KR20120108335A - Emergency monitoring system based on newly developed fall detection algorithm - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 응급 모니터링 시스템에 관한 것으로, 특히 3축 가속도계와 2축 자이로스코프를 이용한 센서 노드에 낙상의 감지를 위해 종래에 비해 개선된 알고리즘을 적용하여, 상기 센서 노드로 측정된 사용자의 심박수 및 낙상 감지 파라미터를 취합하여 낙상 및 응급 상황을 신속히 판단하도록 한 낙상 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to an emergency monitoring system, and in particular, by applying an improved algorithm compared to the conventional method for detecting falls on a sensor node using a three-axis accelerometer and a two-axis gyroscope, the user's heart rate and falls measured by the sensor node The present invention relates to an emergency monitoring system using a fall detection algorithm, which collects detection parameters to quickly determine a fall and an emergency.
최근 고령인구 증가에 따른 사회적 구조의 변화는 새로운 라이프 스타일과 함께 유비쿼터스 헬스 케어에 대한 요구를 증가시키고 있다.Recently, the change in the social structure of the elderly population has increased the demand for ubiquitous healthcare along with a new lifestyle.
노인들의 건강문제에서 낙상은 매우 중요한 문제이며 신체기능의 저하로 인해 특히 65세 이상의 고령자들에게 자주 발생한다. Falls are a very important problem in the health of older people and are particularly common among older people 65 years or older due to poor physical function.
우리나라 65세 노인 중 17.2%가 1년에 1번 이상 낙상을 경험하며, 낙상을 경험한 노인 중 23.7%가 3회 이상 경험한 것으로 보고되었다. 낙상이 노인에게 문제가 되는 이유는 고령자들이 신체적 손상 및 기능장애로부터 회복이 쉽지 않기 때문이다.17.2% of the 65-year-olds in Korea experienced a fall more than once a year, and 23.7% of the elderly experienced a fall more than three times. Falls are a problem for older people because older people are less likely to recover from physical damage and dysfunction.
낙상의 발생으로 의식을 잃거나 몸을 움직일 수 없는 상태에서 빠른 응급조치가 이루어지지 않으면 사망에까지 이를 수 있다. 또한, 낙상을 경험한 노인은 다시 낙상할 수 있다는 두려움으로 인해 심리적 불안상태에 놓이게 된다.
Falls can lead to death if you are unconscious or unable to move quickly because of a fall. In addition, elderly people who have experienced a fall are in a state of psychological anxiety due to fear of falling again.
따라서, 낙상은 노인에게 매우 중요한 문제이며, 사회적 문제로 인식하고 이에 따른 대책이 필요하다.Therefore, the fall is a very important problem for the elderly, it is recognized as a social problem and measures are required accordingly.
더불어, 낙상의 발생 후 의식을 잃거나 몸을 움직일 수 없는 위급한 상황을 자동으로 감지해 보호자나 헬스센터에 메시지를 보낸다면 낙상으로부터의 응급상황에 의료개입의 시간을 단축할 수 있을 것이다.
In addition, if a message is sent to a guardian or a health center by automatically detecting an emergency situation in which the person is unconscious or unable to move after the fall, the time for medical intervention may be shortened in case of an emergency from the fall.
전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 목적은 3축 가속도계와 2축 자이로스코프를 이용한 센서 노드에 낙상 감지를 위한 최적의 알고리즘을 적용함으로써 기존의 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 월등한 낙상 감지 성능을 발휘하도록 한 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.An object of the embodiment of the present invention for improving the above-mentioned problem is superior to the emergency monitoring system using the fall detection algorithm by applying the optimal algorithm for the fall detection to the sensor node using the three-axis accelerometer and two-axis gyroscope It is to provide an emergency monitoring system using the fall detection algorithm to show the fall detection performance.
전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 다른 목적은 낙상 감지 센서 노드의 신호 및 심박수의 측정을 통해 응급 상황을 판단함으로써 낙상 감지 알고리즘만을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 더욱 정확하게 판단하도록 한 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the embodiment of the present invention for improving the above-described problem is to determine the emergency situation through the measurement of the signal and heart rate of the fall detection sensor node fall detection algorithm to determine more accurately than the emergency monitoring system using only the fall detection algorithm It is to provide an emergency monitoring system.
전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 또 다른 목적은 사용자의 센서 노드로부터의 신호를 수신하는 게이트웨이가 헬스 케어 센터 또는 보호자에게 상기 신호와 GPS로 파악된 사용자의 위치 정보 함께 전송함으로써 낙상 상황 발생시 사용자의 현재 위치를 용이하게 파악할 수 있도록 한 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
Another object of the present invention for improving the above-described problem is that the gateway receiving a signal from the sensor node of the user when the falling situation occurs by transmitting the location information of the user identified by the signal and GPS to the health care center or guardian It is to provide an emergency monitoring system using a fall detection algorithm to easily determine the current location of the user.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 3축의 가속도를 측정하는 가속도 측정부, 2축의 각속도를 측정하는 각속도 측정부, 사용자의 심박수를 측정하는 심박 측정부, 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도를 이용하여 상기 사용자의 낙상을 판단하는 낙상 판단부, 상기 낙상 판단부에서 낙상으로 판단되면, 낙상 이후 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도의 변화를 이용하여 응급 상황을 판단하는 응급 상황 판단부, 상기 응급 상황 판단부에서 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 응답을 확인하여 실제 응급 상황인지 판단하는 사용자 응답 확인부, 상기 사용자 응답 확인부에서 실제 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 심박수를 이용하여 응급 상황의 종류를 구분하는 심박수 이상 판단부, 상기 심박수 및 상기 응급 상황을 신호화하여 외부로 전송하는 통신부를 구비한 센서 노드를 포함한다.Emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is an acceleration measuring unit for measuring the acceleration of three axes, an angular velocity measuring unit for measuring the angular velocity of two axes, heart rate for measuring the heart rate of the user A falling-measurement unit for determining a fall of the user by using a measurement unit, the acceleration data of the three axes and the angular velocity of the two axes, and if the fall determination unit determines that the fall, the acceleration data of the three axes and the angular velocity of the two axes after the fall In the emergency determination unit for determining an emergency situation by using a change, if it is determined that the emergency situation in the emergency determination unit, the user response check unit for determining whether the user's response is a real emergency, the user response check unit If it is determined that the actual emergency situation, the user's heart rate is used to Heart rate abnormality determination unit that separates the flow, the screen signals the heart rate and the emergency situation includes a sensor node with a communication unit for transmitting to the outside.
