- 24시간 주기의 독거노인 생활 패턴 모델링 및 이상 검출 방법
- ㆍ 저자명
- 이선우,Lee. Seon-Woo
- ㆍ 간행물명
- 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터
- ㆍ 권/호정보
- 2011년|17권 7호|pp.399-406 (8 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
본 논문에서는 독거노인의 주택에 설치된 원격 모니터링 시스템이 감지하는 센서 데이터를 이용하여 일상 활동을 인식하고, 이 정보에 기초하여 일상 활동의 반복성을 반영하는 24시간 주기의 모델을 만드는 방법과 이 모델에 기초하여 이상(anomaly)을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 독거노인의 일상생활 패턴을 구성하는 특징성분(각 방에서의 체류, 외출, 수면 등)의 시간 반복성을 반영하는 퍼지집합으로 생활 패턴을 모델링한다. 이와 함께 구축된 생활 패턴 모델을 이용하여 특정 하루의 일상 활동이 평상시와 얼마나 다른지를 나타내는 척도-이를 이상정도(degree of anomaly)라 함-를 정의하고 이값을 계산하는 방법도 제안한다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 3명 독거노인의 실제 주택에 원격 모니터링 시스템을 설치하고 3개월 이상 운영 실험을 수행하였고, 수집된 데이터를 이용하여 제안된 방법의 특성 분석을 수행하였다.
This paper proposes a circadian life pattern model and anomaly detection method for the elderly living alone by using a remote monitoring system. The proposed circadian model is composed of a set of fuzzy sets from time information of features such as staying of each room, going-out event, sleep behavior. The feature can be considered as components of daily living pattern of a resident. The fuzzy sets represent a statistical repetition of the components. Based on the derived life pattern model we propose a measure called the degree of anomaly that can indicate behavioral deviations from usual habits. In order to verify the proposed method, we installed the remote monitoring system into three houses and collected data during over three months, then analyzed the performance of the proposed method.