요약
고령화 사회에서 노인의 건강 관리는 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 특히, 노인 환자의 체중은 중요한 건강 지표로, 매일 정확하게 측정될 필요가 있습니다. 하지만, 거동이 불편한 노인에게 일반 체중계를 사용하는 것은 어렵기 때문에, 이를 대체할 수 있는 편리한 체중 측정 시스템이 요구됩니다. 본 발명은 스마트 매트를 이용하여 침대에 누운 상태에서도 체중을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 제공합니다. 4x4 구획 영역에 복수의 FSR(Force Sensing Resistors) 센서를 설치하여 압력을 감지하고, 중앙 서버로 데이터를 전송하여 체중을 계산합니다. 다양한 기계 학습 모델 중 DNN(Deep Neural Network) 기반의 모델이 가장 우수한 성능을 나타냈습니다. 이 시스템은 노인 병원과 요양원에서 환자의 건강을 실시간 모니터링하고, 빠른 대응을 가능하게 하며, 간병인의 업무 부담을 줄이는 데 큰 도움이 될 것입니다.
기본 정보
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특허명: 침대에 누운 상태에서 체중을 예측하는 시스템
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발명자: 홍윤식 교수
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출원번호: 10-2021-0079299
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등록번호: 10-2556030
상세 정보
발명의 배경과 필요성
기술의 배경과 문제점
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전 세계적으로 고령화 사회로 진입하면서 노인들의 건강 관리가 중요한 문제로 부각되고 있음. 한국은 2019년에 65세 이상의 인구 비율이 14.9%에 달하며, 고령자 수가 계속 증가 중임.
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고령자들의 평균 체중은 60세 이후 감소하는 경향이 있으며, 이는 후속 사망률의 예측 인자가 됨. 따라서 노인 병원과 요양원에서는 하루에 한 번 환자의 체중을 측정하고 기록해야 함.
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그러나 거동이 불편한 노인 환자의 경우 일반 체중계를 이용한 체중 측정이 어렵고, 간병인이 이들을 부축하여 체중 측정 장소로 이동시켜야 하므로 많은 시간과 노력이 소요됨.
기술의 필요성
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노인 환자의 체중을 편리하게 측정할 수 있는 시스템이 필요함. 이는 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 신속한 대응을 가능하게 하여 환자의 건강 유지에 큰 도움이 될 것임.
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특히, 무의식 상태에서도 최소 오차 범위 내에서 체중을 예측할 수 있는 기술의 필요성이 존재함.
구현방법
기술의 원리
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침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템은 스마트 매트를 사용하여 구현됨. 스마트 매트에는 4×4 구획 영역에 복수의 FSR(Force Sensing Resistors) 센서가 설치되어 있음.
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FSR 센서는 압력이 가해지면 저항값이 줄어드는 원리를 이용하여 힘이나 압력을 감지함. 중앙 서버는 압력값을 기반으로 체중을 계산함.
구체적인 구현 방법
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스마트 매트는 16×8 격자 영역에 128개의 FSR 센서가 배치되어 있음. 각 센서의 압력값은 컨트롤러를 통해 수집되고, 코디네이터로 전송됨.
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코디네이터는 각각의 FSR 센서에서 수신한 압력값을 중앙 서버로 전송함. 서버는 압력값을 누적하여 체중을 예측함.
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중앙 서버는 압력값과 체중의 상관 관계를 학습 데이터로 사용하여 신경망 기반의 예측 모델을 학습함.
실험 및 결과
실험의 목적
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본 시스템의 성능을 검증하기 위해 여러 샘플 데이터를 수집하고, 다양한 기계 학습 모델을 통해 예측 정확도를 평가함.
실험 방법 및 과정
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스마트 매트에 누워 있는 피험자의 압력값을 FSR 센서를 통해 수집하고, 다양한 기계 학습 모델에 적용하여 체중을 예측함.
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기계 학습 모델로는 회귀 모델, 딥 신경망(DNN), 컨볼루션 신경망(CNN), 랜덤 포레스트를 사용하여 성능을 비교함.
실험 결과
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다양한 기계 학습 모델 중 DNN 기반의 직렬화 모델이 가장 우수한 성능을 보여 체중 예측에 적합함을 확인함.
발명의 활용 방안
적용 가능 분야
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침대에 누운 상태에서 체중을 예측하는 시스템은 노인 병원, 요양원 등에서 널리 활용될 수 있음.
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환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하여 빠른 대응이 가능하도록 지원함.
기대효과
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본 발명은 노인들의 체중을 편리하게 측정할 수 있어 건강 관리를 효율적으로 할 수 있음. 이는 환자의 건강 상태를 유지하고, 간병인의 업무 부담을 크게 줄여줄 것임.
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또한, 체중 예측 시스템은 의료비 절감 및 환자의 삶의 질 향상에 기여할 수 있음.
시장 동향
노인 체중 측정 기술 시장 동향
노인 체중 측정 기술 응용 분야
대표도면
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