상기 낙상 판단부는 하기의 AVsvm이 기 설정된 제1 임계값을 초과하고, 이후 소정 갯수의 샘플 이내에 하기의 ACCsvm 값이 기 설정된 제2 임계값을 초과하면, 이후 하기의 mAngle 값을 검사하여 기 설정된 소정 범위의 샘플 이내에 기 설정된 제3 임계값을 초과하면 낙상이라고 판단한다.The fall determination unit, when the AVsvm below exceeds the first preset threshold value and the ACCsvm value below the preset second threshold value within a predetermined number of samples, examines the mAngle value below and presets the predetermined value. If the predetermined third threshold value is exceeded within a range of samples, it is determined that a fall occurs.
여기서, i는 i번째 샘플을 의미하며, Xacc, Yacc, Zacc는 각 축의 가속도 데이터이고, Xav, Yav는 각축의 각속도 데이터를 의미한다.Here, i denotes the i th sample, X acc , Y acc , and Z acc denote acceleration data of each axis, and X av , Y av denote angular velocity data of each axis.
또한, mAngle은 상기 센서 노드의 각도를 의미한다.In addition, mAngle means the angle of the sensor node.
상기 응급 상황 판단부는 낙상이 판단된 후 기 설정된 시간 이내에 하기의 mACCpp와 mAVpp가 각각 기 설정된 제4 임계값 및 제5 임계값보다 작고 상기 mAngle이 상기 제3 임계값보다 큰 상태가 소정 시간 이상 지속되면 응급 상황으로 판단한다.After the fall judgment is determined, the emergency state determination unit maintains a state in which mACCpp and mAVpp are smaller than a predetermined fourth threshold value and a fifth threshold value, respectively, and the mAngle is greater than the third threshold value for a predetermined time or more within a predetermined time period. If it is an emergency.
더불어, 상기 사용자 응답 확인부는 응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 응답을 확인하여 사용자가 응답하지 않으면 실제 응급 상황으로 판단하고, 응답을 하면 응급상황이 아니라고 판단하는 것이 바람직하다.In addition, after the user response check unit is determined to be an emergency, it is preferable to check the response of the user to determine that the user does not respond to the actual emergency, and to determine that the emergency is not an emergency.
아울러, 상기 심박수 이상 판단부는 응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 심박수를 확인하여 기 설정된 정상 범위 이내이면 제1 응급상황으로 분류하고, 상기 정상 범위가 아닌 경우 매우 위급한 제2 응급상황으로 분류하는 것이 더욱 바람직하다.In addition, the heart rate abnormality determiner is determined as an emergency, and after checking the user's heart rate is classified as a first emergency within a predetermined normal range, if not within the normal range is classified as a very emergency second emergency. More preferably.
또한, 상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 상기 센서 노드로부터 상기 심박수 및 상기 응급 상황 신호를 전송받아, 이와 내장된 GPS를 이용하여 계산한 GPS 데이터를 무선 통신을 이용하여 기 설정된 헬스 케어 센터로 전송하는 게이트웨이를 더 포함할 수 있다.
In addition, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm receives the heart rate and the emergency signal from the sensor node, the GPS data calculated using the embedded GPS to the predetermined health care center using wireless communication The transmission gateway may further include.
본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 3축 가속도계와 2축 자이로스코프를 이용한 센서 노드에 낙상 감지를 위한 최적의 알고리즘을 적용함으로써 기존의 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 월등한 낙상 감지 성능을 발휘하도록 하여 응급 상황에 대해 정확한 대처가 가능한 효과가 있다.The emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention is applied to the emergency monitoring system using the existing fall detection algorithm by applying the optimal algorithm for the fall detection to the sensor node using the 3-axis accelerometer and the 2-axis gyroscope. Compared with the fall detection performance, it is possible to accurately deal with emergency situations.
본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 낙상 감지 센서 노드의 신호 및 심박수의 측정을 통해 응급 상황을 판단함으로써 낙상 감지 알고리즘만을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 더욱 정확하게 판단하도록 하여 응급 상황에 대해 보다 구체적인 대응이 가능한 효과가 있다.Emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention to determine the emergency situation through the measurement of the signal and heart rate of the fall detection sensor node to make more accurate judgment than the emergency monitoring system using only the fall detection algorithm. There is an effect that can be more specific response to.
본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 사용자의 센서 노드로부터의 신호를 수신하는 게이트웨이가 헬스 케어 센터 또는 보호자에게 상기 신호와 GPS로 파악된 사용자의 위치 정보 함께 전송함으로써 낙상 상황 발생시 사용자의 현재 위치를 용이하게 파악할 수 있도록 하여 응급 상황에 대해 신속한 대처가 가능한 효과가 있다.
