IJPEM
Fall-Detection Algorithm Using Plantar Pressure and Acceleration Data
[AI_인공 지능] 낙상을 막아라.
김충현/한국과학기술연구원
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일상 생활 중에 흔히 발생하는 낙상은, 혈관과 신경다발로 둘러싸인 고관절 주변의 손상을 초래함으로써, 패혈증에 의한 사망으로 연결되는 치명적인 결과를 가져올 수 있다.
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낙상을 사전에 판단하기 위한 기술로서 가속도센서와 족저압센서를 이용한 웨어러블 디바이스 기술이 각광받고 있으나 지금까지의 연구 결과들을 보면 낙상 판단 성공률은 저조하고 사전에 낙상을 판단하지 못하는 경우가 많다.
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본 논문에서는 가속도센서와 족저압센서를 동시에 적용한 복합센서시스템을 개발하고 일상생활 동작에서 나타나는 인체 움직임 데이터에 인공지능(AI) 기법을 적용함으로써 낙상 판단 성공률(정확도)을 현저히 개선하였을 뿐만 아니라 인체가 바닥에 닿기 전에 낙상 판단을 완료하는 알고리즘을 개발하였다.
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개발된 낙상 판단 기법은 신체충격완화용 에어백 개발 등에 적용이 가능하므로 거동이 불편하고 뼈가 약한 노약자 등의 삶의 질 개선에 크게 이바지 할 수 있을 것으로 기대한다.
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