본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of fir...
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of first phase prototype[2]. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-house sensing system is a set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers (friends, family and social workers) for more cost effective intelligent care service. The improved second phase system can provide 'automatic diagnosis', 'going out detection', and enhanced user interface functionalities. We have evaluated the first and second phase monitoring systems from real field experiments of 3/4 months continuous operation with installation of 9/15 elders' houses, respectively. The experimental results show the promising possibilities to estimate the behavioral patterns and the current status of elder even though the simplicity of sensing capability.
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of first phase prototype[2]. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-house sensing system is a set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers (friends, family and social workers) for more cost effective intelligent care service. The improved second phase system can provide 'automatic diagnosis', 'going out detection', and enhanced user interface functionalities. We have evaluated the first and second phase monitoring systems from real field experiments of 3/4 months continuous operation with installation of 9/15 elders' houses, respectively. The experimental results show the promising possibilities to estimate the behavioral patterns and the current status of elder even though the simplicity of sensing capability.
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문제 정의
- 개별 센싱 모듈의 전체 동작 시간 확장을 위한 최적의 송신 출력을 설정하는 방법을 개발하고자 한다. .
. 개발하는 원격 모니터링 시스템의 최종 목표 기능의 하나가 개별 노인의 일상 활동 패턴을 감지하고 이에 대한 모델을 만들어, 만들어진 모델과 현재의 상태를 비교하여 이상(abnormality)을 감지하여 적절한 수발 제공자에서 통보하는 것이다. 2차 시스템은 수동적인 방식으로 이를 제공하고 있으나 최종목표는 이를 자동화하는 것이다.
. 보다 다양한 주택 형태에서 생활하는 독거노인들을 대상으로 또 보다 많은 노인을 대상으로 현장 실험을 실시하여 시스템의 다양한 측면에서의 성능을 검증하고자 한다.
. 이와 함께 대상자인 독거노인들과 가족 둥의 수발제공자에 대한 체계적인 유용성도 파악하고자 한다.
.사용자의 우선순위에 따라 접근 정보의 범위-현재 시스템은 허용되는 독거노인이 다름-만이 아니라 각 단계의 사용자들에게 보다 적합한 정보가 무엇이고 어떤 형태로 보여줄 것인가에 대해서도 연구하고자 한다.
본 논문에서 기술하는 2차 시스템에서의 신규 기능 개발 및 개선 사항을 명확히 설명하기 위해 1차 시스템[2] 과의 차이점을 중심으로 본 장에서 간략히 기술한다. 1차 시스템의 개발 목표는 실제 현장에의 적용 성과 시스템 측면의 신뢰도 성능을 조사하고, 독거노인 및 수발 제공자의 편리함과 유용함을 제공할 수 있는 요구기능을 발굴하는 것이었다. 따라서 전체 시스템의 구조와 구성, 기본 성능은 1차 개발 단계에서 확정되었고 2 차 시스템에서도 변하지 않았다.
2차 시스템은 수동적인 방식으로 이를 제공하고 있으나 최종목표는 이를 자동화하는 것이다. 따라서 실시간으로 저장되는 센서 데이터를 기초로 개별 노인의 주기적 생활 패턴을 Virone 둥이 제안한 방법[기을 확장 보완하여 보다 정확한 모델을 구축하는 방법과 이상 감지 방법을 개발하고자 한다.
이를 보장하기 위해서는 각 시스템 구성 요소의 이상 유무를 신속하게 발견하고 이를 해결하는 체계적인 방법이 필요하다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 초보적이지만 다음 2가지 주요한 감시 대상을 자동으로 감지하는 방법을 개발하였다.
