초록 ▼

연구개요
병원에 입원한 고령 환자들은 근력 저하, 이동능력 저하, 균형감각 저하로 대부분 타인의 도움 하에 이동을 하게 되는데, 타인의 도움이 필요한 환자들이 혼자서 움직이려고 할 때 낙상의 위험성이 높아짐. 따라서 고령 환자들이 혼자 이동을 시도할 때 나타나는 낙상 위험 행동들을 ‘낙상 전 행동(pre-fall activity)’으로 정의하고, 재활치료 동영상 데이터베이스를 활용하여 낙상 전 행동을 3D convolutional neural network를 통해 학습하고 이를 통해 낙상 저위험, 고위험 여부를 예측하는 기술을

연구개요
병원에 입원한 고령 환자들은 근력 저하, 이동능력 저하, 균형감각 저하로 대부분 타인의 도움 하에 이동을 하게 되는데, 타인의 도움이 필요한 환자들이 혼자서 움직이려고 할 때 낙상의 위험성이 높아짐. 따라서 고령 환자들이 혼자 이동을 시도할 때 나타나는 낙상 위험 행동들을 ‘낙상 전 행동(pre-fall activity)’으로 정의하고, 재활치료 동영상 데이터베이스를 활용하여 낙상 전 행동을 3D convolutional neural network를 통해 학습하고 이를 통해 낙상 저위험, 고위험 여부를 예측하는 기술을 개발하고자 함.

연구 목표대비 연구결과
1) 병원 내 낙상 위험요소 분석과 낙상 전 행동 정의
· 고령 입원 환자의 낙상 사고를 유발시키는 위험 요소들을 분석하고, 의료진 혹은 보호자의 도움이 필요한 고령 환자들이 혼자서 움직이려고 할 때 낙상의 위험성이 높아지는 행동들로 낙상 전 행동을 정의함.
2) 재활치료 경과 동영상을 활용한 데이터베이스 구축
· 낙상 전 행동은 환자의 근력, 이동능력, 균형감각 등의 신체적 상태와 밀접한 관련이 있어, 223명의 입원 환자의 재활치료 경과 동영상을 기반으로 총 262건의 데이터베이스를 구축하였고, 기능적 보행지수를 통해 낙상 저위험/고위험 데이터로 분류함.
3) 인공지능 기반 낙상 전 행동 감지 framework 구현
· 매 frame마다 pose estimation, tracking을 통해 환자의 raw bounding box와 pose heatmap 영상을 획득하여 soft image registration의 preprocessing을 거쳐 3D convolutional neural network 활용하여 낙상 고위험 낙상 전 행동을 학습함.
4) 구축된 데이터베이스 기반 낙상 전 행동에 대해 낙상 저위험, 고위험 예측
· 낙상 전 행동에 대한 저위험, 고위험 구분 인식 정확도는 86.5%이며, F-1 score는 92.6%로 나타남. 이는 영상이 고정된 CCTV가 아닌 휴대폰 등과 같은 움직이는 카메라에서 촬영된 것을 감안할 때, 상당히 높은 성능으로 사료됨.

연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
1) 사회적 측면
· 지역사회 낙상 고위험군에서 낙상 전 행동 예측이 가능하게 된다면 국민 건강의 증진과 삶의 질 증진에 기여할 것으로 기대됨.
· 국가적으로도 사람의 행동 인식을 통해 낙상이 발생하기 전 상황을 미리 예방할 수 있다면, 향후 초고령 사회에서 낙상으로부터 발생되는 손상 및 합병증 관련의료적 직접 비용과 사회·경제적 간접 비용이 절감되는 큰 도움을 줄 수 있음.
2) 의학적 측면
· 낙상은 고관절 골절, 뇌출혈 및 뇌손상의 직접적인 부상의 원인일 뿐 아니라 이로 인한 사망의 위험성을 증가시킬 수 있는데, 동영상으로 낙상 전 행동을 예측함으로써 미리 낙상을 예방한다면, 낙상으로 인한 부상 및 합병증 발생율의 현저한 감소를 기대할 수 있음.
3) 기술, 산업적 측면
· 본 연구를 통해 영상 기반 사람의 행동 인식에 관련된 건강 서베일런스 분야에도 적용 가능할 것으로 예상됨.
· 환자 안전을 위해 병실 내 혹은 병원 복도 내 설치된 CCTV 감시 인건비 절감을 기대해 볼 수 있겠음.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 최종목표 ... 4
• 2) 필요성 ... 4
• 3) 가설 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 동영상 데이터베이스 구축 ... 5
• 2) 인공지능 기반 낙상 전 행동 감지 framework 구현 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과 (연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4) 목표 미달 시 원인 분석(해당 시) ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
• 1) 사회적 측면 ... 11
• 2) 의학적 측면 ... 11
• 3) 기술, 산업적 측면 ... 11
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
• 6. 참고문헌 ... 12
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 15
• 끝페이지 ... 18