Earticle

초록

영어

In elderly care facilities where many seniors reside, safety accidents frequently occur due to age-related cognitive and motor impairments. In cases of serious incidents such as falls—which can lead to severe injury or death—it is critical to detect aㄸnd respond promptly within the golden hour. While standard CCTV systems using RGB cameras and dedicated monitoring personnel can be employed to identify such incidents, they raise concerns regarding patient privacy and staff fatigue. To address these issues, this paper proposes a real-time AI-based fall detection system that utilizes thermal imaging and audio data, which do not reveal personal identity. Furthermore, we detail the implementation of a platform that automatically notifies medical staff and guardians in the event of an accident to enable swift intervention.

한국어

다수의 어르신이 생활하는 노인복지시설에서는 고령으로 인한 인지 및 운동 능력 저하로 낙상사고가 종종 발생한다. 중증 및 사망으로 이어질 수 있는 낙상사고가 발생한 경우, 골든아워를 지키기 위해 신속하게 사고 발생 여부를 파악하고 조치를 취해야 한다. 이를 위해 일반적인 RGB 카메라를 이용한 CCTV를 사용하고 이를 모니터링하는 전담인력을 배치할 수 있으나, 환자의 사생활 침해 문제 및 전담 인력의 피로 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인의 식별이 불가능한 열화상 영상 및 음향 정보에서 낙상을 탐지하는 인공지능을 이용하여 실시간으로 낙상사고 발생 여부를 판단한다. 또한, 낙상사고가 발생한 경우 신속한 조치를 위해 의료 관계자 및 보호자에게 자동으로 신고하는 플랫폼을 구현하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 낙상사고 실시간 모니터링 및 관리 시스템
2.1 센서 시스템
2.2 낙상 탐지 AI
2.3 통합 플랫폼
3. 실험 및 검증
3.1 열화상 동영상 기반 낙상 탐지
3.2 음향 기반 낙상 탐지
3.3 플랫폼의 동작
4. 결론 및 향후 연구 방향
Acknowledgements
참고문헌

키워드

저자

• 장인성 [ Insung Jang | 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ]
• 송세연 [ Seyeon Song | 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ]
• 손현경 [ Hyun Kyung Son | 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ]
• 김태운 [ Taewoon Kim | 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004