독거노인 헬스케어 모니터링 임베디드 시스템을 위한 행동인식 오픈소스 연구
A Study on Behavior Recognition Open Sources for Embedded Healthcare Monitoring System for the Elderly Living Alone
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초록
우리나라의 고령화 속도는 해를 거듭할수록 빨라지고 있다. 이에 따라 독거노인 인구도 급증하는데, 독거노인은 다인 가구에 비해 신체 및 정신 건강이 쉽게 위협받는다는 문제를 안고 있다. 또한 독거노인의 안전사고는 빠른 대처를 하기 어렵기 때문에 생명에 큰 위협이 된다. 따라서 안전사고 측면에서는 노인을 위한 안전관리 시스템, 모니터링 시스템 등이 개발 및 사용 중에 있다. 정서적 측면에서는 반려 로봇이 노인의 정서적 돌봄을 수행하는데 탁월한 효과를 보이고 있다. 만약 노인의 신체 활동을 측정하고 안전 사고를 감지하는 시스템이 반려 로봇에 장착된다면 건강 관리와 사고의 빠른 대처는 물론이고 정신 건강에 도움이 될 것이다. 독거노인 헬스케어 모니터링 플랫폼은 사람의 자세를 인식하고 운동량 측정, 넘어짐 감지 등을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 임베디드 AI 컴퓨팅 디바이스인 Jetson TX2에서 자세 인식 및 행동 인식 오픈소스를 연구한다. 또한 행동 인식 오픈 소스들을 성능, 최적화 정도 등의 기준을 통해 비교해서 적합성을 따진다.
Abstract
The pace of aging in Korea is accelerating year by year. As a result, the number of elderly people living alone is also increasing rapidly. They have a problem that their physical and mental health is easily threatened compared to multi-family households. In addition, safety accidents of the elderly living alone pose a great threat to life because they are difficult to cope with quickly. Therefore, in terms of safety accidents, safety management systems and monitoring systems for the elderly are being developed and used. In terms of mental health, companion robots are showing excellent effects in performing emotional care for the elderly. If the companion robot is equipped with a system that measures the physical activity of the elderly and detects safety accidents, it will help mental health as well as health care and quick response to accidents. The healthcare monitoring platform for the elderly living alone should be able to do things like recognizing a person's posture, measuring amount of activity, or detecting falls. In this paper, we study the open sources of posture recognition and behavior recognition in Jetson TX2, an embedded AI computing device. In addition, the suitability is determined by comparing behavior recognition open sources based on standards such as performance and optimization.
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