AIoT 기반 AAL Care 고독사 예방 및 이상행동 탐지

AIoT-based AAL Care for lonely death prevention and anomaly detection

연구 내용

AIoT 센싱과 이상행동 탐지 모델을 결합해 취약계층의 위급 상황을 조기 인지하고, 저비용·안정 통신을 전제로 AAL Care 서비스를 실증하는 연구

취약계층의 일상 데이터를 수집하고, 이상행동 탐지 로직을 통해 위급 상황인지의 정확도를 높이는 방향으로 연구를 수행합니다. 저비용 구성을 고려하면서 통신의 안정성을 확보하고, 고독사 예방 목적에 맞게 이벤트 기반 알림과 서비스 연계를 구성합니다. 또한 실증 환경에서 센싱 신뢰도와 오탐·미탐 영향을 검토하여 현장 적용 가능성을 확인하는 절차를 포함합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 취약계층 모니터링을 위한 AIoT 데이터 수집 구성과 이상행동 탐지의 신호 특성을 정리하는 연구가 진행되었습니다. 이후 위급 상황인지의 정확도 향상을 목표로 모델 입력 설계와 판별 기준을 고도화하였습니다. 최근에는 AAL Care 시스템 형태로 저비용·안정 통신 조건을 만족시키는 연동 구조를 확립하고, 실증을 통해 현장 성능과 운영 절차를 검증하는 방향으로 확장되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

이상행동 기반 안전 모니터링
AAL Care 서비스 운영 모델
저비용 IoT 센싱 플랫폼
이벤트 기반 긴급 알림 시스템
의료·복지 연계 데이터 파이프라인
가정 내 저전력 통신 설계
위급 상황인지 평가 프레임워크
고령자 맞춤형 서비스 시나리오
오탐 감소형 판별 로직
현장 실증 운영 체계