In the emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention, the gateway receiving the signal from the sensor node of the user transmits the location information of the user identified by the signal and the GPS to the health care center or the guardian together with the fall situation. When it occurs, it is possible to easily grasp the current location of the user to have a quick response to emergencies.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 예시도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 가속도와 각속도 측정 및 분석을 위한 데이터베이스의 예시도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 알고리즘 동작 순서도.1 is an illustration of an emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view of a database for acceleration and angular velocity measurement and analysis according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of an emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an algorithm operation of an emergency monitoring system according to an exemplary embodiment of the present invention.
상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시 예들을 통해 상세히 설명하도록 한다.The present invention as described above will be described in detail with reference to the accompanying drawings and embodiments.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템의 예시도이다.1 is an illustration of an emergency monitoring system using a fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention.
상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 도시한 바와 같이 센서 노드(100), 게이트웨이(200), 헬스 케어 센터(300)를 포함한다.The emergency monitoring system using the fall detection algorithm includes a
상기 센서 노드(100)는 심전도를 측정할 수 있으며, 가속도계와 자이로스코프가 연결되어 사용자(1)의 가속도와 각속도를 측정할 수 있다. The
상기 센서 노드(100)는 심박수 측정을 위해 사용자의 왼쪽 가슴에 부착한 3개의 전극으로부터 심전도를 추출한 후 R-R 간격을 이용한다. The
이때, 심전도를 추출하기 위해 계측증폭기와 디지털 필터를 적용하기 위한 16비트 마이크로컨트롤러를 사용할 수 있다.In this case, a 16-bit microcontroller for applying an instrumentation amplifier and a digital filter may be used to extract the ECG.
일반적으로, 낙상에서는 일반 행동과 다르게 큰 가속도와 각속도의 변화가 발생한다. In general, large falls and changes in angular velocity occur in the fall, unlike normal behavior.
따라서, 상기 센서 노드(100)는 낙상을 감지하기 위해 가속도계와 각속도계를 구비하고, 이를 통해 실시간으로 사용자(1)의 움직임에 대한 방향과 세기를 측정하도록 한다.Therefore, the
이때, 상기 가속도계는 3축의 가속도계인 것이 바람직하며, 상기 각속도계는 2축 자이로스코프인 것이 바람직하다. 상기 센서 노드(100)는 상기 3축 가속도계 및 2축 자이로스코프로부터 3축의 가속도와 2축의 각속도 데이터를 수집하여, 사용자(1)의 낙상을 감지하도록 한다.In this case, the accelerometer is preferably a three-axis accelerometer, the angular rate is preferably a two-axis gyroscope. The
상기 가속도계와 자이로스코프는 매우 작은 크기이며 무선 모듈에 쉽게 부착할 수 있어 낙상 감지에 적합한 센서이다. 따라서, 이를 통해 사용자(1)의 움직임의 방향과 세기를 측정함으로써 낙상을 감지할 수 있다.
The accelerometer and gyroscope are very small in size and can be easily attached to a wireless module, making them suitable for falling detection. Therefore, the fall can be detected by measuring the direction and the intensity of the movement of the
한편, 상기 가속도계와 자이로스코프를 이용하여 측정된 가속도와 각속도 값을 통해 일반 상황에서의 움직임과 낙상을 구분하기 위해서는 소정의 기준 값이 필요하다.On the other hand, a predetermined reference value is required to distinguish the movement and the fall in a normal situation through the acceleration and the angular velocity values measured using the accelerometer and the gyroscope.
도 2는 상기 가속도계와 자이로스코프의 가속도와 각속도 측정 및 분석을 위한 데이터베이스 구성의 예시도로서, 상기 가속도계(110)와 자이로스코프(120)의 오프셋 에러 보정을 위해서 가속도와 각속도를 측정하기 전에 사용자가 서 있는 상태에서 100개의 샘플을 추출하고 이 값의 평균을 기준 값으로 설정한다. FIG. 2 is an exemplary diagram of a database configuration for measuring and analyzing acceleration and angular velocity of the accelerometer and gyroscope, before the user measures the acceleration and angular velocity for offset error correction of the
이때, 센서 노드(100)로부터 수신되는 사용자의 가속도와 각속도는 도시한 바와 같이 퍼스널 컴퓨터(400: PC)에서 랩뷰(410: LabVIEW)를 통해 실시간 모니터링하고 데이터베이스(420)를 통해 데이터를 저장한다.
In this case, the acceleration and the angular velocity of the user received from the
다시 도 1을 참조하면, 상기 센서 노드(100)는 센서로부터 입력되는 데이터를 통해 사용자(1)의 상태를 확인하며, 응급상황 발생 시 게이트웨이(200)로 심박수와 응급신호를 전송(2)한다.Referring back to FIG. 1, the
이를 위해, 상기 센서 노드(100)는 상기 게이트웨이(200)와의 근거리 무선 통신을 위한 통신부를 구비하는 것이 바람직하며, 일 예로 지그비(Zigbee)와 같은 무선 통신 모듈을 구비할 수 있다.To this end, the
상기 게이트웨이(200)는 사용자가 소지하고 있는 핸드폰이나 임베디드 보드가 될 수 있다. 상기 게이트웨이(200)는 상기 센서 노드(100)로부터 수신한 심박수 및 응급 상황 신호를 상기 헬스 케어 센터(300) 또는 보호자에게 전송(3)하며, 응급 상황 전후의 심전도와 낙상에 관한 데이터를 저장한다. The
더불어, 상기 게이트웨이(200)는 GPS(global positioning system)가 내장되어 사용자의 위치 정보를 전송(3)할 수 있다.In addition, the
상기 헬스 케어 센터(300)는 상기 게이트웨이(200)로부터 사용자(1)의 응급신호를 수신(3)하며, 심박수를 확인해 필요한 조치(4)를 취하도록 할 수 있다.The
또한, 상기 헬스 케어 센터(300)는 상기 GPS의 위치 정보를 통해 사용자(1)의 위치를 추적(4)할 수 있다.In addition, the
이처럼, 상기 사용자(1)의 센서 노드(100)로부터의 신호를 수신(2)하는 게이트웨이(200)가 상기 헬스 케어 센터(300) 또는 보호자에게 상기 신호와 GPS로 파악된 사용자(1)의 위치 정보를 함께 전송(3)하여 낙상 상황 발생시 사용자(1)의 현재 위치를 용이하게 파악할 수 있으므로 응급 상황에 대해 신속한 대처가 가능한 장점이 있다.
