• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.262-264
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• 2013

본 본문에서는 교통사고와 자살에 이어 사고 발생률이 높은 낙상사고에 대해 영상감지기기를 이용한 신속한 응급처치를 하기 위해 기존의 지능형 영상감지 시스템을 조사 및 분석하고 이를 토대로 낙상사고 시나리오 분석 및 상황코드를 정의하여 낙상사고인식 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1222-1224
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• 2017

사람들은 예측하지 못한 순간에 발생할 수 있는 안전 사고에 대해 항상 불안해한다. 매년 노년층 인구 비율이 증가함에 따라 낙상 사고 발생 빈도도 비례적으로 증가하고 있다. 낙상 사고는 대체로 골든 타임이 짧으므로 보호자와 함께 생활하지 않는 노인에게 낙상 사고가 발생한 경우 이를 대처하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 비콘과 웨어러블 밴드로 활용하여 낙상 사고 발생을 효과적으로 감지하고 초동 응급 대처가 가능할 수 있도록 돕는 알림 시스템을 설계하고, 이러한 기능을 수행하는 모바일 애플리케이션을 구현하고자 한다.

• 건강소식
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• v.38 no.2
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• pp.24-25
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• 2014

겨울은 다른 계절에 비해 낙상사고로 인한 골절의 위험이 높다. 활동량이 줄고 근육이나 관절 유연성이 떨어져 눈길, 빙판길에서 넘어지면 큰 사고로 이어지기 때문이다. 겨울의 끝자락인 2월이라고 안심하는 건 금물이다. 늦추위 기세가 등등하고, 볕이 잘 들지 않은 곳은 여전히 빙판길로 남아 있는 데다, 가는 겨울을 아쉬워하며 무리하게 스키, 스노보드 등을 즐기다 자칫 방심하면 낙상사고로 이어진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.93-94
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• 2022

최근 고령화 사회가 심각한 사회적 문제로 급부상하고 있으며, 이에 병원을 찾아 입원하는 비중이 이전에 비하여 높아지고 있다. 거동이 불편하거나 근력이 부족한 환자의 경우 스스로 거동할 능력이 다소 떨어지며, 낙상사고가 발생하면 부상 혹은 치명적일 경우 사망으로 이어질 수 있다. 하지만, 이들을 보살피는 간호 인력만으로 병원 내 모든 낙상사고를 파악하기에는 한계가 있다. 또한, 환자들의 낙상 탐지에 관한 연구는 지속해서 수행되어왔지만, 병원 내부환경에서의 낙상 탐지 연구는 부족하다. 이에 본 논문에서는 병원 내부환경에서 낙상을 탐지하기 위해 실제 병실에서 수집한 데이터로 YOLOv5 모델을 학습하여 환자 낙상 탐지모델을 구축 및 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.547-550
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• 2020

노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.21-22
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• 2023

본 논문에서는 낙상과 비낙상 구별을 위한 분류 모델을 제안한다. 일상생활과 낙상을 구분해 내는 것은 낙상이 발생하기 이전에 감지하고 사고를 예방할 수 있다. 낙상은 일상생활 중 일어나기 쉬우며, 노인들에게는 골절 및 기관 파열 등과 같은 심각한 부상을 초래할 수 있기 때문에 낙상 방지를 위한 낙상과 비낙상 행동의 구분은 중요한 문제이다. 따라서 실시간으로 수집되는 다양한 활동에서의 센서 데이터를 활용하여 낙상과 비낙상의 행동을 구분하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.7
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• pp.510-516
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• 2020

This study investigated the characteristics and factors affecting inpatient infants, children, and adolescents who experienced falling, using NHDIS data from 2008 through 2017, The study analyzed data of 116 patients who were under 18 and who experienced injuries (KSCD, S00-S99) by falling (KSCD, W00-W19). Frequency analysis, cross-tabulations, and multiple regression analysis were conducted, using SPSS 23. There were more boys than girls, and most of the falls occurred at the ages of over one to under six years old. Most of the children had respiratory diseases, and most had open wounds or bruises due to falling. Also, most of the falls were related to the bed. In the factor analysis, age (β=.318), the main diagnosis (β=.231), and injury (β=.169) except gender affected falling. This suggests that it is necessary to conduct fall prevention education for children, considering the developmental stage characteristics and age group. It is necessary to screen the risk group such as children with a disease with relatively less restriction of activities or with a hyperactive disorder, and to develop a related manual. Hopefully, the results will be used as the basic data for fall prevention education and creating a fall prevention manual according to the characteristics of children's developmental stage for patients who need hospitalization, their caregivers, and the relevant medical team.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.7
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• pp.834-840
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• 2019

Recently, due to increased tourism and leisure activities, falls by fishers from coastal wave-dissipating blocks (breakwaters) in Korea have been rising. We investigated the optimal mesh size for use in safety nets designed to cover Tetrapod (TTP) breakwaters to prevent casualties from falls. This is a prerequisite for considering the scale and economics of safety net facilities. The optimal mesh size was determined based on the fisher gender and age, and the bodily features of Koreans. The optimal mesh size was found to be 18.6-27.0 cm, derived based on the femoral length and chest circumference.