• Information and Communications Magazine
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• v.26 no.8
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• pp.8-13
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• 2009

본고에서는 실내 외 환경에서 고령자의 행위를 모니터링 하고 행위를 추적하여 위급상황 발생 시 이를 감지하고 이를 RF, Zigbee, Bluetooth 등의 다양한 무선 통신 기법을 통해 경고하는 위급상황 경고 시스템(PEAS : Personal Emergency Alarming System)에 대해 고찰한다. 특히 시스템에 사용된 다양한 통신 방법의 장단점을 비교/분석하여 다양한 위급상황 감지 시스템의 요구사항에 적합한 통신 방법에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.199-200
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• 2014

현재 사용되고 있는 위급상황 알림 앱들은 대부분 스마트폰에서 직접 앱을 실행시킴으로써 자신의 급한 상황을 주변에 알릴 수 있도록 되어 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 미처 꺼내지 못하는 위급 상황 시 구조 요청을 보다 효율적으로 하기 위해 웨어러블 디바이스를 활용한 위급 상황 알림 앱의 개발내용에 대해 기술한다. 이 앱을 사용하여 사용자는 보다 신속하고 안전하게 위급 상황을 알릴 수 있으며, 단계별로 구조 요청을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.365-367
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• 2013

괴한에게 습격당하는 등의 위급상황에 직면하였을 시, 경황이 없어 아무 행동도 하지 못하는 경우가 많다. 이에 복잡한 조작 없이, 간단히 사용자의 스마트폰 화면을 터치하는 것만으로 사용자의 위급 상황을 지인에게 알리고, 직면한 위급 상황을 벗어나게 해주는 신변 보호 어플리케이션을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.702-704
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• 2018

본 연구에서는 비전 기술 및 스마트 밴드를 이용하여 집 안에서 노인의 자세 및 심박 수와 체온과 같은 건강 상태를 24시간 모니터링하여 위급상황을 인지하고 알려주는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 독거 노인의 비율이 증가함에 따라 노인들을 관리하고 보호하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 기존 연구에서 비전 기술을 사용해 사람의 자세만을 인식해 위급상황을 판단하는 것에 비해 본 연구에서는 스마트 밴드를 결합하여 위급상황 판단에 대한 정확도를 향상시켰다. 또한, 사람의 자세와 심박 수나 체온이 특정 값 이하 또는 이상으로 인지가 되는 경우 보호자에게 알림을 주어 적절한 대처를 취할 수 있도록 어플리케이션을 제공한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.3
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• pp.9-18
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• 2023

Due to the deepening of COVID-19, high-intensity social distancing has been prolonged and many social problems have been cured. In particular, physical and psychological isolation occurred due to the non-face-to-face system and a lot of damage occurred. The various social problems caused by Corona acted as severe stress for all those affected by Corona 19, and eventually acted as a factor threatening mental health such as depression. While the number of people suffering from mental illness is increasing, the actual use of mental health services is low. Therefore, it is necessary to establish a system for people suffering from mental health problems. Therefore, in this study, depression detection and emergency detection models were constructed based on sensor information using smartphones from depressed subjects and general subjects. For the detection of depression and emergencies, VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, and LGBM algorithms were used. As a result of the study, the depression detection model had an F1 score of 0.93 and the emergency situation detection model had an F1 score of 0.99. direction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.548-551
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• 2019

위급상황 시 SOS 호출을 할 수 있는 스마트 매트로써 압력센서와 온도센서 등을 이용하여 독거노인의 움직임, 온도를 측정해 움직임이 오랫동안 변화가 없거나 온도가 지정해 놓은 범위에 벗어나면 위급상황으로 판단하여 SOS 문자 전송 Application을 통해 119나 직계가족에게 자동적으로 연락을 하여 독거노인의 고독사를 방지한다. 또한 자신이 위급상황임을 느꼈을 때에 매트를 반복적으로 두들김으로써 응급상황을 알려 즉시 위험을 대처한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.1
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• pp.159-165
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• 2017

As increasing the number of the elderly people, various IT-based home systems for the elderly are actively studied. However, while most systems for the elderly focus on systems detecting emergency cases, systems considering energy reduction in the elderly housing are rarely found. In fact, the systems for the elderly housing consumes rather more electric power for their functions. In this paper, a emergency monitoring system including the functions to reduce energy useage is studied and it is implemented. Though the system, we can achieve both of future-oriented functions for the aged and green society, which are emergency monitoring and energy reduction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1055-1057
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• 2017

본 프로젝트는 아두이노 기기와 라즈베리파이 기기, 그리고 여러 센서와 카메라를 이용하여 건강 상태 모니터링 및 판단 기술을 통해 노약자의 위급상황 시에 조치를 취할 수 있게끔 도와주는 프로그램을 개발한다. 라즈베리파이 카메라를 통해 얻은 영상으로 노약자의 위급한 상황의 여부를 판단하고 아두이노를 이용하여 온도와 습도를 측정하여 쾌적한 환경의 적합성을 판단한다. 원격으로 노약자의 응급 상황과 생활 환경의 쾌적함 정도를 웹에서 보호자가 확인할 수 있고, 위급한 상황이 발생할 때 빠른 대처를 취할 수 있게 한다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.2
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• pp.358-363
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• 2019

In this paper, we implemented a welfare system for the elderly living alone, disabled, or babies to provide fast incident response in case of emergency situations. The proposed system can quickly recognize emergency situations using heart rate sensors and real-time image sharing. The sensors attached on a wrist band monitor the heart rate along with relevant bio signals of clients and send alarms to guardians in the emergency situations. At the same time, the real-time image signals are captured using OpenCV and sent to the guardians in order to give the exact information for fast and appropriate response to handle the situation. In the proposed system, the camera works only in the emergency situations so as to provide enough privacy to the client's every day life.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.137-142
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• 2019

This paper Various services exist to detect and monitor abnormal event. However, most services focus on fires and gas leaks. so It is impossible to prevent and respond to emergency situations for the elderly and severely disabled people living alone. In this study, AI model is designed and compared to detect abnormal event of heart rate signal which is considered to be the most important among various bio signals. Specifically, electrocardiogram (ECG) data is collected using Physionet's MIT-BIH Arrhythmia Database, an open medical data. The collected data is transformed in different ways. We then compare the trained AI model with the modified and ECG data.