As such, the location of the
종래에도 가속도계만을 이용하거나 또는 가속도계 및 자이로스코프를 이용하여 가속도 값과 각속도 값을 측정하여 응급 상황을 파악하는 다양한 방식이 제시되었으며, 현재에도 가속도계 및 자이로스코프를 이용한 낙상 감지에 대한 연구는 활발히 진행 중이다.Conventionally, various methods of identifying an emergency situation by measuring an acceleration value and an angular velocity value using an accelerometer or an accelerometer and a gyroscope have been proposed.At present, studies on the fall detection using an accelerometer and a gyroscope are actively conducted. .
본 발명에서는 3축 가속도계와 2축 자이로스코프를 이용하여 상기의 종래 응급 모니터링 시스템에 비해 월등히 낙상 감지 알고리즘을 적용한 응급 모니터링 시스템을 제안한다. 또한, 심박수와 낙상 감지를 통해 응급 상황을 보다 구체적으로 판단하는 응급 모니터링 시스템을 제안한다.
The present invention proposes an emergency monitoring system using a three-axis accelerometer and a two-axis gyroscope to apply a fall detection algorithm far superior to the conventional emergency monitoring system. In addition, we propose an emergency monitoring system to more specifically determine the emergency situation by detecting heart rate and falling.
상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템 및 응급 상황 판단 알고리즘의 상세한 설명은 도 3 내지 도 4에서 설명하기로 한다.A detailed description of the emergency monitoring system and the emergency situation determination algorithm using the fall detection algorithm will be described with reference to FIGS. 3 to 4.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 구성도이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 알고리즘 동작 순서도이다.3 is a block diagram of an emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is a flow chart of the operation of the emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 3축의 가속도를 측정하는 가속도 측정부(110), 2축의 각속도를 측정하는 각속도 측정부(120), 사용자의 심박수를 측정하는 심박 측정부(130), 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도를 이용하여 상기 사용자의 낙상을 판단하는 낙상 판단부(151), 상기 낙상 판단부(151)에서 낙상으로 판단되면, 낙상 이후 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도의 변화를 이용하여 응급 상황을 판단하는 응급 상황 판단부(152), 상기 응급 상황 판단부(152)에서 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 응답을 확인하여 실제 응급 상황인지 판단하는 사용자 응답 확인부(153), 상기 사용자 응답 확인부(153)에서 실제 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 심박수를 이용하여 응급 상황의 종류를 구분하는 심박수 이상 판단부(154), 상기 심박수 및 상기 응급 상황을 신호화하여 외부로 전송하는 통신부(160)를 구비한 센서 노드(100)를 포함한다.Referring to FIG. 3, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm includes an
이때, 상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 상기 센서 노드(100)로부터 상기 심박수 및 상기 응급 상황 신호를 전송받아, 이와 내장된 GPS를 이용하여 계산한 GPS 데이터를 무선 통신을 이용하여 기 설정된 헬스 케어 센터로 전송하는 게이트웨이(200)를 더 포함할 수 있다.In this case, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm receives the heart rate and the emergency signal from the
더불어, 상기 센서 노드(100)은 상기 낙상 판단부(151), 응급 상황 판단부(152), 사용자 응답 확인부(153), 심박수 이상 판단부(154)를 포함하는 판단부(150)에서의 각각의 감지 및 판단에 필요한 데이터를 저장하는 데이터 저장부(140)을 더 포함할 수 있다.In addition, the
상기 센서 노드(100)는 상기 사용자의 낙상 및 응급상황을 감지하기 위해 5 개의 파라미터를 이용한다.The
상기 낙상 감지를 위한 파라미터는 ACCsvm, AVsvm, mAngle이며, 응급상황 감지를 위한 파라미터는 mACCpp, mAVpp, mAngle이다.The fall detection parameters are ACC svm , AV svm and mAngle, and the emergency detection parameters are mACC pp , mAV pp and mAngle.
상기 ACCsvm와 AVsvm는 각각 가속도와 각속도의 SVM(Sum Vector Magnitude)이며 각각 다음과 같다.
The ACC svm and AV svm are SVM (Sum Vector Magnitude) of acceleration and angular velocity, respectively, as follows.
여기서 i는 i번째 데이터를 나타내며 Xacc, Yacc, Zacc는 각 축의 가속도데이터이며 Xav, Yav는 각 축의 각속도데이터를 나타낸다.Where i is the i-th data, X acc , Y acc , and Z acc are the acceleration data of each axis, and X av and Y av are the angular velocity data of each axis.
mAngle은 상기 센서 노드의 각도를 나타낸다. mAngle represents the angle of the sensor node.
각도는 상기 가속도 측정부로부터 측정되는 3축의 가속도를 이용하며, 다음과 같다.
The angle uses the acceleration of three axes measured from the acceleration measuring unit, and is as follows.
