관리자가 원하는 장소 내에 설치되어 관리대상의 상황과 주변 상태를 각기 모니터링하는 RGB-D 이미지 및 깊이 센서와 열화상 센서, 음성 인식 센서 및, IoT 센서 콘트롤러(먼지와 온습도, 화재 포함)를 구비한 입력부;상기 입력부에 의해 입력받은 RGB-D(깊이)와 열화상, 소리 및, IoT로 해당하는 장소 내에 다수의 상이한 관리대상별로의 신체활동 및 위험요인에 대한 학습을 하여 환자 신체손상 및 진단 정보를 분석하는 학습모델을 미리 등록하여, 이상정보를 감지할 경우에 등록 관리 정보처리장치에 환자상태를 알림하여 모니터링하고,또한, 해당하는 장소 내의 주변 상태를 IoT 센서 기반으로 관리하여 이상정보를 감지할 경우에 주변상태도 상기 관리 정보처리장치로 알림함으로써, 안전0026#케어(Safe0026#Care) 서비스를 제공하는 처리부; 및상기 처리부의 제어에 의해 상기 관리 정보처리장치와 연결하는 통신부와, 각각의 알림 정보를 표시하는 표시부를 각기 구비한 출력부; 를 포함하고 있으며,상기 처리부는,a) 상기 학습모델을 등록할 경우, 상기 RGB-D(깊이)와 열화상, 소리를 각기 수집하여, 미리 설정한 객체 적용 학습모델과 열화상 적용 학습모델 및 소리 적용 학습모델로 객체 인식과 입체형 모델링 및 객체 자세 분석을 수행해서,해당하는 정보를 생체객체(정합 열화상)와 소리발생 위치, 입체형 공간 모델링 및 객체 입체형 모델링으로 제 1 데이터 가공/정제를 함으로써, 운영 데이터를 구성하고,b) 상기 운영 데이터를 기초로 데이터 필터링을 하고(패턴 사용 포함),해당 정보와, 낙상에 대한 내적 요인과 외적 요인, 추론적 요인(낙상 후 낙상요인 분석으로 도출된 원인)을 조합하여 활동 및 행위/자세와 신체손상 패턴 및 활동성향의 상관성에 따라 낙상 기준과 낙상 위험도, 낙상 사전 진단 행위를 각기 정의하고,또한, 낙상 정의 범위와 사전 진단 범위를 결정해서 제 2 데이터 가공/정제를 함으로써, 낙상위험요인 데이터를 구성해서,c) 상기 낙상위험요인 데이터를 기초로 하여 행위 결정 학습모델과 낙상 결정 학습모델로 행위 및 활동인식과, 낙상 진단 및 인식을 수행해서,해당하는 정보를 재귀학습과 행동 정보, 낙상 징조를 사용하여 행위 및 활동과 낙상 상태, 낙상 사전 진단 측도 및 낙상 위험도로 제 3 데이터 가공/정제를 함으로써, 낙상 결정 데이터를 구성하여,d) 상기 낙상 결정 데이터를 사용하여 현재 RGB-D(깊이)와 열화상, 소리 및, IoT와 비교해서, 이상정보를 감지하여 상기 관리 정보처리장치에 환자상태를 알림하여 모니터링하고,그리고 또한, 상기 처리부는,상기 환자상태를 알림할 경우에, 욕창 관리대상의 자세변경을 설정 시간 동안 확인하여 자세변경이 있을 경우에는 정상으로 확인하고 자세변경이 없을 경우에는 알림하는 것; 을 특징으로 하는 AI 기반 신체활동 인지 및 서비스 통합 플랫폼.