그러나 Virone[기이 제안한 것처럼 감지된 센서 데이터를 기초로 자동적으로 개별 노인의 일상생활 패턴을 모델링하고, 구축된 모델과 현재 상태를 비교하여 정상 혹은 이상을 판단하는 기능은 아직 개발되지 못한 상태다. 따라서 현재 Virone의 모델링 방법을 기초로 보다 정밀한 모델링이 가능한 방법을 개발 중이며, 더 나아가 이상 발생 시 다양한 통신 수단으로 관련된 수발제공자에게 통지하는 기능도 개발하고자 한다.
본 논문에서는 급속한 노령화 및 핵가족화에 의해 매우 빠른 증가가 예상되는 독거노인의 효과적이고 효율적인 수발 서비스를 가능하게 하는 원격 모니터링 시스템의 개발 및 이의 현장 적용 결과를 기술하였다. 개발된 한림 지킴이 시스템은 전형적인 무선 센서 네트워크시스템의 한 형태로 구현된 댁내 센싱 시스템과 중앙서버 시스템으로 구성되어 있으며, 독거노인들의 움직임, 특히 댁내에서의 이동을 주요 감지 대상으로 설정하여 이를 기반으로 일상생활의 주기적 패턴을 웹 기반 형태로 수발 제공자들에게 공급하는 방법을 제공한다.
본 논문에서는 독거노인들의 주택에 설치하여 움직임을 감지, 수집하고 수집된 정보를 가공하여 수발 제공자에게 편리한 형태로 제공하는 원격 모니터링 시스템-한림 지킴이 시스템-에 대해 제안하고자 한다. 현재도 개발 중이지만 본 논문에서는 2차 단계까지 개발 완료된 2차 시스템을 중심으로 기술한다.
본 절에서는 2장에서 설명되었던 외출 감지 방법의 정확도와 전체 평균 약 3개월 정도의 실험 기간 동안의 시스템의 신뢰도 성능에 대해 기술한다.
본 절에서는 개발된 시스템의 성능 검증을 위해 수행했던 독거노인들의 실제 주택에서의 실험에 대해 설명하고 주 사용자인 독거노인들과 복지사에 대한 사용성 설문 조사 결과를 기술하고자 한다.
. 본문 중에 언급한 바와 같이 개별 사구간의 원인으로 생각되는 HG에서의 DB 전송 실패 둥에 대해보다 면밀한 분석을 수행하여 원인을 파악하고자 하며, 데이터 손실을 최소화하는 전송 방법을 개발하고자 한다.
같이 정리한다. 이런 과제들은 현재 개발 중인 3차 시스템에서 구현, 검증하고자 한다.
지킴이 시스템-에 대해 제안하고자 한다. 현재도 개발 중이지만 본 논문에서는 2차 단계까지 개발 완료된 2차 시스템을 중심으로 기술한다. 2차 시스템은 1차 시스템⑵의 개발, 실제 현장에 대한 설치 및 운영 실험, 주요 사용자인 대상 노인들 및 복지사에 대한 사용성 평가 등을 통해 발굴된 원격 모니터링 시스템에 대한 요구 기능과 1차 시스템의 여러 문제점들을 해결하기 위해 재설계되고 구현되었다.
제안 방법
. 각 송/수신 모듈의 잔여 배터리 및 정상 동작 상태 앞 절에서 기술한 바와 댁내 센싱 시스템의 HG가 매 30분마다 발송하는 IP address 정보를 이용하여 자동진단 프로그램은 매 시각 각 댁내 시스템의 네트워크 연결 여부를 진단한다. 진단 후 이상이 발견되면 관리자들에게 자동으로 email을 발송한다.
2년에 걸친 실험 모두 주요 사용자인 노인들과 복지사를 대상으로 설문 조사를 통해 만족도 및 문제점 등을 조사하였다. 본 논문에서는 2차년도 조사 결과만 요약, 정리한다.
