초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

우리의 삶에서 낙상(落傷)은 예기치 못한 주요 사고원인이며 이를 해결하기 위해 많은 낙상감지시스템들이 개발 및 연구되고 있다. 대표적으로 편의성을 강조한 스마트폰 가속도계 기반의 낙상감지시스템들이 제안되었다. 하지만 이러한 기존의 방식은 단일 알고리즘을 사용함으로 인해 낙상방향에 따라 현저하게 다른 수치를 보여준다. 이러한 문제점은 각 낙상방향에 적합한 여러 알고리즘

우리의 삶에서 낙상(落傷)은 예기치 못한 주요 사고원인이며 이를 해결하기 위해 많은 낙상감지시스템들이 개발 및 연구되고 있다. 대표적으로 편의성을 강조한 스마트폰 가속도계 기반의 낙상감지시스템들이 제안되었다. 하지만 이러한 기존의 방식은 단일 알고리즘을 사용함으로 인해 낙상방향에 따라 현저하게 다른 수치를 보여준다. 이러한 문제점은 각 낙상방향에 적합한 여러 알고리즘이 있음에도 불구하고 알고리즘의 상이한 특성상 합쳐지지 못함에 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 낙상방향을 적용한 낙상 식별 및 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 전방식별 알고리즘을 사용하여 사용자의 방향을 실시간으로 감지하며, 이를 기반으로 낙상이 감지되었을 때 낙상방향에 따른 최적의 알고리즘을 이용해 낙상결과를 도출한다. 사용자의 방향을 식별하는 방법으로는 ‘GPS를 이용한 전방식별법’, ‘워킹패턴(Walking Pattern)을 이용한 전방식별법’, ‘행동패턴을 이용한 전방식별법’이 있으며 이들은 사용자의 현재 환경을 고려하여 사용된다. 실험을 위해 ‘PerFallD’와 ‘Fall Index’의 알고리즘을 재현하여 앞선 두 알고리즘을 융합한 본 시스템과 비교실험을 하였다. 그 결과 평균적으로 기존의 알고리즘에 비해 5.46% 향상된 수치를 보였다. 이 실험을 통해 본 시스템이 낙상방향에 적절한 알고리즘을 선택하여 전반적인 낙상감지율을 향상시켰다는 것을 알 수 있었다.

주제어