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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.18 no.1, 2014년, pp.134 - 139
김동완 (Dept. of Information & communication Engineering, Myongji University) , 유종현 (Wonkwang University) , 백승화 (Dept. of Information & communication Engineering, Myongji University)
According to survey, more than 57.2% of the fall which is the most frequent safety accident of the elders takes place at home. This research aims to verify the fall by measuring and analyzing the floor vibration. And the vibration sensor module was designed with piezo film sensor and operation ampli...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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낙상을 방지하는 방법 중 영상 정보를 이용하는 방식의 단점은 무엇인가? | 낙상을 감지하는 방법은 영상정보를 이용하여 낙상의 상황을 구분하는 방법과 낙상 대상에게 센서를 부착하여 낙상을 검출하는 방식이 주류를 이루고 있다. 영상 정보를 이용하는 방식은 인식률은 높으나 사생활이 영상으로 노출되는 점과 낙상감지 대상자의 행동 반경이 크거나 다수의 장애물이 존재할 경우 여러 대의 영상획득 장치가 필요한 단점이 있다[5~7]. 낙상 대상자에게 센서를 부착하는 방식은 주로 가속도 센서를 사용하여 낙상시 발생하는 가속도 변화를 통해 낙상을 구별하게 되는데 센서의 신체 부착에 따른 이질감과 부착 위치에 따라 낙상 인식률에 큰 차이를 보이는 단점을 가지고 있다[8,9]. | |
낙상은 무엇 때문에 발생하는 상황을 의미하는가? | 낙상이란 WHO의 정의에 따르면 본인의 의사와 상관없이 발바닥 이외의 신체 일부가 바닥면에 접지한 경우를 의미 한다. 즉 외부의 힘, 의식소실, 갑작스러운 마비에 기인되어 넘어지는 현상과 갑작스러운 비의도적인 자세 변화 때문에 바닥에 주저앉거나, 넘어지거나, 눕게 되는 상황을 의미한다[2, 3]. 낙상은 골절 및 뇌손상 등 심각한 신체 손상을 일으키고 노인의 낙상으로 인한 사망률은 어린이에 비교하면 8배나 높은 것으로 나타났다[4]. | |
낙상을 감지하는 방법은 어떤 것들이 있는가? | 낙상을 감지하는 방법은 영상정보를 이용하여 낙상의 상황을 구분하는 방법과 낙상 대상에게 센서를 부착하여 낙상을 검출하는 방식이 주류를 이루고 있다. 영상 정보를 이용하는 방식은 인식률은 높으나 사생활이 영상으로 노출되는 점과 낙상감지 대상자의 행동 반경이 크거나 다수의 장애물이 존재할 경우 여러 대의 영상획득 장치가 필요한 단점이 있다[5~7]. |
"Investigation of accidents of life of the elderly in 2007" , Korea Consumer Agency, 2007
Mary E. Tinetti and Christianna S. Williams, "The effect of falls and fall injuries on functioning in community-dwelling older persons" The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences, Vol. 53, No. 2, pp. 112-119 1998
Fuller GF, "Falls in the elderly" The Journals of Gerontology Series A: Am Fam Physician. Vol. 6 No. 1 pp. 2159-2168, Apr, 2000
Jong-Min Kim, Myung-Sun Lee, "Risk Factors for Falls in the Elderly Population in Korea:An Analysis of the Third Korea National Health and Nutrition Examination Survey data", Joural of Korea Society for Health Education and Promotion Vol.24, No 4, pp. 23-39, 2007
Chia-Wen Lin, Zhi-Hong Ling, Yuan-Cheng Chang, Chung J. Kuo, "Compressed-domain fall incident detection for intelligent home surveillance", IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Vol. 4, pp.3781-3784, May 2005
C. F. Juang and C. M. Chang, "Human Body Posture Classification by a Neural Fuzzy Network and Home Care System Application," IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, Vol. 37, No. 6, pp. 984-994, Nov. 2007.
Nam Ho Kim, Yun Seop Yu "Video Based Fall Detection Algorithm Using Hidden Markov Model", Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea Vol. 50, NO. 8, pp. 2160-2165, August 2013
T. Zhang, J. Wang, L. Xu and P. Liu, "Detection by Wearable Fall Sensor and One-Class SVM Algorithm," in Lecture Notes in Control and Information Sciences, pp. 858-863, 2006.
T. Zhang, J. Wang, P. Liu and J. Hou, Journal "Fall Detection by Embedding an Accelerometer in Cellphone and Using KFD Algorithm," IJCSNS International of Computer Science and Network Security, Vol. 6, No. 10, pp. 277-284, Oct. 2006.
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