[논문]사물인터넷 기반의 낙상 감지 시스템

정필성; 조양현

doi:10.6109/jkiice.2015.19.11.2546

사물인터넷 기반의 낙상 감지 시스템
Fall Detection System based Internet of Things 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.11, 2015년, pp.2546 - 2553

정필성 (FNS Value Corporation) , 조양현 (Division of Computer Science, Sahmyook University)

초록
AI-Helper

낙상은 시간과 장소에 상관없이 언제든지 발생할 수 있으며 특히 65세 이상 고령자의 경우 사망에 까지 이를 수 있는 위험요소 중 하나이다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 스마트 헬스케어 서비스로서 낙상 감지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 센서로 동작하는 아두이노와 스마트 디바이스를 연동하여 낙상을 감지하기 위한 시스템을 제안한다. 스마트 센서의 가속도 센서 정보를 블루투스 저전력 기술을 이용하여 전송하면 스마트 디바이스가 이 정보를 가공 및 분석하여 낙상 상황을 판단한다. 스마트 센서와 스마트 디바이스를 이용한 사물인터넷 기반 낙상 감지 시스템은 활동성과 휴대성의 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Falling can happen to anyone, anywhere at anytime and especially it is one of the risk factor that can lead causes of death of persons aged 65 and over. Recently, the study of fall detection mechanisms as a smart healthcare service based on the IoT(Internet of Things) are being actively investigated. In this paper, we implement a fall detection system using arduino as a smart sensor communicates with a smart device. When transmitting the information of the acceleration on a sensor smart sensor with a BLE(Bluetooth Low Energy), the smart device processing and analyzing this information. and determines a fall situation. A fall detection system based on the Internet of Things which using smart sensor and smart device, has the advantage of being able to overcome the mobility and portability constraints.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

노인 인구 비율 증가로 낙상 환자의 비율이 높아지고 있으며 이에 따라서 낙상 감지 및 낙상 환자에 대한 응급 서비스 향상을 위한 헬스케어 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 영상 분석 기법, 신체의 특정 위치에 부착된 센서 정보 분석 기법, 스마트폰의 센서 정보 분석 기법에 대한 제한 사항을 극복하기 위한 사물인터넷 기반의 낙상 감지 기법 및 낙상 분석 알고리즘을 제안하였다.
스마트 장치는 미리 등록된 사용자에게 연락을 취하고 낙상환자에 대한 의료서비스를 요청한다. 본 논문에서는 기존의 스마트폰을 이용한 서비스의 단점을 극복하기 하여 의료서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서는 낙상 상황에서 SVM의 순간 변화량이 다르다는 점을 이용하여 이전에 측정된 SVM과 현재 측정된 SVM의 차이를 통해 낙상을 판별하도록 하였다. 본 논문에서 사용된 계산식은 식 (1)과 같다.
장기간 센서 정보를 수집하여 스마트 디바이스로 전송하기 위한 목적만을 가지고 역할을 구성한다. 본 논문에서는 스마트 디바이스는 센서 모듈과 BLE로 통신할 수 있는 모든 디바이스를 총칭한다. 대표적인 스마트 디바이스는 스마트폰과 스마트워치가 있다.
스마트 디바이스는 센서 모듈로부터 정보를 받아서 제안한 낙상 알고리즘을 통해 신체 활동을 분석하고 낙상을 판별한다. 본 논문에서는 스마트폰에서 동작하는 애플리케이션은 플랫폼의 이질성 극복 및 호환성 보장을 위해 하이브리드 앱 개발 방식을 이용하여 개발하였다. 하이브리드 개발 방식은 모바일 장치의 다양한 플랫폼 환경을 지원하기 위해서 표준 웹 언어인 HTML5 와 CSS 및 자바스크립트를 이용하여 다양한 모바일 플랫폼에서 호환성을 가지도록 지원한다.
본 논문에서는 활동성과 휴대성의 제약사항을 극복하기 위해서 소형 아두이노와 일상생활에서 우리가 사용하는 스마트폰 및 스마트워치와 같은 스마트 장치를 연동한 낙상 감지 시스템을 구현하였다. 낙상이 발생했을 때 보호자, 주변 사람, 의료진에게 응급 상황을 알리는 응급 상황 지원 서비스를 제공하는 낙상 감지 시스템을 제안하였다.

