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LBS 응용을 위해 움직임 센서를 이용한 독거노인의 칼로리 소모 예측 모델
Calorie Expenditure Prediction Model of Elderly Living Alone using Motion Sensors for LBS Applications 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.14 no.1, 2010년, pp.17 - 24  

정경권 (동국대학교 밀리미터파신기술연구센터) ,  김용중 (한림대학교 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 LBS(Location Based Service) 응용을 위한 독거노인의 일상 활동의 칼로리 소모 예측 모델을 제안한다. 제안한 방식은 PIR (Passive InfraRed) 움직임 센서를 이용하여 독거노인의 활동 패턴을 측정하고, 물리적 활동과 그에 따른 칼로리 소모의 관계를 검토한다. 제안된 움직임 감지 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 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, 웹 기반 모니터링 시스템을 통해 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자에게 각 노인들의 효율적인 서비스를 제공한다. 실험을 통해 제안한 칼로리 소모 모델의 성능과 적용 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents calorie expenditure prediction model of daily activity of elderly living alone for LBS(Location Based Service) applications. The proposed method is to describe the daily activity patterns of older adult using PIR (Passive InfraRed) motion sensors and to examine the relationships ...

주제어

#활동량 분석   #칼로리 소모 예측 모델   #움직임 감지 센서   #무선 센서 네트워크  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 독거노인의 집안에서의 움직임 정보로부터 칼로리 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 집안에 설치된 움직임 감지 센서를 통해 집안에서의 활동량을 감지하고, 개인의 신장 정보를 통해 얻어진 보폭과 집안의 구조를 바탕으로 칼로리 소모를 측정하여 독거노인의 건강 정보 구축하였다.
  • 본 논문에서는 움직임 감지를 통해 독거노인의 활동이나 움직임을 인지함으로써 집안에서의 활동 정보를 바탕으로 칼로리 소모량을 예측할 수 있는 LBS 응용 시스템을 제안한다. 현재 칼로리 소모는 가속도 센서를 기반으로 한 움직임 측정방법이 주류를 이룬다[14-15].
  • 전체 센서 네트워크의 망 형태는 별(star) 형으로 각 송신 모듈들과 수신 모듈이 1:1로 연결된다. 실제 대상 노인의 집에서 모든 송신기가 수신기와 직접 연결이 가능하여 멀티홉 라우팅에 소모되는 개별 센서 노드의 자원을 절약하기 위해 구성하였다.

가설 설정

  • 단, 같은 노드가 연속으로 감지되는 상황은 문을 나갔다가 다시 들어오는 경우로 판단하여 3걸음을 이동했다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
LBS는 무엇을 이용하는가? 또한 다양한 통신 기기를 이용하여 개인의 위치 정보를 이용한 LBS(Location Based Service)에 대한 관심이 높아지고 있다. 초기 위성 및 핸드폰을 이용한 부분이 최근에는 IEEE 802.
PIR 센서는 어떤 센서인가? PIR 센서는 인체에서 방사되는 적외선을 감지하는 센서로 움직임을 감지하는데 사용된다. 센서 노드에 사용한 PIR 센서는 PerkinElmer Optoelectronics사의 LHi878을 사용하였다[17].
국내 독거 또는 재가 노인에 대한 사회 복지 비용이 증가할 것으로 보는 배경적인 이유는? 우리나라를 비롯한 대부분의 선진국들에서 출산율 저하와 평균 수명 증대에 따른 고령화 문제는 향후 도래할 가장 큰 국가적 어려움의 하나로 인식되어 이의 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 더욱이 우리나라는 세계 최저 수준의 출산율로 인해 고령화 사회로의 변화 속도가 가장 빠르고, 특히 핵가족화의 가속화 및 평균 수명의 증대에 따라 가정에서 홀로 생활하는 독거노인의 수가 더욱 많아져 정치, 경제, 사회적 측면에서 가장 어려운 문제가 될 것이다. 이러한 시대적 상황에서 홈 케어서비스(home care service)사업, 중간보호시설 및 1일 탁아소 사업, 유료의 양로 및 요양시설, 노인전용의 의료서비스산업, 노인식품, 노인의복 및 노인용 생활용품의 제조· 판매사업 등의 실버산업이 본격화되고 있고, 독거노인을 대상으로 담당 복지사 사업, 방문 간호사 사업 등이 진행되고 있다[1-3]
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (19)

  1. 이인수, 실버산업의 전망과 과제, 대왕사, 2006. 

  2. 지경용 외, 유비쿼터스 시대의 보건 의료, 진한엠엔비, 2005. 

  3. 김숙응, 이의훈, 실버산업의 이해, 형성출판사, 2007. 

  4. S. Consolvo, P. Roessler, B. E. Shelton, A. LaMarca, B. Schilit, S. Bly, "Technology for care networks of elders," IEEE Pervasive Computing, 3(2), pp. 22-29, 2004. 

    상세보기

  5. R. A. Brooks, "The intelligent room project: cognitive technology," Proceedings of the 2nd International Cognitive Technology Conference, pp. 271？278, 1997. 

  6. S.K. Das, D.J. Cook, A. Bhattacharya, E.O. Heierman, T.Y. Lin, "The role of prediction algorithm in the MavHome smart home architecture," IEEE Wireless Communicaion. 9(6), pp. 77？84, 2002. 

    상세보기 crossref

  7. A. Helal, W. Mann, H. Elzabadani, J. King, Y. Kaddourah, and E. Jansen, "Gator Tech Smart House: A programmable pervasive Space," IEEE Computer Magazine, 38(3), pp. 50-60, 2005. 

    상세보기 crossref

  8. 이선우, 김용중, 이기섭, 김병정, "한림 지킴이: 독거 노인 일상 활동 원격 모니터링 시스템," 한국정보과학회, 한국정보과학회 논문지, 15(4), pp.244-254, 2009. 

  9. 3GPP2, www.3gpp2.org. 

  10. WiMAX NWG WG, "WiMAX Network Protocols and Architecture for Location Based Service," Part of Network Release 1.5, Nov. 2007. 

  11. IEEE 802.11, http://www.ieee802.org/11 

  12. IEEE 802.15.4a, http://www.ieee802.org/15 TG4a.html 

  13. IEEE 802.21, http://www.ieee802.org/21 

  14. Jee Hyun Choi, Jeongwhan Lee, Hyun Tai Hwang, Jong Pal Kim, Jae Chan Park, Kunsoo Shin, "Estimation of Activity Energy Expenditure: Accelerometer Approach," 27th Annual International Conference of the IEEE-EMBS 2005, pp. 3830-3833, 2006. 

  15. K. Sagawa, H. Inooka, Y. Satoh, "Non-restricted measurement of walking distance," Systems, 2000 IEEE International Conference on Man, and Cybernetics, 3, pp. 1847 - 1852, 2000. 

  16. InTech, http://www.tinyosmall.co.kr 

  17. PerkinElmer Optoelectronics, http://optoelectronics.perkinelmer.com 

  18. TinyOS Forum, http://www.tinyos.net 

  19. Todd M. Manini, James E. Everhart, Kushang V. Patel, Dale A. Schoeller, Lisa H. Colbert, Marjolein Visser, Frances Tylavsky, Douglas C. Bauer, Bret H. Goodpaster, Tamara B. Harris, "Daily activity energy expenditure and mortality among older adults," Journal of the American Medical Association, 266, pp. 171-179, 2007. 

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