초음파 어레이를 활용한 One-Class SVM 기반 낙상 탐지

Abstract

현대 사회에서 고령화와 핵가족화가 진행됨에 따라 독거노인의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 낙상 사고 발생 시 적절한 도움을 받지 못해 치명적인 상황으로 이어질 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 낙상을 감지하기 위해 초음파 어레이를 활용한 이상 탐지 시스템을 연구한다. 데이터 수집 과정에서 초음파 트랜스듀서 어레이를 통해 반사된 신호를 기록하였으며, 이를 2차원 이미지 형태로 변환하여 학습에 적합하도록 전처리하였다. 이상 탐지 모델로는 CNN(Convolutional Neural Network)과 OC-SVM(One Class Support Vector Machine)을 비교 분석하였다. 실험 결과, OC-SVM은 정상 데이터만을 학습하였음에도 불구하고 99.64%의 정확도와 0.9933의 F1-Score를 기록하며 이상 탐지에서 효과적인 성능을 보였다. 이는 데이터 불균형 상황을 해결할 수 있는 방법으로 OC-SVM이 적합함을 실험적으로 입증한 것으로, 초음파 어레이 기반 낙상 감지 시스템의 실용성을 높일 수 있는 가능성을 제시한다.