2차 시스템은 1차 시스템⑵의 개발, 실제 현장에 대한 설치 및 운영 실험, 주요 사용자인 대상 노인들 및 복지사에 대한 사용성 평가 등을 통해 발굴된 원격 모니터링 시스템에 대한 요구 기능과 1차 시스템의 여러 문제점들을 해결하기 위해 재설계되고 구현되었다. 2차 시스템의 성능 검증을 위해 1차와 마찬가지로 실제의 독거노인 주택(15가구)에 설치하였고, 약 3개월(2008년 1월 18일〜4월 启일)의 기간 동안 시스템의 신뢰도 성능 및 사용성을 검증하였다. 실험 결과는 매우 제한적이고 단순한 센서 신호를 사용함에도 불구하고 웹 기반 모니터링 시스템이 제공하는 정보-주기적 활동 패턴 및 외출 여부-를 통해 수발 제공자들이 관심 독거노인들에게 보다 효과적으로 수발 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 2차년도 조사 결과만 요약, 정리한다. 2차년도 실험 진행 중 대상 노인들을 담당하는 복지사 3명에 대해 일정 기간 사용을 의뢰한 후 설문 조사와 면담을 통해 시스템의 사용상 편리함과 문제점을 조사하였다. 이들에 대한 설문지 내용과 응답 결과를 표 2에 정리하였다.
그림 6은 일간 모니터링 화면을 나타내는데, 일례로 이와 같은 화면을 통해 6시와 7시 사이에 일어나서 집 안을 이동했음을 알 수 있다. 개발된 모니터링 시스템은 비슷한 형태로 일간(1시간 단위), 주간(하루 단위), 월간(하루 단위) 및 년간(월 단위) 모니터링 화면으로 구성되어 있다. 그림 7에 월간 모니터링 페이지를 나타냈다.
개발된 한림 지킴이 시스템은 전형적인 무선 센서 네트워크시스템의 한 형태로 구현된 댁내 센싱 시스템과 중앙서버 시스템으로 구성되어 있으며, 독거노인들의 움직임, 특히 댁내에서의 이동을 주요 감지 대상으로 설정하여 이를 기반으로 일상생활의 주기적 패턴을 웹 기반 형태로 수발 제공자들에게 공급하는 방법을 제공한다. 제공된 웹 기반 모니터링 시스템은 4단계의 사용자 권한에 따라 적절한 범위와 내용의 정보를 공급하도록 설계되었고, 일반적으로 사용되는 웹 브라우저를 이용해 사용자는 접근이 허락된 독거노인의 일별, 주별, 월별움직임 횟수를 그래프와 평면도 형태로 볼 수 있다.
이는 감지된 움직임 정보를 가공하면 외출 여부 및 현재 위치 등을 파악할 수 있는 매우사적인(private) 정보이기 때문이다. 다음 표 1에 나타낸 것과 같이 4개 사용자 그룹을 정의하여 각 사용자 그룹에 따라 차별적인 정보 열람 및 수정 권한을 가지도록 설계하였다. 표에서 Level 1이 가장 높은 권한을 가진다.
1 절 참조). 댁내 센싱 시스템의 경우 2차 시스템에서는 1차 시스템에서 사용했던 센싱 모듈-mica, ) 클론인 ZigbeX, 한백전자(주)-보다 계산 성능 및 에너지효율이 좋은 센싱 모듈로 대체 사용하였고, 수신 모듈과 연결되는 홈 게이트웨이(이하 HG; Home Gateway) 로일반 PC(Windows 2000 OS 사용) 대신 단일 보드 컴퓨터(Linux OS 사용)를 사용하였다. 1차 시스템의 개별센싱 모듈은 tinyOS1 2 3) vl.
이는 개발 중인 원격 모니터링 시스템의 목적 중 하나가 많은 독거노인을 관리해야 하는 복지사에게 적절한 정보를 편리한 형태로 제공하여 업무 효율성을 높이고 보다 효과적인 수발 서비스를 제공하는 것이기 때문이다. 따라서 1차 시스템 개발 단계에서부터 복지사에게 필요한 기능 발굴에 노력하였고 1차 시스템의 실제 주택 운영 실험으로부터 다음과 같은 모니터링 시스템의 요구 기능을 선정하였다.