제안 방법

식 (1)과 식(2)를 통해 낙상을 판별하며 식 (3)과 식 (4)를 통해 1차 식별된 낙상 상태에 대한 활력 회복여부를 판단하여 2차 낙상을 판별한다. 그리고 사용자의 스마트 디바이스에서 알람이 울려 사용자가 자가 의식이 있는지 여부를 판단하여 최종 낙상을 판별한다.
본 논문에서는 활동성과 휴대성의 제약사항을 극복하기 위해서 소형 아두이노와 일상생활에서 우리가 사용하는 스마트폰 및 스마트워치와 같은 스마트 장치를 연동한 낙상 감지 시스템을 구현하였다. 낙상이 발생했을 때 보호자, 주변 사람, 의료진에게 응급 상황을 알리는 응급 상황 지원 서비스를 제공하는 낙상 감지 시스템을 제안하였다. 일상생활에 지장을 주지 않는 범위 내에서 활용 가능한 소형 아두이노를 주머니에 넣고 휴대하면서 아두이노를 통해 얻은 정보를 스마트 장치에서 분석해 사용자의 낙상 상황을 감지한다.
Zhang 외 3명은 허리에 가속도 센서를 부착하여 신체의 운동 패턴을 분석하여 낙상을 감지하는 알고리즘을 제안하였다[4]. 또한 휴대 전화에 가속도 센서를 연결하여 KFD(Kernel Fisher Discriminant) 알고리즘을 통해 낙상을 감지하는 방법을 제안하였다[5]. 그러나 이 방법은 기본적으로 휴대 전화에 가속도 센서가 부착되어야 하며 휴대 전화의 장비 특성에 따라 가속도 센서가 부착이 불가능한 경우 낙상 감지가 불가능하다는 단점을 가진다.
본 장에서는 소형 센서 모듈과 스마트 디바이스를 연동한 낙상 감지 시스템 및 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 제안한 낙상 감지 알고리즘은 정보 수집, 정보 가공, 정보 분석 단계로 이루어진다.
사용자의 센체활동을 모니터링하고 낙상을 판별하기 위한 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 센서 모듈은 정보를 수집하고 스마트 디바이스는 정보를 가공 및 분석한다.
스마트 디바이스 중 스마트 밴드와 같이 센서 모듈과 데이터 교환은 가능하지만 메시지 전송 기능 및 알람 기능이 부족한 디바이스는 제외한다. 스마트 디바이스는 가속도 센서 정보를 분석하여 제안한 낙상 감지 알고리즘에 따라서 낙상을 판별한다.
신체 활동 정보 수집을 위해 ㈜이노이드의 가속도 센서 모듈과 BLE 기술을 지원하는 초소형 아두이노 호환 모듈인 RFduino를 이용한 센서 모듈인 블루이노(Blueinno)를 사용하였다. 그림 2는 가속도 센서 모듈이 결합된 블루이노 센서 모듈을 나타낸다.
본 장에서는 소형 센서 모듈과 스마트 디바이스를 연동한 낙상 감지 시스템 및 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 제안한 낙상 감지 알고리즘은 정보 수집, 정보 가공, 정보 분석 단계로 이루어진다. 주머니에 넣을 수 있는 소형 센서 모듈을 통해 가속도 센서 정보를 수집하고 수집된 정보는 BLE 기술을 통해서 스마트 디바이스로 전송된다.