수학식 3을 통해 측정되는 각도는 사용자의 움직임으로 인해 가속도의 변화가 생기는 경우 각도 측정의 오차가 발생한다. 따라서, 각도 측정의 오차를 줄이기 위해 측정된 각도의 개 샘플에 대한 평균을 이용하며 수학식 4와 같이 나타낸다. 본 실시 예에서는 n은 70개로 한다.
The angle measured by
상기의 mACCpp, mAVpp는 낙상이 발생한 후 사용자의 움직임을 감지하기 위한 파라미터이다. MACC pp and mAV pp are parameters for detecting a user's movement after a fall occurs.
이때, 낙상 발생 후 사용자의 가속도나 각속도의 변화가 매우 작다면, 응급상황으로 판단한다.At this time, if the change of the acceleration or the angular velocity of the user after the fall is very small, it is determined as an emergency.
상기 mACCpp과 mAVpp는 각각 가속도와 각속도의 n개 샘플에 대한 피크-피크와 이 값의 m개 샘플에 대한 평균을 나타낸다. The mACC pp and mAV pp represent the peak-peak for n samples of acceleration and angular velocity, respectively, and the mean for m samples of this value.
다음은 n개 샘플에 대한 가속도와 각속도의 피크-피크를 각각 나타낸다.
The following shows the peak-peak of acceleration and angular velocity for n samples, respectively.
여기서, ACCmax (i), ACCmin (i), AVmax (i), AVmin (i)는 각각 다음과 같다.Here, ACC max (i) , ACC min (i) , AV max (i) , and AV min (i) are as follows.
여기서, Max는 샘플 n개 중 최댓값을 나타내며, Min은 샘플 n개 중 최저값을 나타낸다. n은 50개로 한다.Here, Max represents the maximum value of n samples, and Min represents the lowest value of n samples. n is 50 pieces.
상기 수학식 5와 수학식 6을 통해 n개 샘플에 대한 피크-피크를 구할 수 있고, m개 샘플에 대한 평균은 다음과 같다.
Equations 5 and 6 can be used to obtain the peak-peak for n samples, and the average for m samples is as follows.
상기 낙상 판단부(151)는 상기의 AVsvm이 기 설정된 제1 임계값을 초과하고, 이후 소정 갯수의 샘플 이내에 상기의 ACCsvm 값이 기 설정된 제2 임계값을 초과하면, 이후 상기의 mAngle 값을 검사하여 기 설정된 소정 범위의 샘플 이내에 기 설정된 제3 임계값을 초과하면 낙상이라고 판단한다.The
또한, 상기 응급 상황 판단부(152)는 낙상이 판단된 후 기 설정된 시간 이내에 상기의 mACCpp와 mAVpp가 각각 기 설정된 제4 임계값 및 제5 임계값보다 작고 상기 mAngle이 상기 제3 임계값보다 큰 상태가 소정 시간 이상 지속되면 응급 상황으로 판단한다.In addition, the emergency
상기 사용자 응답 확인부(153)는 응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 응답을 확인하여 사용자가 응답하지 않으면 실제 응급 상황으로 판단하고, 응답을 하면 응급 상황이 아니라고 판단하는 것이 바람직하다.After the user
더불어, 상기 심박수 이상 판단부(154)는 실제 응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 심박수를 확인하여 기 설정된 정상 범위 이내이면 제1 응급상황으로 분류하고, 상기 정상 범위가 아닌 경우 매우 위급한 제2 응급상황으로 분류할 수 있다.In addition, the heart
또는, 도시하지는 않았지만, 본 발명의 다른 실시 예로서, 상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 3축의 가속도를 측정하는 가속도 측정부, 2축의 각속도를 측정하는 각속도 측정부, 사용자의 심박수를 측정하는 심박 측정부, 상기 가속도 데이터, 각속도 데이터 및 심박수를 외부로 전송하는 통신부를 구비한 센서 노드 및 상기 센서 노드로부터 상기 가속도 데이터, 각속도 데이터 및 심박수를 전송받는 데이터 수신부, 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도를 이용하여 상기 사용자의 낙상을 판단하는 낙상 판단부, 상기 낙상 판단부에서 낙상으로 판단되면, 낙상 이후 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도의 변화를 이용하여 응급 상황을 판단하는 응급 상황 판단부, 상기 응급 상황 판단부에서 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 응답을 확인하여 실제 응급 상황인지 판단하는 사용자 응답 확인부, 상기 사용자 응답 확인부에서 실제 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 심박수를 이용하여 응급 상황의 종류를 구분하는 심박수 이상 판단부, 상기 응급 상황에 대한 신호와 내장된 GPS를 이용하여 계산한 GPS 데이터를 무선 통신을 이용하여 기 설정된 헬스 케어 센터로 전송하는 전송부를 구비한 게이트웨이를 포함하여 구성할 수도 있다.Alternatively, although not shown, in another embodiment of the present invention, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm may include an acceleration measuring unit measuring acceleration of three axes, an angular velocity measuring unit measuring two angular velocities, and a user's heart rate. A sensor node having a heart rate measuring unit, a communication unit for transmitting the acceleration data, the angular velocity data and the heart rate to the outside, and a data receiving unit for receiving the acceleration data, the angular velocity data and the heart rate from the sensor node, the acceleration data of the three axes, and the second. A fall judgment unit that determines the fall of the user using the angular velocity of the axis, if the fall determination unit determines that the fall, the emergency situation to determine the emergency by using the acceleration data of the three axes and the change of the angular velocity of the two axes after the fall Judgment unit, the emergency judgment unit sold as an emergency If the user response check unit to determine whether the actual emergency situation by checking the response of the user, if the user response check unit is determined to be an actual emergency situation, heart rate abnormality determination using the heart rate of the user to distinguish the type of emergency situation The gateway may include a gateway having a transmitter for transmitting the GPS data calculated by using the signal for the emergency situation and the built-in GPS to a predetermined healthcare center using wireless communication.
