밀리미터파 레이다 센서를 활용한 낙상감지에 기반한 독거노인 홈케어 시스템 구현 (Implementation of Home Care System for Seniors Living Alone Based on Fall Detection Using Millimeter-Wave Sensor)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 29권 / 3호 / 365 ~ 371페이지
· 저자명 : 위성조, 이호진, 이정우, 유윤섭

초록

본 논문에서 제안하는 홈케어 시스템은 보호자용과 독거노인용 어플리케이션으로 서로에게 각자 필요한 기능을 제공한다. 카메라 대신 밀리미터파 레이다 센서 데이타의 딥러닝 학습에 기반해서 노인의 행동을 총 5가지 패턴인 fall, walk, sit, lie, nothing을 실시간으로 분석한다. 이 분석한 결과로 낙상이 발생한 경우에 이를 즉각 감지하여 보호자에게 푸시알림을 전송한다. 본 시스템은 웨어러블 기기를 사용하지 않고, 카메라 대신 밀리미터파 레이다 센서 센서를 사용하여 노인의 행동을 모니터링하므로써, 편의성과 노인의 사생활 보호를 동시에 고려하였다. 특히 낙상을 감지할 때는 장단기메모리을 사용하여 영상을 학습시켰고, 낙상검출율은 95.4%로 매우 높은 결과를 보였다. 또한, 독거노인은 간편하게 식사 및 복약 기록을 서버의 데이터베이스에 저장하고 보호자는 어플을 통해 기록을 확인한다.

영어초록

In home-care system proposed to this paper, an application is provided for guardians and seniors living alone, providing necessary functions for each. Based on deep learning of data acquired from millimeter wave(mmWave) sensors instead of cameras, a total of five patterns of seniors’ behavior (fall, walk, sit, lie, and nothing) are analyzed in real time, and if a fall occurs, it is immediately detected and a push alarm is sent to the guardian. In particular, this system does not use wearable devices and monitors the senior's behavior using mmWave sensors instead of cameras, thereby considering convenience and protecting the privacy of the senior at the same time. When detecting falls, long-short term memory (LSTM) was used to learn images, and the fall detection rate was very high at 95.4%. Also, seniors living alone can easily save their meal and medication records in the server database, and their guardians can check the records through the application.

참고자료

· 없음