일례로 복지사가 특정 노인의 방문 계획이 있을 경우 방문 대상 노인의 외출 정보를 매우 편리하게 파악함으로 개별 전화 확인에 소비되는 작업 및 시간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 외출 감지 기능을 주요한 요구 기능으로 선정하였고, 연구, 개발하였다.
종료 시각을 아는 것도 매우 유용하다. 따라서 제안된 방법의 외출 시간 감지 성능을 검사하였다. 먼저 대상자 14명에 대하여 시스템 운영 기간 중 임의로 3일을 결정하였고 지정된 날에 대해 시스템이 감지한 외출 시작 및 종료 시각과 예상 외출 시각을 비교하여 정확도를 산출하였다.
또한 Virone 등은 동일한 센싱 시스템을 사용하여 주택 내 각각의 방에서의 체류 시간 정보에 기초한 24시간 주기의 활동 패턴 모델⑸을 제안하였다. 이를 기초로 동일 연구 그룹은 보완된 주택 원격 모니터링 시스템(노인 움직임 및 침대 사용 여부, 레인지 사용 여부 감지)을 설계, 개발하여 노인 원호 생활 시설(assisted- living facility)에 거주하는 22명의 노인 집에 설치, 적용하여 데이터를 수집하고 사용 편의성 등을 검증하였다[6].
이를 기초로 동일 연구 그룹은 보완된 주택 원격 모니터링 시스템(노인 움직임 및 침대 사용 여부, 레인지 사용 여부 감지)을 설계, 개발하여 노인 원호 생활 시설(assisted- living facility)에 거주하는 22명의 노인 집에 설치, 적용하여 데이터를 수집하고 사용 편의성 등을 검증하였다[6]. 또한 Virone은 최근 이 실험을 통해 수집된 데이터를 이용하여 [5]에서 개발됐던 활동 패턴 모델링 방법을 체류 시간 및 감지 횟수 등의 확장된 모델링 및 이에 기초한 이상 상태 감지 방법[기을 발표하였다.
프로그램을 개발하였다. 또한 발송되는 패킷에 포함되어 있는 센싱 모듈의 배터리 레벨 값을 검사하여 특정 양 이하의 배터리를 가지는 모듈이 발견되면 이 또한 관리자에게 알려주는 프로그램을 개발하였다. 모든 진단 프로그램은 파이썬5)언어를 이용하여 구현하였다.
이를 통해 댁내 센싱 시스템을 위한 다양한 '자동 진단 기스을 발굴, 개발할 수 있었다. 또한 일반 desktop PC(Microsoft Windows 2000 OS 사용를 사용한 HG의 여러 문제점-소음, 넓은 공간점유, 높은 소비 전력, 보안적 취약성-이 잘 드러났으며 이런 이유로 2차 시스템에서는 리눅스 기반의 단일 보드 컴퓨터로 대체, 개발하였다.
따라서 제안된 방법의 외출 시간 감지 성능을 검사하였다. 먼저 대상자 14명에 대하여 시스템 운영 기간 중 임의로 3일을 결정하였고 지정된 날에 대해 시스템이 감지한 외출 시작 및 종료 시각과 예상 외출 시각을 비교하여 정확도를 산출하였다. 비교 대상인 예상 외출 시작 시각은 외출을 확인 한 시점 전의 최외곽 센싱 노드에서의 움직임 감지 신호가 발생한 시각으로 결정하였고, 종료 시각은 외출 이후 최초 최외곽 노드 감지 신호 발생 시각으로 정하였다.
먼저 외출 감지 방법의 정확도 검증은 외출 횟수와 시간 2가지 평가 항목으로 나누어 파악하였다. 외출 횟수에 대한 제안된 방법의 감지 정확도 실험은 시스템에서 어떤 사용자의 현재 상태가 외출로 감지되었을 때 그 사용자 집으로 전화를 걸어, 실제 외출했는지를 검사하는 방법으로 진행하였다.