후속연구

향후 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 다양한 웨어러블 디바이스를 연동하여 실시간으로 개인 맞춤 형 헬스케어 서비스를 받을 수 있는 다목적 헬스케어 시스템을 개발하기 위한 방향으로 연구를 진행하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	낙상이란 무엇인가?	낙상이란 ‘사고나 실신, 경련, 마비 등의 여러 가지 원인에 의해 의도하지 않게 바닥이나 아래쪽의 표면으로 신체가 이동하는 것’을 말한다. 낙상으로 인한 상해가 증가 추세에 있으며 낙상으로 인한 상해는 일상생황에 지장을 가져 오게 되며 이차 질병과 사망의 원인이 되기도 한다.
	영상 정보를 분석하여 낙상을 검출하는 방법의 단점은 무엇인가?	카메라로부터 얻은 영상 정보에서 객체 추출을 통해 움직이는 부분에 대한 낙상을 감지하는 방법은 93%의 높은 낙상 검출 비율을 가진다[3]. 하지만 카메라에 인식되는 대상에 대해서만 감지가 가능하며 대상의 행동 반경이 큰 경우 여러 대의 영상 정보 습득 장비가 필요하다. 또한 근본적으로 낙상 감지 대상에 대한 사생활 침해 부분의 문제점이 있는 단점이 있다. 또한 네트워크를 이용하여 영상 정보를 전송하기 때문에 네트워크의 과다 사용과 데이터 전송률 그리고 네트워크의 신뢰도에 의존하게 된다는 한계점을 가지게 된다.
	대표적인 낙상감지 기술은 무엇인가?	대표적인 낙상감지 기술은 영상 정보를 분석하는 방법과 신체 활동을 감지하는 센서 정보를 분석하는 방법이 대표적이다. 영상을 이용하는 방법은 공간의 제약과 감지 대상의 인식 여부에 의존하며 낙상 감지용 센서를 부착하는 방법은 낙상 감지를 위하여 별도 개발된 센서를 신체에 부착하여 사용하기 때문에 이질감이나 일상 생활에 부자연스런 활동을 가져올 수 있다는 단점이 있다.

참고문헌 (10)

Donghui Sin, Jaeyeol Jeong, Seonghyeon Kang, "Internet of Things Trend and Vision", Review of Korean Society for Internet Information, Vol.14, No.12, pp.32-46, 2013.
Organization for Economi Co-operation and Development, "Dependent Population", OECE FACTBOOK, pp.16-17. 2010.
Lin, C. W., Z. H. Ling, Y. C. Chang, C. J. Kuo, "Compressed-domain Fall Incident Detection for Intelligent Homecare", The Journal of VLSI Signal Processing, Vol.49, No.3, pp.393-408, 2007.

상세보기
Zhang, T., J. Wang, L. Xu, P. Liu, "Fall Detection by Wearable Sensor and One-Class SVM Algorithm", Lecture Notes in Control and Information Sciences, pp.858-863, 2006.
Zhang, T., J. Wang, P. Liu, J. Hou, "Fall Detection by Embedding in Accelerometer in Cellphone and Using KDF Algorithm", IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.6, No.10, pp.277-284, 2006.
Lindermann, U., A. Hock, M. Stuber, W. Keck, C. Beeker, "Evaluation of a fall detector based on accelerometers: A pilot study", Medical Biological Engineering and Computing, Vol.43, No.5, pp.548-551, 2005.

상세보기
Bourke, A. K., G. M. Lyons, "A threshold-based fall-detection algorithm using a bi-axial gyroscope sensor", Medical Engineering and Physics, Vol.30, pp.84-90, 2008.

상세보기
Lee, G. E., J. W. Lee, "Comparison Study of Web Application Development Environments in Smartphone", Journal of KOCON, Vol.10, No.12, pp.155-163, 2010.
Pil-Seong Jeong, Yang-Hyun Cho, "Fall Detection System using Smartphone for Mobile Healthcare", Journal of the Korea society of IT services, Vol.12, No.4, pp.435-447, 2013.

원문보기 상세보기
Blueinno, http://cafe.naver.com/arduinoplusble

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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