이처럼, 상기 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 3축 가속도계와 2축 자이로스코프를 이용한 센서 노드에 낙상 감지를 위한 최적의 알고리즘을 적용하여 기존의 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 월등한 낙상 감지 성능을 발휘할 수 있어 응급 상황에 대해 정확한 대처가 가능하다.
As such, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm is superior to the emergency monitoring system using the fall detection algorithm by applying the optimal algorithm for detecting the fall to the sensor node using the 3-axis accelerometer and the 2-axis gyroscope. Sensitive performance allows accurate response to emergencies.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템의 알고리즘 동작 순서도로서, 상기 응급 모니터링 시스템은 데이터를 취합하여(S410), 낙상 감지(S420), 응급 상황 감지(S430), 사용자 응답 확인(S440), 심박수 이상 감지(S450)를 수행한다.4 is a flowchart illustrating an algorithm operation of an emergency monitoring system using a fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention, wherein the emergency monitoring system collects data (S410), falls detection (S420), emergency situation detection (S430), The user response check (S440) and heart rate abnormality detection (S450) is performed.
도 4를 참조하면, 상기 응급 모니터링 시스템은 낙상 감지 단계(S420)를 통해 사용자의 낙상 여부를 판단한다.
Referring to FIG. 4, the emergency monitoring system determines whether the user has a fall through the fall detection step S420.
then
2. if ACCsvm > 2g
(among 50 samples after satisfying the condition in Line 1)
then
3. if mAngle > 60°
(among 30-100 samples after satisfying the condition in Line 2)
then
4. return Fall Detection
5. return No Fall Detection1.if AVsvm> 170 ° / s
then
2.if ACCsvm> 2g
(among 50 samples after satisfying the condition in Line 1)
then
If mAngle> 60 °
(among 30-100 samples after satisfying the condition in Line 2)
then
4. return Fall Detection
5. return No Fall Detection
표 1은 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘의 예로서, 상기 응급 모니터링 시스템은 낙상 감지를 위해 먼저 AVsvm의 임계값을 초과했는지 확인하고, 라인 1의 조건이 만족한 이후 50 샘플 이내에 ACCsvm값이 임계값을 초과했는지 확인한다. Table 1 is an example of a fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention, wherein the emergency monitoring system first checks whether a threshold value of AV svm has been exceeded to detect a fall, and then ACC within 50 samples after the condition of
라인 2의 조건이 만족한 이후 30에서 100 샘플 이내에 mAngle이 임계값을 초과하면 사용자에게 낙상이 발생했다고 판단한다.
If the mAngle exceeds the threshold within 30 to 100 samples after the condition in
상기에서 낙상으로 판단되면, 응급 상황 감지 단계(S430)를 통해 응급 상황이 실제 발생했는지 확인한다.
If it is determined that the fall in the above, the emergency situation detection step (S430) to determine whether the emergency situation actually occurred.
then
2. if mACCpp < 0.5g and mAVpp < 50°/s
and mAngle > 60°
(continuously during 3 second)
then
3. return Emergency detection
4. return No Emergency detection1.if Fall Detection
then
2.if mACCpp <0.5g and mAVpp <50 ° / s
and mAngle> 60 °
(continuously during 3 second)
then
3. return Emergency detection
4. return No Emergency detection
예를 들어, 표 2와 같이 낙상이 감지된 후 10초 이내에 mACCpp와 mAVpp가 임계값보다 작고 mAngle이 임계값보다 큰 상태가 3초 이상 지속되면 응급상황으로 판단한다.
For example, as shown in Table 2, it is determined as an emergency when mACC pp and mAV pp are smaller than the threshold and mAngle is larger than the threshold for more than 3 seconds within 10 seconds after the fall is detected.
또한, 응급 상황이 감지된 후 사용자의 응답을 확인하여 실제 응급상황인지를 판단한다(S440). 즉, 응급 상황이 감지된 후 사용자가 응답하지 않으면 실제 응급상황으로 판단하고, 응답을 하면 응급상황이 아니며 잘못된 감지로 판단한다.
In addition, after the emergency situation is detected, the user's response is determined to determine whether the actual emergency situation (S440). That is, if the user does not respond after the emergency is detected, it is determined to be an actual emergency. If the response is made, it is not an emergency and is determined to be an incorrect detection.
then
2. if User‘s response
then
3. return No Emergency
4. return Emergency1.if emergency detection
then
2.if user's response
then
3. return No Emergency
4. return Emergency
이후, 응급 상황으로 확인되면 심박수를 측정하여 응급 상황을 분류하여 게이트웨이로 신호를 전송한다(S450).Afterwards, if it is confirmed as an emergency, heart rate is measured, and the emergency is classified to transmit a signal to the gateway (S450).
예를 들어, 응급 상황이 감지된 후 심박수를 확인하여 응급상황을 A와 B로 분류한다. 즉, 심박수가 정상 심박수인 60에서 100 사이가 아닌 경우에는 응급상황 A로 분류하여 매우 위급한 상태임을 알리거나, 심박수가 정상 심박수 사이인 경우에는 응급상황 B로 분류하여 심박수에 이상이 없는 상태로 구분할 수 있다(S460, S470).