1차 시스템의 개발 과정을 통해 다양한 실패(이상) 원인 및 증상을 알게 됐고 이와 같은 실패를 가능한 자동으로 감지할 수 있는.방법들을 앞서 기술한 바와 같이 개발하였으며, 이를 2차 시스템에 적용하였다. 현재까지 나타난 다양한 실패 원인 및 증상에 대해 표 5에 정리하였다.
먼저 대상자 14명에 대하여 시스템 운영 기간 중 임의로 3일을 결정하였고 지정된 날에 대해 시스템이 감지한 외출 시작 및 종료 시각과 예상 외출 시각을 비교하여 정확도를 산출하였다. 비교 대상인 예상 외출 시작 시각은 외출을 확인 한 시점 전의 최외곽 센싱 노드에서의 움직임 감지 신호가 발생한 시각으로 결정하였고, 종료 시각은 외출 이후 최초 최외곽 노드 감지 신호 발생 시각으로 정하였다. 이와 같은 방법으로 예상 외출 시각을 정하면 실제의 외출 시작과는 다소 차이도 발생할 수 있고 또한 종료 시각은 감지 방법 결과와 언제나 일치하게 되는 단점을 가진다.
x 기반 nesC로 개발되었다. 센싱 모듈의 동작 시간을 연장하기 위해서 PIR 센서 출력을 아날로그 입력을 이용해 감지하던 원래 제품을 인터럽트 발생이 가능한 외부 입력 단자로 변경하여 개별 센싱 모듈의 동작 방식을 sleep & wakeup 방식으로 변경하였다. 이를 통해 2개의 AA형 알카라인 배터리로 3개월여의 연속 동작이 가능하였고 이는 실험으로 확인할 수 있었다.
신뢰도 성능 파악을 위해 본 연구에서는 수집된 각 노인별 센서/진단 신호 데이터에 대하여 30분 시간 간격(이를 기본 단위로 정함)으로 다음 조건을 만족하는지를 검사하고 만족한다면(단위 사구간(deadzone)으로 정의) 이 사구간의 크기를 합산하여 실패 시간을 구하고 이를 전체 동작 시간과 비교하는 방법을 사용하였다. 사구간(deadzone): 댁내 센싱 시스템으로부터 어떤 종류의 신호(IP address, 진단 신호, 움직임 감지 신호) 도 수신되지 않은 30분 구간.
2가지 평가 항목으로 나누어 파악하였다. 외출 횟수에 대한 제안된 방법의 감지 정확도 실험은 시스템에서 어떤 사용자의 현재 상태가 외출로 감지되었을 때 그 사용자 집으로 전화를 걸어, 실제 외출했는지를 검사하는 방법으로 진행하였다. 이 결과를 표 3에 나타냈다.
이와 함께 각 센싱 모듈은 매 1시간마다 진단 신호를 보내고 이 신호는 HG에 의해 중앙 DB에 저장되는데 이 신호를 매 하루 단위로 검사하고 일정 개수 이하인 모듈이 발견되면 역시 관리자에게 email로 알려주는 진단 프로그램을 개발하였다. 또한 발송되는 패킷에 포함되어 있는 센싱 모듈의 배터리 레벨 값을 검사하여 특정 양 이하의 배터리를 가지는 모듈이 발견되면 이 또한 관리자에게 알려주는 프로그램을 개발하였다.
제안하였다. 제안된 방법은 각 방에서의 최초 감지 시각 및 체류 시간, 그리고 센서 감지 횟수를 파라미터로 가지는 특성 벡터를 정의하여, 이 데이터에 대해 각각의 일상 활동 (예로 음식 준비)에 대한 가우시안 함수를 찾아내는 방법과 이를 이용한 일상 활동을 감지하는 것이다.
