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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 홍윤식
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수17
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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우리나라가 고령화 사회에 진입함에 따라 거동이 불편한 노인의 간병을 위한 요양원 및 요양병원이 해마다 증가하고 있다. 그러나 간호사 및 간병인 등 간호 인력이 절대 부족해 요양(병)원에 입원한 노인 환자에게 충분한 간병 서비스를 제공하고 있지 못하고 있다. 이에 따라 치매 환자나 거동 불편 노인 환자의 경우 낙상 사고 빈도 및 욕창 발생 비율이 증가하는 추세에 있다. 이러한 문제 해결에 도움을 주기 위해 본 논문에서는 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 주요 신체 부위를 감지하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 한편, 압력 감지를 위해 환자의 침대 매트리스 밑에 압력센서를 일정 간격으로 배치하였다. 자세 판정 결과에 따라 낙상 발생 가능성을 인지해서 간병인에게 문자 메시지로 알려줄 수 있다. 또한 일정 시간 동안 환자의 움직임이 없을 경우 욕창 예방을 위해 간병인이 환자의 자세를 바꾸도록 알려줄 수 있다.
사람마다 신체 사이즈가 각기 다른 점을 고려해 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력센서를 배치하였다. 압력센서는 압력 측정 범위를 고려해 바(bar, 직사각형) 타입 대신 정사각형 모양의 FSR-406 센서를 사용하였다. FSR-406 센서는 최대 100N까지 압력 측정이 가능하다. 부분 장애 발생 시에도 시스템이 동작 가능하도록, 전체 센서가 감지한 압력 값은 각기 독립적으로 동작하는 컨트롤러에서 분산 수집하도록 구현하였다. 컨트롤러는 Arduino Mega를 사용하였으며, Arduino Mega는 최대 16개 FSR-406 센서를 연결할 수 있다.
또한, 신체의 상반신과 하반신을 각기 구분해 판별할 수 있도록 2개의 압력 모듈로 구현하였다. 각 모듈은 총 49개의 FSR 센서를 7x7 배열의 격자 구조로 배치하였다. 각 모듈별로 3개의 Arduino Mega를 사용하여, 49개의 센서가 감지한 압력 값을 수집하도록 하였다.
본 논문에서 제안하는 자세 판정 알고리즘은 먼저 신체의 핵심 부위를 찾고, 이이서 핵심 신체 부위를 기준으로 누운 자세를 판정하는 것이다. 신체의 핵심 부위란 압력 값이 다른 신체 부위에 비해 기준값 이상이며, 움직임이 상대적으로 적은 부위를 의미한다. 즉 머리, 어깨, 엉덩이가 핵심 부위에 해당된다. 핵심 부위는 다른 신체 부위에 비해 찾기 쉬울 뿐만 아니라, 특히 머리, 어깨, 엉덩이는 환자가 누워있을 때 대부분 일직선을 유지하고 있다. 자세 판정 알고리즘은 상반신용 모듈과 하반신용 모듈 중 상반신용 모듈 여부를 먼저 판정한다. 즉 머리와 어깨 부위를 감지하는 모듈이 상반신 모듈이며, 엉덩이를 감지하는 모듈이 하반신 모듈이 된다.
제안한 알고리즘은 압력 분포 분석, 머리와 어깨 판정, 엉덩이 부위 판정, 최종 자세 판정 등 4단계로 순차적으로 수행된다. 총 5개의 자세를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 머리 검출이 다른 2개 부위 검출보다 자세 판정에서 더 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
본 논문에서 구현한 자세 판별 시스템은 확장이 용이하며 2개의 독립 모듈로 구현하였기 때문에 상반신 또는 하반신 등 특정 부위 판별용으로도 활용 가능하다. 또한 각 모듈은 최소 3개의 컨트롤러가 독립적으로 동작하기 때문에 일부 센서 오동작에도 안정적으로 동작할 수 있다.
사람마다 신체 사이즈가 각기 다른 점을 고려해 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력센서를 배치하였다. 압력센서는 압력 측정 범위를 고려해 바(bar, 직사각형) 타입 대신 정사각형 모양의 FSR-406 센서를 사용하였다. FSR-406 센서는 최대 100N까지 압력 측정이 가능하다. 부분 장애 발생 시에도 시스템이 동작 가능하도록, 전체 센서가 감지한 압력 값은 각기 독립적으로 동작하는 컨트롤러에서 분산 수집하도록 구현하였다. 컨트롤러는 Arduino Mega를 사용하였으며, Arduino Mega는 최대 16개 FSR-406 센서를 연결할 수 있다.
또한, 신체의 상반신과 하반신을 각기 구분해 판별할 수 있도록 2개의 압력 모듈로 구현하였다. 각 모듈은 총 49개의 FSR 센서를 7x7 배열의 격자 구조로 배치하였다. 각 모듈별로 3개의 Arduino Mega를 사용하여, 49개의 센서가 감지한 압력 값을 수집하도록 하였다.
본 논문에서 제안하는 자세 판정 알고리즘은 먼저 신체의 핵심 부위를 찾고, 이이서 핵심 신체 부위를 기준으로 누운 자세를 판정하는 것이다. 신체의 핵심 부위란 압력 값이 다른 신체 부위에 비해 기준값 이상이며, 움직임이 상대적으로 적은 부위를 의미한다. 즉 머리, 어깨, 엉덩이가 핵심 부위에 해당된다. 핵심 부위는 다른 신체 부위에 비해 찾기 쉬울 뿐만 아니라, 특히 머리, 어깨, 엉덩이는 환자가 누워있을 때 대부분 일직선을 유지하고 있다. 자세 판정 알고리즘은 상반신용 모듈과 하반신용 모듈 중 상반신용 모듈 여부를 먼저 판정한다. 즉 머리와 어깨 부위를 감지하는 모듈이 상반신 모듈이며, 엉덩이를 감지하는 모듈이 하반신 모듈이 된다.
제안한 알고리즘은 압력 분포 분석, 머리와 어깨 판정, 엉덩이 부위 판정, 최종 자세 판정 등 4단계로 순차적으로 수행된다. 총 5개의 자세를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 머리 검출이 다른 2개 부위 검출보다 자세 판정에서 더 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
본 논문에서 구현한 자세 판별 시스템은 확장이 용이하며 2개의 독립 모듈로 구현하였기 때문에 상반신 또는 하반신 등 특정 부위 판별용으로도 활용 가능하다. 또한 각 모듈은 최소 3개의 컨트롤러가 독립적으로 동작하기 때문에 일부 센서 오동작에도 안정적으로 동작할 수 있다.
목차
제1장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 4제2장 선행 연구 52.1 On/Off 센서를 이용한 연구 52.2 가속도 기반 수면 정보 취득 52.3 압력 센서를 이용한 시스템 7제3장 시스템 분석 93.1 시스템 설계 93.2 압력 센서 93.3 아두이노 메가 10제4장 자세 판정 알고리즘 124.1 탐색을 위한 신체부위 분류 124.2 실험용 시스템 구성 144.3 알고리즘 상세 174.3.1 신체 탐지를 위한 압력 분포 분석 174.3.2 머리, 상체 판정 224.3.3 하체 판정 334.3.4 자세 판정 344.4 몸무게 측정 35제5장 결과 분석 375.1 실험자 및 실험자별 결과 375.2 평가 385.2.1 결과 평가 385.2.2 몸무게 구하기 39제6장 결론 41
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