주파수 공간상의 특징 데이터를 활용한 손목에 부착된 가속도 센서 기반의 낙상 감지

노정현; 김진헌

doi:https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2021.10.3.31

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노정현 (서경대학교) 김진헌 (서경대학교)

저널정보: 한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제3호

발행연도: 2021.9

수록면: 31 - 38 (8page)

DOI: https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2021.10.3.31

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낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.

#낙상감지 #IMU 센서 #머신러닝 #특징 데이터 #Fall detection #IMU sensors #Machine learning #Feature data

참고문헌 (22)

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질병관리청 국가건강정보포털 낙상

World Health Organization / Falls

Koldo de Miguel / 2017 / Home Camera-Based Fall Detection System for the Elderly / Sensors 17(12)

R. Igual / 2013 / Challenges, issues and trends in fall detection systems / BioMed Eng OnLine 12

P. Jantaraprim / 2009 / Evaluation of fall detection for the elderly on a variety of subject groups / i-CREATe’09:Proceedings of the 3rd International Convention on Rehabilitation Engineering & Assistive Technology (11):1~4

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