만약 PIR 센서를 통해 특정장소에 있는지를 감지하고자 한다면 가장 많이 머무르는 곳에 설치해야 할 것이고, 그렇지 않고 위치 이동을 감지하고자 한다면 주요한 공간에서의 구분 지점, 즉 방과 방 사이의 문에 설치해야 한다. 제안하는 시스템은 1 차, 2차 모두 후자의 방법을 사용하였다. 따라서 각 노인 주택의 개별 문틀의 상단에 센싱 모듈을 설치하였고 매우 좁은 방의 경우가 아니면 대개 방에 들어오거나 나갈 때 신호가 검출된다.
대상 데이터
선정하였다. 1차 시스템의 현장 실험은 남성 1명, 여성 8명의 독거노인들(평균 연령 81.8세)을 선정하였고, 각각의 주택에 따라 다른 개수의 센싱 모듈을 설치한 후 方)07년 1월 3일부터 3월 31일까지 연속 동작 실험을 실시하였다.
개발된 2차 시스템은 200围년 1월 18일부터 4월 15일까지의 약 3개월의 시간동안 15명의 독거노인들(2명 남성, 13명 여성, 평균 연령 78.2서))의 주택에 설치, 동작 실험을 실시하였다. 2차년도 실험은 1차년 대비 6명이 증가했으며 무엇보다 1차년도 대상자 대부분이 일반적인 농촌형 주택-현관 문 구별이 어려우며 대개 별도 공간에 존재하는 화장실로 구성-이던 것에 비해 2차년도실험은 도시형 아파트-방2개, 화장실, 부엌으로 구성-도포함하여 실험했다는 점이 주요한 개선 사항이라 할 수 있다.
개발된 시스템의 신뢰도 성능은 전체 실험 기간 (2008-01-18 0:00 ~ 2008-04-15 11:00, 2123시간) 중각 노인별 시스템 운영 시간(대상자에 따라 최소 802.5 시간부터 최대 2123시간)을 대상으로 조사하였다. 이와같이 시스템의 운영 시간이 다른 것은 몇몇 노인들의 이사, 입원 등과 같은 이유로 조기에 실험이 중단됐기 때문이다.
대상자들은 춘천시 복지과의 협조를 통해 관내 생활보호 대상자 중에서 혼자 생활하는 노인들을 후보 대상자로 정한 후, 이 분들을 개별 방문하여 실험에 대해 설명하고 노인 본인 및 가족들로부터 동의를 얻는 과정을 거쳐 선정하였다. 1차 시스템의 현장 실험은 남성 1명, 여성 8명의 독거노인들(평균 연령 81.
이론/모형
댁내 센싱 시스템의 경우 2차 시스템에서는 1차 시스템에서 사용했던 센싱 모듈-mica, ) 클론인 ZigbeX, 한백전자(주)-보다 계산 성능 및 에너지효율이 좋은 센싱 모듈로 대체 사용하였고, 수신 모듈과 연결되는 홈 게이트웨이(이하 HG; Home Gateway) 로일반 PC(Windows 2000 OS 사용) 대신 단일 보드 컴퓨터(Linux OS 사용)를 사용하였다. 1차 시스템의 개별센싱 모듈은 tinyOS1 2 3) vl.x 기반 nesC로 프로그래밍되었고 다단계 라우팅(multi hopping routing) 프로토콜 중 flooding 방법3)을 사용하였다.
성능/효과
14명의 노인들에 대해서도 면담을 통해 시스템의 불편함에 대해 조사를 수행하였으며, 이를 간단히 요약 정리하면 먼저 시스템의 불편 사항(소음 및 공간 차지, 심리적 행동 제약 등)에 대해서는 평균 0.26으로 0~4까지의 불편함 정도에 대해 거의 불편하지 않다고 대답했으며, 시스템 이상 등에 따른 관리자의 연락 및 방문에 대해서는 평균 0.89로 불편하지 않다고 응답했다. 다만 방문에 대한 재미있는 결과는 관리자의 연락 및 방문에 대해 반갑다는 것과 귀찮다는 극단적인 반응 모두가 존재한다는 것이었다.
