본 연구에서는 고령화 사회를 대비하여 노인들의 안전한 이동을 지원하는 스마트 보행기를 개발하였다. 제안된 보행기는 실시간 위치 추적, 위험물체 인식, 그리고 음성 기반 챗봇을 통해 노인의 편의성을 향상시킨다. 특히, 얼굴 인식 로그인 기능은 미래의 공유 모빌리티 사회에서 다수의 사용자가 보행기를 안전하게 공유할 수 있도록 설계되었다. 본 연구를 통해 노인들의 독립적인 생활을 지원하며, 보호자가 실시간으로 보행자의 상태를 확인하고 응급 상황에 신속히 대처할 수 있는 기술적 기반을 제공한다.
This study proposes a deep learning model that utilizes an IMU sensor to classify fall incidents and types. A system based on a Feedforward Neural Network was developed to classify non-falls, forward falls, backward falls, and side falls in real-time. Test results showed that the model accurately predicted most types of falls, especially detecting the start and end of falls in real time, confirming its potential as a real-time fall detection system. The proposed model can serve as an important foundation for the development of real-time fall prevention and detection systems.