● 본 연구는 AIoT 기반의 맞춤형 취약계층 고독사 예방시스템 개발을 목표로 함 ● 본 연구의 개발 목표인 AAL Care 고독사 예방시스템은 (1)고독사 예방적 영역의 내용이 시스템에 반영된, (2)신속한 고독사 탐지 기능(12시간 이내 대응)으로 3) 고독사 취약 연령, 주거형태별 맞춤형 취약계층의 안전확보를 목적으로 함● 본 연구에서 개발되는 AA...

본 과제는 혼자 사는 노인이나 중장년층의 위험 상황을 빠르게 알아채기 위해 집 안의 행동 변화를 AI로 분석하는 고독사 예방시스템을 만드는 연구임. 연구 목표는 AIoT 기반 AAL Care 시스템으로 12시간 이내 이상행동을 탐지해 취약계층의 안전을 확보하는 것임. 핵심 내용은 화장실·수면·일상 패턴·가스누출 등 이상행태 감지를 위한 AI 모델 개발, 실내 행태 수집 시스템과 전력사용량 기반 분석 기술 구축, 원격케어 앱과 관리자용 관제 시스템 개발, 지역별 고독사 위험도 평가 및 맞춤형 서비스 도출임. 기대 효과는 재실자 맞춤형 이상행동 탐지, 실버케어·낙상방지·치매 케어 등 다양한 안전관리 서비스 확장, 저비용 안전시스템 기반 마련임.

본 과제는 빌딩 내부를 ‘공간 DNA’로 보고, 무선 메쉬 IoT 센서와 mmWave·ToF Depth 기반 객체 추적, CCTV 가명 정보 등을 통합해 실내 상태를 지속 모니터링하는 기술임. 연구 목표는 무선 메쉬 기반 공간 DNA-빌딩 게놈 정보 수집과 AI 예측모델 통합제어플랫폼, iBEEMS 클라우드 연계 분석으로 자율운전 Lv3.5 BEEMS와 디지털 트윈 이상현상 감지, 감염 확산제어·청정 환기/보조냉난방을 구현하는 데 있음. 기대 효과는 실내 공기질·에너지 통합평가지수 표준화 및 성능 인증, 중형 상업건물 실증을 통한 사업화, 건강하고 쾌적한 실내 환경과 탄소중립·삶의 질 향상 기여임.

본 과제는 건물 내부의 공기질·재실상태·에너지 사용을 데이터로 모아 AI가 스스로 제어하는 iBEEMS 플랫폼을 개발하는 연구임. 연구 목표는 실험용 시설 대상 빌딩 게놈 프로세스 구현 및 AI-autonomous control 시작품 개발, mmWave Radar 기반 실내 재실 인식 시스템 개발, iBEEMS 인증 및 표준화 구축 방법 제시임. 핵심 연구 내용은 Smart Living Testbed용 빌딩 게놈 지도 구축, Occupanct Centric 최적 제어 알고리즘 및 AI-DQN 기반 제어, CO2 환기량 등 재실자 패턴 분석, VC 센서·3D ToF Camera·mmWave Radar로 공간 DNA 수집, EnergyPlus 연동 시뮬레이터 및 M&V 적용, 회전체·냉난방 FDD용 Gray box 모델 개발임. 기대 효과는 자율운전 Lv3.5 BEEMS 기반 기술·인증을 통한 사업화 및 국내외 시장 확대, 에너지 효율·쾌적한 실내환경·건강한 실내공기질 구현임.