로 예측하여, 예측 정확도를 높인다. 이를 통해 사고 발생 시 신속한 대응이 가능하여 노동자의 사망 및 재해사고를 줄일 수 있다고 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.1-9
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• 2012

고령화 사회에 진입하면서, 고령자 사고 중 낙상이 차지하는 비율은 연령의 증가에 따라 높아지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고령자의 인체 활동 중 에너지 소비 추정 및 낙상의 유무를 판별하기 위하여 단일 칩으로 구성된 3축 가속도 센서와 다채널을 고려한 2.4GHz대역의 RF 칩을 이용하여 설계하였다. 제안하는 시스템은 인체 활동을 측정할 수 있는 신호 측정부와 RF통신부로 구성되어 있으며, 인체 활동 측정부는 인체 활동 중 소비된 에너지를 추정하고 고령자의 낙상 상태를 파악하기 위한 것으로 3축 가속도 센서를 활용하여 센서의 신호를 분석함으로써 인체 활동 및 낙상의 유무를 판별한다. RF통신부는 nRF24L01p로 구현하고, 프로세서는 저전력 8bit 마이크로 컨트롤러인 ATmega88로 구성한다. 에너지 소비를 추정한 결과 트레드밀과 비교시 제안하는 시스템과 7.8%의 오차를 보여 인체 활동 중 에너지 소비를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 인체활동과 낙상 검출을 위한 모니터링은 신호 벡터크기(Signal Vector Magnituge, SVM) 및 신호 크기 범위(Signal Magnitude Area, SMA)의 임계값으로 판별하며 무구속적 측정에 의한 판단이 가능하도록 구성하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.302-314
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• 2024

연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.461-462
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• 2022

최근 지속적인 출산율의 감소와 평균수명의 증가로 인하여, 대한민국의 초고령 사회는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 핵가족 형태가 보편화되며 1인 가구도 함께 늘고 있어서 홀로 사는 노인의 수 역시 증가하는 추세이다. 주거 공간에서 낙상사고와 같은 고령화 안전사고가 많이 발생하고 있다. 혼자 사는 독거노인들의 경우 사고 발생 즉시 대처가 가능한 보호자가 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MediaPipe를 이용한 낙상사고 감지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 MediaPipe를 이용해서 카메라를 통해 실시간으로 수신된 영상에서 사람을 인식하고, 자세 유형 분석을 통해 낙상사고 발생 여부를 판별하여 애플리케이션을 통해 보호자에게 현장 상황을 알려주는 시스템이다. 낙상사고가 발생했다면 보호자용 애플리케이션을 통해 사고 발생 알림 및 현장 사진을 보여준다. 이와 같은 기술을 활용하여 응급상황에 처한 노인을 빠르게 구조하며 독거노인의 생활안전사고 문제를 해결하는 데에 기여하고자 한다.