내용

1.  제안배경

 

  현재 대한민국은 수도권으로 인구가 집중되면서 지방의 인구가 계속 감소하고 있습니다. 이렇게 인구밀도가 높은 지역에서는 주변사람들의 도움으로 응급환자에 대한 신고와 대처가 빠르게 이루어질 수 있지만, 인구밀도가 적은 지방에서는 응급환자에 대한 대처가 빠르게 이루어지지 않습니다. 또한, 고령인구의 증가로 인하여 응급상황에 빠른 대처가 이루어지기 어려운 독거노인의 비율이 꾸준히 증가하고 있습니다. 이로 인하여 고독사가 증가하고, 사망한지 꽤 시간이 흐른 후에 발견되는 경우가 증가하고 있습니다.

  이러한 문제를 해결하기 위하여, 카메라를 통하여 응급환자의 상태를 확인하여, 응급상황으로 판단 시 빠른 신고가 이루어질 수 있도록 하는 아이디어를 제안합니다.

 

 

2. 아이디어 핵심 내용

 

1) 딥러닝 모델 제작

 

'Efficientdet-lite0' 모델을 사용하여 쓰러진 사람의 사진과 걷는 사람의 사진을 이용하여 모델을 제작하였습니다. 해당 모델을 통해서 해당 객체의 현재 상태를 파악할 수 있습니다.

 

 

2) 제작된 딥러닝 모델을 라즈베리파이에 적용

 

쓰러진 사람과 걷는 사람을 판단할 수 있는 딥러닝 모델을 라즈베리파이에 적용하여 파이카메라로 들어오는 실시간 영상을 분석하여 객체의 현재 상태를 판단합니다. 해당 객체가 쓰러진 상태로 판단될 경우 알림을 통해 위급 상황을 알리고, 빠르게 신고가 이루어지도록 합니다. 

 

 

 

3) 애플리케이션 서비스 (홈 IoT 서비스 구축 시)

 

판단된 환자의 상태가 응급상황인 경우 관리자에게 실시간 영상을 송출하여, 해당 영상을 관리자가 판단하여 신고가 이루어질 수 있도록 합니다.

 

 

 

3. 독창성 및 차별성

 

 

  기존 고독사 예방을 위해 제안된 특허들을 살펴보면 스마트 워치와 움직임 감지 센서 등을 이용하여 홈 IoT를 구성하였습니다. 하지만 많은 사람들은 집안에서 스마트 워치 착용을 굉장히 불편해 하며, 움직임 감지 센서로 현재 환자 상태를 정확하게 판단하기에 어려움이 존재합니다.

 

  결국 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 카메라를 통해 환자의 상태를 판단하는 것이 가장 정확합니다. 이렇게 카메라를 이용하여 환자의 상태를 확인하게 된다면 고독사 문제 뿐만 아니라 위급 상화에 대해서도 신속하게 대처할 수 있는 아이디어가 될 것입니다.

 

 

 

4. 실현가능성

 

  해당 아이디어는 혼자 거주하시는 노인분들이나, 또는 2,30대를 타겟으로 하여 판매할 수 있으며 이후 응급 환자 탐지 뿐만 아니라, 집안에서 발생할 수 있는 여러 응급 상황을 판단할 수 있는 딥러닝 모델을 추가하여 더욱 기능이 다양한 홈 IoT 카메라를 제작할 수 있습니다.

  또한, 해당 딥러닝 모델을 활용하여 현재 다양한 곳에 설치되어있는 CCTV에 적용하여 응급 환자를 빠르게 식별할 수 있는 소프트웨어를 제공할 수 있습니다.

 

 

5. 파급효과

 

  이 아이디어를 통해서 응급상황 발생 시 빠르고 신속하게 대응할 수 있게 되어, 더 많은 응급 환자를 살릴 수 있습니다.

 

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첨부: 디지털사회혁신아이디어경진대회참가신청서.pdf

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