초록 ▼

연구의 목적 및 내용

□ 독거노인과 1인 가구 수가 지속적으로 증가하고 있는 추세인 바, 이들이 실질적으로 호소하는 문제는 낙상 등 응급상황 발생이나 점진적으로 진행되는 육체적/정신적 건강악화를 제때 올바르게 관리해줄 시스템이나 서비스가 없다는 것임
□ 사생활 침해 문제없이 거주자의 위치 및 행동을 정확하게 파악․추적함으로써 정확한 위급상황 자동 인지 및 신속한 대처를 지원할 필요성이 제기됨
□ 이에, 본 연구는 실내에서 발생할 수 있는 위급상황을 감지하기 위해 벽지형 위상배열 안테나를 통해 수집된 데이터에

연구의 목적 및 내용

□ 독거노인과 1인 가구 수가 지속적으로 증가하고 있는 추세인 바, 이들이 실질적으로 호소하는 문제는 낙상 등 응급상황 발생이나 점진적으로 진행되는 육체적/정신적 건강악화를 제때 올바르게 관리해줄 시스템이나 서비스가 없다는 것임
□ 사생활 침해 문제없이 거주자의 위치 및 행동을 정확하게 파악․추적함으로써 정확한 위급상황 자동 인지 및 신속한 대처를 지원할 필요성이 제기됨
□ 이에, 본 연구는 실내에서 발생할 수 있는 위급상황을 감지하기 위해 벽지형 위상배열 안테나를 통해 수집된 데이터에 인공지능 기법을 적용하여 거주자의 위치․행동을 분석하는 것을 목표로 하며, 안테나 제작 및 RF 정보 수집, 거주자 위치․행동 분석, 그리고 위급상황 판별 및 자동 구조요청 기술을 개발하고자 함

연구결과

□ (연구결과 1) 인체감지용 벽지형 위상배열 안테나 설계/제작/측정
- 광대역(5.46~7.24GHz) 고이득(6~8dBi) 슬롯 커플드 패치 안테나 설계
- 광대역 고이득 빔 스티어링 1x4 위상배열 안테나 시뮬레이션 수행
- 광대역 고이득 빔 스티어링 안테나 제작 및 측정
□ (연구결과 2) RF 신호 발생 및 처리 기술 개발
- FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) 반사파를 이용하여 거주자와 안테나 간 거리와 가속도 정보를 통해 실루엣 정보 추출 시뮬레이션 완료
□ (연구결과 3) 딥러닝 기반 3D 행동 분석 기술 개발
- 50x30x60 해상도의 3D depth 이미지를 딥러닝 기법(3D-Convolution neural network: 23계층 적용)과 데이터 증강기법을 다양한 거주자 낙상 상황(slow/fast falls) 분석에 적용
- 5가지 낙상 상황에서 96.46~98.23%의 분석 정확도를 보였음

연구결과의 활용계획

□ 독거노인 및 1인 가구의 거실에 벽지 형태로 장착하여 발생하는 응급상황을 자동으로 분석하여 적시에 대응할 수 있는 응급구조 시스템 개발에 활용 가능
□ 집중 관리 대상 환자(심혈관질환자, 우울증 및 치매환자 등)의 집에 장착하여, PHR(Personal Health Record)의 일종인 일상생활 패턴정보를 수집하고 응급상황 발생 시 전문 의료기관에 전송하는 지능형 환자 관리 시스템에 활용 가능

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

Purpose & contents

□ It is critically important to develop an autonomous emergency management system for those (including elderly) living alone that monitors the entire region with no blackout area, ensuring privacy protection and user friendliness.
□ Existing RF signal-based motion detect

Purpose & contents

□ It is critically important to develop an autonomous emergency management system for those (including elderly) living alone that monitors the entire region with no blackout area, ensuring privacy protection and user friendliness.
□ Existing RF signal-based motion detection techniques solve privacy issues and do away with dedicated devices, thus maximizing convenience for residents.
□ However, these techniques have their own limitations: it only detects human body parts when a subject approaches the antenna, suffers from degraded resolution for upper-arms and legs, and has a limited coverage due to distance measurements only exploiting direct reflection from the human body.
□ To overcome these limitations, we propose a novel approach to process the backscattered RF signals by applying deep learning, and develops a system for real-time and autonomous emergency management.

Result

□ (Result-1) Developing wall-mounted phase array antenna
- Designing broad-band (5.46~7.24GHz), high gain (6~8dBi) slot cuppled patch antenna
- Evaluating performance of the broad-band high gain beam steering 1 x 4 phase array antenna simulation
- Producing the broad-band high gain beam steering phase array antenna
□ (Result-2) Developing RF signal processing technique
- Calculating distance and velocity between the broad-band high gain beam steering phase array antenna and the target person using FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) reflection wave
- Analyzing a silhouette of the target person using information from the FMCW signal processing
□ (Result-3) Developing deep learning-based 3D motion analysis technique
Analyzing fall detection of the target person utilizes a 3D convolutional neural network (3D-CNN) and a data augmentation
Achieving 96.9% accuracy of the detecting falling person with 5 different scenarios

Expected Contribution

□ Able to applying autonomous emergency management system for living alone person (including elderly)
□ Able to applying intelligent patient management system for recording personal health record to threat the emergency situations

(출처 : SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 연구계획 요약문 ... 4
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 10
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 15
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 22
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 24
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 24
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 27
• 8. 참고문헌 ... 27
• 9. 연구성과 ... 28
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 28
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 28
• 12. 기타사항 ... 30
• 별첨 ... 31
• 끝페이지 ... 38