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고령자를 위한 에너지 소비 추정 및 낙상 측정 시스템에 관한 연구

A Study on the Estimation of Energy Expenditure and falls measurement system for the elderly

  • 임채영 (전자부품연구원메디컬IT융합연구센터) ;
  • 전기만 (한양대학교 전기공학과) ;
  • 고광철 (한양대 전기.생체공학부) ;
  • 고광락 (부산대학교 나노과학기술대학) ;
  • 김경호 (단국대학교 전자공학과)
  • Lim, Chae-Young (KoreaElectronicsTechnologyInstitute,Medical IT Convergence Research Center) ;
  • Jeon, Ki-Man (Dept. of Electronical Bio Engineering Engineering, Hanyang University) ;
  • Ko, Kwang-Cheol (Dept. of Electronical Bio Engineering Engineering, Hanyang University) ;
  • Koh, Kwang-Nak (College of Nanoscience and Nanotechnology, Pusan National University) ;
  • Kim, Kyung-Ho (Dept. of Electronics Engineering, Dankook University)
  • 투고 : 2011.12.30
  • 심사 : 2012.02.26
  • 발행 : 2012.04.30

초록

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.

As we are turnning into the aged society, accidents by falling down are increasing in the aged people's group. In this paper, we design the system with the 3-Axis acceleration sensor which is composed by a single chip. The body activity signal is measured with the signal detector and RF communicator in this proposed system and the and falling by the entering signal pattern analysis with 3-Axis acceleration sensor. For the RF communication, we are using nRF24L01p and 8bits ATmega uC for the processor. The error of energy expenditure estimation between motor driven treadmill and proposed a body activity module was 7.8% respectively. Human activities and falling is monitored according to analyze and judge the critical value of the Signal Vector. as falled down if they don't turn off the alarm after specific period and the aged person's after falling down activities are their position and more.

키워드

참고문헌

  1. Bureau of Statistics, Population Projections report 2007.
  2. Injury Surveillance monitoring business report 2006.
  3. C. W. Lin, Z. H. Ling, Y. C. Chang, and C. J. Kuo, "Compressed-domain Fall Incident Detection for Intelligent Homecare," The Journal of VLSI Signal Processing, Vol. 49, No. 3, pp. 393-408, 2007. https://doi.org/10.1007/s11265-007-0092-3
  4. T. Zhang, J. Wang, L. Xu and P. Liu, "Fall Detection by Wearable Sensor and One-Class SVM Algorithm," in Lecture Notes in Control and Information Sciences, 2006, pp. 858-863.
  5. T. Zhang, J. Wang, P. Liu and J. Hou, "Fall Detection by Embedding an Accelerometer in Cellphone and Using KFD Algorithm," IJCSNS International Journal of Computer Science andNetwork Security, Vol. 6, No. 10, pp. 277-284, Oct., 2006.
  6. R. Maddison, "Estimating Energy Expenditure With the RT3 Triaxial Accelerometer", Research Quarterly for Exercise and Sport., Vol. 80, no.2, pp.249-256, Jun 2009 https://doi.org/10.1080/02701367.2009.10599559

피인용 문헌

  1. 고위험 작업환경에서 응급상황 인지를 위한 직물형 플렉시블 플랫폼 기반의 다중 생체신호 중앙 모니터링 시스템 개발 vol.19, pp.12, 2012, https://doi.org/10.9708/jksci.2014.19.12.227