For example, after an emergency is detected, the heart rate is checked to classify the emergency into A and B. In other words, if your heart rate is not between 60 and 100, which is your normal heart rate, classify it as an emergency A to alert you that you are in a very urgent state. Can be distinguished (S460, S470).
then
2. if Heart Rate < 60 or Heart Rate > 100
then
3. return Emergency A
4. return Emergency B1.if emergency
then
2.if Heart Rate <60 or Heart Rate> 100
then
3. return Emergency A
4. return Emergency B
이처럼, 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템은 낙상 감지 센서 노드의 신호 및 심박수의 측정을 통해 응급 상황을 판단하여 낙상 감지 알고리즘만을 이용한 응급 모니터링 시스템에 비해 더욱 정확하게 판단할 수 있어 응급 상황에 대해 보다 구체적인 대응이 가능하다.
As such, the emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention can determine the emergency situation by measuring the signal and the heart rate of the fall detection sensor node, and more accurately determine the emergency monitoring system using only the fall detection algorithm. This allows more specific responses to emergencies.
표 6 내지 표 8은 상기 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템을 통해 실험한 결과로서, 해당 데이터의 검증 및 분석은 도 2에 도시한 랩뷰와 데이터베이스를 통해 수행하였다.Table 6 to Table 8 are the results of the experiment through the emergency monitoring system using the fall detection algorithm according to an embodiment of the present invention, the verification and analysis of the data was performed through the labview and database shown in FIG.
각 실험 항목은 표 5에 도시하였으며, 도 5를 참조하면 ADL(Activities of daily living)은 일상 행동을 의미하며, Fall은 낙상 행동을 의미한다. 여기에서 ADL은 낙상 행동과 비슷한 크기의 가속도와 각속도를 갖는 행동을 실험하였다.Each experimental item is shown in Table 5, and referring to FIG. 5, ADL (Activities of daily living) means daily actions, and Fall means fall actions. Here, ADL tested the behavior with acceleration and angular velocity of magnitude similar to the fall behavior.
본 실험에서는 낙상 감지를 위한 각 파라미터 조합에 따른 특이성 (Specificity)과 민감성(Sensitivity)을 측정하였으며, 표 6 내지 표 7은 각각 일상행동과 낙상 행동에서 측정된 특이성과 민감성의 측정 결과를 종래의 알고리즘과 비교한 것이며, 표 8은 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 응급상황 감지율이다.
In this experiment, specificity and sensitivity were measured according to each combination of parameters for falling detection. Tables 6 to 7 show the results of measuring specificity and sensitivity measured in daily and falling behaviors, respectively. Table 8 is an emergency situation detection rate of the emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention.
ADL-B
ADL-C
ADL-D
Fall-A
Fall-B
Fall-CADL-A
ADL-B
ADL-C
ADL-D
Fall-a
Fall-b
Fall-c
점프
의자에서 앉고 일어나기
침대에 눕기
물건에 걸려 앞으로 넘어짐
자세의 균형을 잃고 측면으로 넘어짐
미끄러져 뒤로 넘어짐jump
jump
Sitting in a chair and waking up
Lying in bed
Tripped forward
Unbalanced posture and falling to the side
Slip and fall back
표 6 내지 표 7을 참조하면, 비교 대상 알고리즘2는 일상행동에서 32.71%의 낮은 특이성이 측정되었다. 특히, ADL-A와 ADL-B에서 0%의 특이성이 측정되었다. ADL-A와 ADL-B는 낙상과 비슷한 크기의 가속도와 각속도를 유발하는 경우이며, 비교 대상 알고리즘2는 ADL을 낙상과 정확히 구분하지 못하였다.Referring to Tables 6-7,
또한, 비교 대상 알고리즘1과의 비교에서는 본 발명의 실시 예에 따른 낙상 감지 알고리즘이 특이성에서 더 좋은 특성을 보였다.In addition, in comparison with
표 8을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템의 응급상황 감지율은 각 낙상 행동에서 100%로 측정되었다. Referring to Table 8, the emergency detection rate of the emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention was measured to 100% in each fall behavior.
따라서, 낙상이 발생한 후 사용자가 의식을 잃거나 움직이지 못하는 경우 자동으로 응급상황을 100% 검출할 수 있다.Therefore, if a user loses consciousness or does not move after falling, 100% of an emergency may be automatically detected.
이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템은 낙상 감지 알고리즘을 적용하여 100%의 민감성와 98.98%의 특이성이 측정되었으며, 응급상황감지 알고리즘은 100%의 감지율이 측정되었다.As described above, in the emergency monitoring system according to the embodiment of the present invention, 100% sensitivity and 98.98% specificity were measured by applying the fall detection algorithm, and 100% detection rate was measured in the emergency detection algorithm.
더불어, 본 발명의 실시 예에 따른 응급 모니터링 시스템은 상기의 낙상 감지 알고리즘과 함께 응급 상황을 감지하고 심박수를 이용해 응급상황을 분류하는 알고리즘을 적용하여, 이를 통해 사용자가 낙상으로 인해 발생하는 응급상황을 감지할 수 있으며 심박수를 이용해 사용자의 상태를 분류할 수 있다.In addition, the emergency monitoring system according to an embodiment of the present invention applies an algorithm for detecting an emergency situation and classifying an emergency situation using a heart rate together with the above fall detection algorithm, thereby allowing the user to detect an emergency situation caused by a fall. It can detect and classify the user's condition using heart rate.
따라서, 낙상으로 발생하는 응급상황에 대해 빠르고 정확한 조치를 취할 수 있다.
Thus, quick and accurate actions can be taken for emergencies resulting from falls.
이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예들에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.
The foregoing embodiments and advantages are merely exemplary and are not to be construed as limiting the present invention. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the scope of the present invention. .
