Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Fall and Direction Detection Using Multiple Cameras and Sensors

다중 카메라와 센서를 활용한 낙상 및 방향 감지

  • Insu Jeon (Dept. of Medical Science, Shunchunhyang University) ;
  • Dayeong So (Dept. of ICT Convergence, Shunchunhyang University) ;
  • Chomyong Kim (Dept. of ICT Convergence, Shunchunhyang University) ;
  • Jung-Yeon Kim (Dept. of ICT Convergence, Shunchunhyang University) ;
  • Yunyoung Nam (Dept. of ICT Convergence, Shunchunhyang University) ;
  • Jihoon Moon (Dept. of Medical Science, Shunchunhyang University)
  • 전인수 (순천향대학교 의료과학과) ;
  • 소다영 (순천향대학교 ICT융합학과) ;
  • 김초명 (순천향대학교 ICT융합학과) ;
  • 김중연 (순천향대학교 ICT융합학과) ;
  • 남윤영 (순천향대학교 ICT융합학과) ;
  • 문지훈 (순천향대학교 의료과학과)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

고령 인구의 지속적인 증가로 인해 고령자의 안전과 관련된 문제는 주요한 관심사 중 하나로 부상하고 있다. 특히, 고령자들 사이에서 자주 발생하는 낙상 사고는 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 예방하고 대응하는 것은 고령 인구의 삶의 질을 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 8대의 카메라로 촬영된 영상과 센서 데이터를 통합한 낙상 감지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 MediaPipe를 활용하여 Skeleton Keypoint를 추출하는 이미지 인식 기법과 센서 데이터에서 얻은 특징을 활용하는 센서 기반 기술을 결합하여 낙상 사고의 발생 및 방향을 효과적으로 감지할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 향후 고령자들의 생활 안전성과 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 순천향대학교 연구지원 사업 및 한국연구재단 4단계 두뇌한국 21 사업(4단계 BK21 사업)의 지원을 받아 작성되었음(과제번호: 5199990514663).

References

  1. J.-Y. Kim et al., "Preliminary Study on Fall Risk Assessment Based on Inpatient Long-term Gait Monitoring using Two 3-Axis Inertial Sensors," in Proc. KIIT Conf., Jeju, 2022, pp. 41-44.
  2. C. Kim et al., "Development of a fall risk assessment tool using EMR data of integrated nursing care ward," in Proc. KIIT Conf., Jeju, 2022, pp. 50-53.
  3. A. Nunez-Marcos, G. Azkune, and I. Arganda-Carreras, "Vision-based fall detection with convolutional neural networks," Wireless Commun. Mobile Comput., vol. 2017, p. 9474806, 2017.
  4. C. Lugaresi et al., "MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines," arXiv preprint arXiv:1906.08172, 2019.