이 결과를 표 3에 나타냈다. 각 사용자별 평균 9.1 회 정도의 외출에 대해 전체 101 번의 확인에서 1번의 오류를 확인할 수 있었고, 평균 99%의 정확도를 얻었다.
또한 대상 독거노인들과 주 사용자인 복지사들 대상의 설문 조사를 통해 개발된 시스템의 사용 편리성 및 다양한 긍정적 효과를 확인하였다. 개발된 외출 감지 방법은 정확한 감지 성능(평균 횟수 정확도99%, 평균 시간정확도:98.1%)을 얻었으며 이는 실제 현장에서도 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다. 또한 1차 시스템의 신뢰성 측면의 보완 개발을 통해 2차 시스템은 약 .
서버 및 개별 사구간 시간의 합은 각 개별 댁내 시스템의 전체실패 시간이므로 이 값을 전체 운영 시간과의 비율로 나타낸 것이 실패율이다. 결과적으로 고의적인 HG OFF 에 의한 정상 동작 실패를 제외한다면 전체 평균 1953 시간 중 17시간 정도의 짧은 시간만(평균 실패율 0.83%, 최소 0.19%, 최대 3.56%) 동작하지 않은 것이므로 매우 높은 신뢰성을 보여준다.
이와 함께 각 노인들의 현재 외출 상태도 제공한다. 구현된 시스템의 검증은 2차례(2개년)어】 걸쳐 춘천시 관내의 독거노인 24명(1차:9명, 2차::15명에 대해 실제 주택에 설치하여 운영 실험하였고 이를 통해 장기 외출과 같은 이상과 특이 행동 감지가 가능하다는 것을 확인하였다. 또한 대상 독거노인들과 주 사용자인 복지사들 대상의 설문 조사를 통해 개발된 시스템의 사용 편리성 및 다양한 긍정적 효과를 확인하였다.
1%)을 얻었으며 이는 실제 현장에서도 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다. 또한 1차 시스템의 신뢰성 측면의 보완 개발을 통해 2차 시스템은 약 .1% 미만의 높은 신뢰 성능을 얻었다.
다만 방문에 대한 재미있는 결과는 관리자의 연락 및 방문에 대해 반갑다는 것과 귀찮다는 극단적인 반응 모두가 존재한다는 것이었다. 또한 8명(50%)의 노인들이 누군가나를 지켜주고 있다는 안전함을 느꼈다고 웅답한 것에서 최초 시스템 개발 시 예상했던 시스템의 긍정적 기능-심리적 안도감 확대-을 확인할 수 있었다.
구현된 시스템의 검증은 2차례(2개년)어】 걸쳐 춘천시 관내의 독거노인 24명(1차:9명, 2차::15명에 대해 실제 주택에 설치하여 운영 실험하였고 이를 통해 장기 외출과 같은 이상과 특이 행동 감지가 가능하다는 것을 확인하였다. 또한 대상 독거노인들과 주 사용자인 복지사들 대상의 설문 조사를 통해 개발된 시스템의 사용 편리성 및 다양한 긍정적 효과를 확인하였다. 개발된 외출 감지 방법은 정확한 감지 성능(평균 횟수 정확도99%, 평균 시간정확도:98.
실험 결과 PIR 센서에 의한 0/1 형태의 단순한 데이터를 통해서도 각 노인의 일상생활 패턴이 나타나고 이를 잘 가공하면 다양한 수발제공자들에게 유용한 정보를 제공할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 신뢰성 측면에서는 전체 모니터링 시스템의 신뢰도는 고장 감지 및 해결 측면에서 중앙 서버 시스템 보다는 개별 노인 주택에 설치되어 있는 댁내 센싱 시스템의 신뢰도에 따라 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 댁내 센싱 시스템을 위한 다양한 '자동 진단 기스을 발굴, 개발할 수 있었다.
