배려대상자 낙상 감지 및 알림 시스템 개발 계획서

프로젝트명: 지능형 배려대상자 낙상 감지 및 인터랙티브 알림 시스템

1. 프로젝트 개요

프로젝트명: 지능형 배려대상자 낙상 감지 및 인터랙티브 알림 시스템
목적 고령화 사회의 심화로 인해 노인의 낙상 사고가 증가하고 있으며, 빠른 대응이 어려운 독거노인의 경우 심각한 위험으로 이어질 수 있습니다. 본 프로젝트는 실시간 영상 분석 및 딥러닝 기반 예측 모델을 통해 낙상 징후 및 사고를 감지하고, ChatGPT 기반 알림 시스템을 통해 보호자에게 빠르게 알리는 통합 낙상 감지 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 해당 시스템은 1인 가구 노인의 안전을 위해, 낙상 사고를 실시간으로 감지하고 보호자에게 즉시 알림을 전송하는 시스템 개발. 카메라 기반 낙상 감지 기능에 더해, ChatGPT API를 활용한 자연어 설명, 보호자와의 대화형 알림, 대응 가이드 제공 등을 통해 보다 인간 중심적이고 스마트한 돌봄 시스템을 구현하고자 합니다.
기획근거
- 2040 서울도시기본계획 : 1. 1-2-2 거주자 맞춤형 주거복지 서비스 강화 및 거주자 친화적인 주거공간 개발
- ICT CoC에서 개최하는 "장애인, 노인, 경계선지능인 생활개선 및 복지향상을 위한 IT 솔루션 개발" 행사 참여를 목표 : 2-2 가정 내 응급상황 식별 및 대응 서비스
주요 기능:
1. 카메라를 통한 실시간 영상 분석
2. 낙상 상황 인식 (딥러닝 기반 또는 영상처리 기반)
3. 낙상 발생 시 알림 (앱/문자/웹 대시보드/이메일 등)
4. 수집된 데이터로 낙상 예상시간 및 위험 코어타임 사전 알림

2. 시스템 구성

하드웨어	소프트웨어	알림시스템
일반 웹캠 or 라즈베리파이 카메라 (Raspberry Pi + Pi Camera 고려 가능) or 여분 휴대폰	• Python
• OpenCV (영상 처리)
• MediaPipe (사람 자세 추정)
• Telegram API (알림 전송)
• Streamlit (웹 대시보드)	낙상 감지 시 보호자에게
SMS, 앱 알림, 웹 대시보드, 이메일 등
다양한 채널을 통해 즉각적인 알림을 전송합니다.

3. 시스템 플로우

실시간 영상 스트리밍

카메라를 통해 활동을 실시간으로 모니터링합니다.

자세 추정

사람의 뼈대나 중심을 추정하여 자세를 분석합니다.

낙상 판별 알고리즘

누워 있는 자세를 일정 시간 이상 유지 시 낙상으로 판단합니다.

알림 전송

보호자에게 SMS, 앱, 웹 등을 통해 알림 메시지를 전송합니다.

4. 기능정의

기능	설명
🎥 실시간 영상 스트리밍	카메라를 통해 실시간 영상 수집
🗃️ 자세 추정	사람의 뼈대나 중심을 추정하여 자세 분석
🧠 낙상 판별 알고리즘	누워 있는 자세를 일정 시간 이상 유지 시 낙상으로 판단
📡 알림 전송	보호자에게 알림 메시지 전송 (SMS/앱/웹), ChatGPT API로 사용자 맞춤 메시지 전송
🗃️ 기록 저장	낙상 이벤트 기록 DB 저장 및 조회 기능
🖥️ 웹 UI	Streamlit 기반 UI로 실시간 상태 및 로그 확인

5. 개발 언어 및 도구

항목	도구
개발 언어	Python 3.12 (uv 패키지 관리)
영상처리	OpenCV, MediaPipe
머신러닝/딥러닝	scikit-learn, TensorFlow or PyTorch
UI	Streamlit
채팅 알림	Telegram Bot API
언어 모델 API	OpenAI ChatGPT API
패키지 관리	uv, requirements.txt 기반
버전 관리	GitHub
개발 환경	로컬 개발 후 Streamlit 공유 배포 예정

6. 개발단계

단계	내용	담당자
1단계	시스템 전체 뼈대 구축, 파일 구조 설계, requirements.txt 구성
2단계	OpenCV + MediaPipe를 통한 실시간 자세 추출 및 DB 저장
3단계	누적된 자세 데이터 기반 모델 학습 및 낙상 예측
4단계	낙상 감지 시 ChatGPT API 활용 알림 메시지 생성
5단계	보호자 알림 시스템 (텔레그램 연동) 구축
6단계	Streamlit 대시보드 UI 구축 및 기능 통합
7단계	테스트, 배포, 발표 자료 준비 및 GitHub 정리