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낙상은 본인의 의사와 상관없이 발바닥 이외의 신체 일부가 바닥면에 접지하는 경우로 의료기관의 안전사고 중 33% 이상의 비중을 차지할 만큼 심각성은 높다. 하지만 사후 조치 및 사전 예방 관리는 미흡한 상태로 체계적인 관리 시스템이 필요한 상황이다. 오랜 기간 낙상의 예방과 관련된 다양한 연구가 수행되었으나, 최근 연구에서는 센서를 활용하거나 별도의 부가장비 없이도 스마트폰을 통하여 낙상을 감지하는 감지 목적의 기술 중심적인 연구가 주로 이루어지고 있다. 기술 중심적인 연구에서는 사용자의 착용경험을 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 폰과 ...

낙상은 본인의 의사와 상관없이 발바닥 이외의 신체 일부가 바닥면에 접지하는 경우로 의료기관의 안전사고 중 33% 이상의 비중을 차지할 만큼 심각성은 높다. 하지만 사후 조치 및 사전 예방 관리는 미흡한 상태로 체계적인 관리 시스템이 필요한 상황이다. 오랜 기간 낙상의 예방과 관련된 다양한 연구가 수행되었으나, 최근 연구에서는 센서를 활용하거나 별도의 부가장비 없이도 스마트폰을 통하여 낙상을 감지하는 감지 목적의 기술 중심적인 연구가 주로 이루어지고 있다. 기술 중심적인 연구에서는 사용자의 착용경험을 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 폰과 웨어러블 센서를 활용하여 사용자의 착용 경험을 고려한 낙상 감지 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여 피험자의 신체 부위에 따라 센서를 부착하여 움직임 데이터를 수집하였으며, 민감도 및 특이도 수준을 비교하여 센서 위치에 따른 판별 능력을 평가하였다. 그리고 센서가 부착된 신체 부위에 따라 사용자의 착용 경험을 평가하여 착용성을 측정하였다. 본 연구는 기존의 기술 중심적인 낙상 연구에서 벗어난 사용자 착용 경험을 고려한 사용자 중심적인 연구를 수행하였다. 연구 결과에 따라 사용자의 센서 착용에 따른 불편함을 개선하여 지속적 사용을 유도할 수 있을 것이며, 이를 통해 사용자의 센서 미 착용을 방지하고 낙상 발생으로 인한 2차 피해를 최소화할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 의료기관 내 낙상 감지 목적의 시스템을 구축하는데 기초적 자료로 활용할 수 있을 것이며 의료기관은 환자의 낙상 위험 관리를 통하여 안전하고 질 높은 환자안전 관리체계를 마련할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

A fall is defined as a case where body parts other than soles are grounded on the floor, irrespective of the intention of the person. Falls account for more than 33% of hospital accidents, however, no adequate post-accident measures were performed properly. Thereby, the necessity of establishing a m...

A fall is defined as a case where body parts other than soles are grounded on the floor, irrespective of the intention of the person. Falls account for more than 33% of hospital accidents, however, no adequate post-accident measures were performed properly. Thereby, the necessity of establishing a management system of fall detection has been confirmed. Although most previous studies have focused on preventing patient falls, recent studies are focusing on how to detect the falls. Especially, researches on fall detection based on smartphone were conducted since no additional equipment is needed, other than a smartphone device which is found easily nowadays. Moreover, almost all previous studies have not considered user’s wearing experience. Therefore, in this study, I proposed a fall detection system based on a smartphone and a wearable sensor, fully considering wearability of patients, to detect patient falls that occur in hospitals. Thus, by placing accelerometer sensors on body parts of participants, motion data of falls and non-falls were collected. Then, the abilities of detecting falls and discriminating falls from non-falls according to each sensor position were evaluated by comparing levels of sensitivity and specificity. The wearability of sensor placement was assessed by evaluating user’s wearing experience on each sensor. Based on the results of this study, the inconvenience of wearing sensors can be improved to induce user to use the system all the time and prevent cases where falls are not detected. Through this study, damage of both primary and secondary injury can be minimized by detecting falls correctly and continuously in time. This study can be used as a basic data for building a system for detecting falls in hospitals. Besides, the medical institutions will be able to provide a safe and high-quality medical service by operating patient safety management system of fall risk.

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