1: 사용자 100: 센서 노드
110: 가속도 측정부 120: 각속도 측정부
130: 심박 측정부 140: 데이터 저장부
150: 판단부 151: 낙상 판단부
152: 응급상황 판단부 153: 사용자 응답 확인부
154: 심박수 이상 판단부 160: 통신부
200: 게이트웨이 300: 헬스 케어 센터1: User 100: Sensor Node
110: acceleration measurement unit 120: angular velocity measurement unit
130: heart rate measurement unit 140: data storage unit
150: judgment unit 151: fall judgment unit
152: emergency determination unit 153: user response confirmation unit
154: heart rate abnormality determination unit 160: communication unit
200: gateway 300: health care center
Claims (6)
2축의 각속도를 측정하는 각속도 측정부;
사용자의 심박수를 측정하는 심박 측정부;
상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도를 이용하여 상기 사용자의 낙상을 판단하는 낙상 판단부;
상기 낙상 판단부에서 낙상으로 판단되면, 낙상 이후 상기 3축의 가속도 데이터 및 상기 2축의 각속도의 변화를 이용하여 응급 상황을 판단하는 응급 상황 판단부;
상기 응급 상황 판단부에서 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 응답을 확인하여 실제 응급 상황인지 판단하는 사용자 응답 확인부;
상기 사용자 응답 확인부에서 실제 응급 상황으로 판단되면, 상기 사용자의 심박수를 이용하여 응급 상황의 종류를 구분하는 심박수 이상 판단부;
상기 심박수 및 상기 응급 상황을 신호화하여 외부로 전송하는 통신부;를 구비한 센서 노드를 포함하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
An acceleration measuring unit measuring acceleration of three axes;
An angular velocity measuring unit measuring an angular velocity of two axes;
Heart rate measuring unit for measuring the heart rate of the user;
A fall determination unit configured to determine a fall of the user by using the acceleration data of the three axes and the angular velocity of the two axes;
An emergency determination unit determining the emergency by using the acceleration data of the three axes and the change of the angular velocity of the two axes after the fall;
A user response confirming unit determining whether the emergency is determined by checking the response of the user when it is determined that the emergency is determined by the emergency determining unit;
A heart rate abnormality determination unit that determines a type of emergency situation by using the user's heart rate when it is determined that the user response is determined to be an actual emergency situation;
Emergency monitoring system using a fall detection algorithm comprising a sensor node having a; communication unit for signaling the heart rate and the emergency situation to transmit to the outside.
하기의 AVsvm이 기 설정된 제1 임계값을 초과하고, 이후 소정 갯수의 샘플 이내에 하기의 ACCsvm 값이 기 설정된 제2 임계값을 초과하면, 이후 하기의 mAngle 값을 검사하여 기 설정된 소정 범위의 샘플 이내에 기 설정된 제3 임계값을 초과하면 낙상이라고 판단하는 것을 특징으로 하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
여기서, i는 i번째 샘플을 의미하며, Xacc, Yacc, Zacc는 각 축의 가속도 데이터이고, Xav, Yav는 각축의 각속도 데이터를 의미한다.
또한, mAngle은 상기 센서 노드의 각도를 의미한다.
The method of claim 1, wherein the fall determination unit
If the AVsvm below exceeds the first preset threshold and the following ACCsvm value exceeds the preset second threshold within a predetermined number of samples, the following mAngle value is then examined and within the preset predetermined range of samples. The emergency monitoring system using the fall detection algorithm, characterized in that the fall is determined if the third threshold value is exceeded.
Here, i denotes the i th sample, X acc , Y acc , and Z acc denote acceleration data of each axis, and X av , Y av denote angular velocity data of each axis.
In addition, mAngle means the angle of the sensor node.
낙상이 판단된 후 기 설정된 시간 이내에 하기의 mACCpp와 mAVpp가 각각 기 설정된 제4 임계값 및 제5 임계값보다 작고 상기 mAngle이 상기 제3 임계값보다 큰 상태가 소정 시간 이상 지속되면 응급 상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
The method of claim 2, wherein the emergency determination unit
After the fall is judged, if the following mACCpp and mAVpp are smaller than the fourth threshold and the fifth threshold, respectively, and the mAngle is greater than the third threshold for a predetermined time or more, it is determined as an emergency within a preset time. Emergency monitoring system using a fall detection algorithm, characterized in that.
응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 응답을 확인하여 사용자가 응답하지 않으면 실제 응급 상황으로 판단하고, 응답을 하면 응급상황이 아니라고 판단하는 것을 특징으로 하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
The method of claim 1, wherein the user response confirmation unit
The emergency monitoring system using the fall detection algorithm, characterized in that after determining that the emergency, the user's response to determine that the user does not respond to the actual emergency, and if the response is not an emergency.
응급 상황으로 판단된 후, 상기 사용자의 심박수를 확인하여 기 설정된 정상 범위 이내이면 제1 응급상황으로 분류하고, 상기 정상 범위가 아닌 경우 매우 위급한 제2 응급상황으로 분류하는 것을 특징으로 하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
According to claim 1, wherein the heart rate abnormality determination unit
After it is determined as an emergency, if the heart rate of the user is checked and falls within a predetermined normal range, it is classified as a first emergency, and if it is not the normal range, fall detection is characterized in that it is classified as a very urgent second emergency. Emergency monitoring system using algorithm.
상기 센서 노드로부터 상기 심박수 및 상기 응급 상황 신호를 전송받아, 이와 내장된 GPS를 이용하여 계산한 GPS 데이터를 무선 통신을 이용하여 기 설정된 헬스 케어 센터로 전송하는 게이트웨이를 더 포함하는 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템.
The method of claim 1,
The gateway receives the heart rate and the emergency signal from the sensor node, the gateway for transmitting the GPS data calculated using the embedded GPS to a predetermined healthcare center using wireless communication using a fall detection algorithm Emergency monitoring system.
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