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이거 좀 나쁘지 않은데…?

개인 맞춤형 이상 감지 모델

• 사용자별 정상 패턴을 학습하고 기저질환, 나이, 활동 수준에 따라 다른 기준 적용
• 예: 심박수 110도 어떤 사용자에게는 정상, 어떤 사용자에게는 위급 → 개별 Threshold 자동 조정

자동 상황 보고서 생성 기능

• 이상 징후가 발생하면 센서 데이터 + 위치 + 영상 캡처 등을 자동 요약

• 관리자 화면에서 “보고서 생성” 클릭 시 PDF 출력

• 의료기관 전달용 보고서 자동 생성 (예: 병원 응급실 전달 전, 응급상황 설명 문서 자동 완성)

  구성 요소	설명	기술 예시
  트리거 감지	낙상, 센서 이탈 등	Rule-based 감지 or AI 이벤트 감지
  데이터 수집기	이벤트 발생 직전/후 시간대의 센서/위치/영상 로그 수집	MongoDB + Timestamp 기준
  리포트 자동화	미리 정의된 포맷에 데이터 삽입 → PDF or 웹뷰로 생성	Python + ReportLab / HTML2PDF
  배포 시스템	관리자 페이지 다운로드, 이메일 전송 등	Django, Firebase, AWS SES

  [이벤트 발생 감지]
  ↓
  [직전/후 5분간 데이터 수집 (센서+위치+영상)]
  ↓
  [보고서 자동 생성 템플릿에 삽입]
  ↓
  [PDF 저장 + 관리자 확인 + 이메일 전송]
  

실시간 보호자 앱 연동

• 보호자용 앱 제공:
  • 상태 요약, 긴급 알림 푸시, 낙상/이탈 발생 시 영상 제공
  • 가족도 함께 모니터링 → 안심 효과
• MQTT → Firebase 연동 통해 실시간 통신 가능

업무분장 최적화 AI

• 현재 요양보호사 인원과 환자 수를 입력하면, AI가 가장 적절한 업무분장 제안

• 예: 오전에는 A, C 구역을 중심으로 순찰, 낙상 위험 높은 B구역은 로봇 순찰 우선

• 사용자의 건강위험도 점수화를 통해 우선순위 자동 제안

  구성 요소	설명	기술 예시
  요양보호사 프로파일	담당자 수, 휴식시간, 구역 분포	DB에 등록된 근무 일정
  환자 상태 점수화	각 환자의 건강 이상도 점수화	Heuristic Scoring / AI Risk Model
  우선순위 매핑 알고리즘	가장 위험한 구역 → 가까운 인력 배정	Hungarian Algorithm, Greedy Matching
  시각화 UI	관리자 페이지에서 업무 스케줄 확인	FullCalendar, D3.js

  [환자 이상 점수 + 보호사 위치/스케줄]
     ↓
  [우선순위 알고리즘 실행]
     ↓
  [권장 배정안 생성 → 관리자 확인 후 배포]
  

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1. 복약 관리 시스템

   • 이거 보통 약 먹었는지 확인하는데, 로봇이 자체적으로 확인 어떻게 하려고? 기술 어려울 것 같은데?

2. 자세 인식 기반 위험 예측

   • 로봇이 돌아다니면서 움직임이 없는 지 확인할 수가 있나?

3. 시설 내 음향 분석 기반 이상 감지

   • 어떤 기술로 구현할 수 있는지? 어떤 AI 모델? 어떤 방식으로 학습? 어떤 데이터가 있는지?

   → 🔧 어떤 기술로 구현할 수 있나?

   기술 요소	설명
   마이크 센서 (MEMS)	ESP32/라즈베리파이에 부착 가능, 음향 신호 수집
   실시간 오디오 스트리밍	MQTT or HTTP 통해 서버로 전달
   음향 분류 AI 모델	비명/충격음/비정상적인 반복음 등을 분류

   ---

   🧠 어떤 AI 모델 사용할 수 있나?

   용도	모델	특징
   음향 이상 탐지	YAMNet (Google)	환경/음향 분류에 탁월, MobileNet 기반
   소리 이상 감지	VGGish	Audio Event Classification에 특화
   시계열 이상감지	Autoencoder + LSTM	학습된 정상 음원에서 벗어난 패턴 탐지
   실시간 대응	CNN + MFCC	소리 스펙트로그램을 이미지처럼 처리

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   📚 어떤 데이터셋이 있나?

   이름	내용	링크
   AudioSet	구글 제공, 비명·말소리·충돌음 등 수천 클래스 포함	https://research.google.com/audioset/
   UrbanSound8K	도시 소리, 경보, 비명 포함	https://urbansounddataset.weebly.com/
   ESC-50	환경 소리 데이터셋, 동물, 사람, 기계 소리	https://github.com/karoldvl/ESC-50

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   ⚙️ 실제 시스템 구성 예시

   1. MEMS 마이크 → ESP32에서 사운드 이벤트 감지
   2. 일정 음압 이상일 경우 소리 샘플 서버 전송 (MQTT)
   3. 서버에서 MFCC 변환 → YAMNet or Custom CNN 모델로 분류
   4. 이상 소리 감지되면 관리자 알림

말벗서비스 (정신 감정 데이터)