패턴 파악 가능성과 신뢰성 검증이었다. 실험 결과 PIR 센서에 의한 0/1 형태의 단순한 데이터를 통해서도 각 노인의 일상생활 패턴이 나타나고 이를 잘 가공하면 다양한 수발제공자들에게 유용한 정보를 제공할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 신뢰성 측면에서는 전체 모니터링 시스템의 신뢰도는 고장 감지 및 해결 측면에서 중앙 서버 시스템 보다는 개별 노인 주택에 설치되어 있는 댁내 센싱 시스템의 신뢰도에 따라 결정된다는 것을 알 수 있었다.
2차 시스템의 성능 검증을 위해 1차와 마찬가지로 실제의 독거노인 주택(15가구)에 설치하였고, 약 3개월(2008년 1월 18일〜4월 启일)의 기간 동안 시스템의 신뢰도 성능 및 사용성을 검증하였다. 실험 결과는 매우 제한적이고 단순한 센서 신호를 사용함에도 불구하고 웹 기반 모니터링 시스템이 제공하는 정보-주기적 활동 패턴 및 외출 여부-를 통해 수발 제공자들이 관심 독거노인들에게 보다 효과적으로 수발 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 보여주었다.
센싱 모듈의 동작 시간을 연장하기 위해서 PIR 센서 출력을 아날로그 입력을 이용해 감지하던 원래 제품을 인터럽트 발생이 가능한 외부 입력 단자로 변경하여 개별 센싱 모듈의 동작 방식을 sleep & wakeup 방식으로 변경하였다. 이를 통해 2개의 AA형 알카라인 배터리로 3개월여의 연속 동작이 가능하였고 이는 실험으로 확인할 수 있었다. 그림 3에 개별 센싱 모듈의 사진을 나타냈다.
신뢰성 측면에서는 전체 모니터링 시스템의 신뢰도는 고장 감지 및 해결 측면에서 중앙 서버 시스템 보다는 개별 노인 주택에 설치되어 있는 댁내 센싱 시스템의 신뢰도에 따라 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 댁내 센싱 시스템을 위한 다양한 '자동 진단 기스을 발굴, 개발할 수 있었다. 또한 일반 desktop PC(Microsoft Windows 2000 OS 사용를 사용한 HG의 여러 문제점-소음, 넓은 공간점유, 높은 소비 전력, 보안적 취약성-이 잘 드러났으며 이런 이유로 2차 시스템에서는 리눅스 기반의 단일 보드 컴퓨터로 대체, 개발하였다.
표 2에서 각 설문 내용에 대한값은 불편 정도를 나타내며, 매우 불편(4)부터 전혀 불편하지 않음(0)까지 5단계의 값을 가진다. 조사 결과 전체 평균값 0.5로 대부분의 항목에서 불편하지 않다는 것을 나타냈다. 또한 현재 개발 중인 장기 외출 등의 이상 발생 시 휴대폰 SMS와 같은 능동적 알람 기능 등에 대한 요청 사항도 있었다.
표에 나타낸 오차율은 24시간을 10분의 단위 시간 간격으로 예상 외출과 결과 외출의 차이를 계수하여 이를 계산하여 나타낸 것이다. 총 42일(60480분) 동안의 기간 중 발생했던 외출에 대해 약 1200분의 오차(평균 오차율은 1.98%)를 나타내어 현실적으로 매우 유용하 고신뢰성 높은 결과를 보여주었다.
후속연구
이와 같은 방법으로 예상 외출 시각을 정하면 실제의 외출 시작과는 다소 차이도 발생할 수 있고 또한 종료 시각은 감지 방법 결과와 언제나 일치하게 되는 단점을 가진다. 정확한 외출 시각을 파악하기 위해서는 별도의 다른 감지 방법(사람 혹은 장치 등)을이용해야만 할 것이며, 이는 향후 보완하고자 한다.
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