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.
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.
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.
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.
코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.
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.
고령자들이 증가하면서 고령자들을 위한 다양한 IT 홈 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 대부분의 시스템들이 위급한 상황이 발생할 경우 데이터를 전송하는 부분에 초점이 맞춰져 있으며 주거환경에서의 에너지 저감 부분을 고려한 시스템은 찾아보기 쉽지 않다. 사실, 기존의 고령자 주거를 위한 시스템들은 시스템의 기능 수행을 위하여 오히려 더 많은 전력의 소비를 촉진한다. 본 논문에서는 에너지 저감기능을 포함한 위험상황을 모니터링 시스템을 연구 및 구현 한다. 본 시스템을 통하여 위급상황을 모니터링 하면서도 저전력 주거환경을 현실화함으로써 고령자 사회와 그린 사회의 두가지 미래 지향적인 요소를 만족할 수 있을 것이다.
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.
본 논문에서는 실시간으로 측정된 심박수와 OpenCV를 이용한 움직임 감지를 통해 피보호자의 위급 상황을 인식하고, 보호자에게 실시간으로 영상을 공유함으로써 사고를 방지하고 신속히 대처할 수 있도록 하는 복지 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현 시스템은 환자, 독거노인, 어린이 등 돌봄이 필요한 대상에 대한 보호자의 걱정을 덜고, 위급상황 발생 시 보다 신속하게 대처하기 위해 고안되었다. 보호자는 응급 알람뿐만 아니라 실시간 영상전송을 통해 실제 상황을 바로 인지하고 적절하게 대처할 수 있다. 또한 기존 홈 CCTV와 달리 위급 상황에서만 카메라가 동작하므로 사생활 침해의 걱정을 최소화하도록 구현하였다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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