Design and Evaluation of an AI-based Sleep and Emotion Prediction Framework for Age-friendly Smart Home Systems

전 세계적인 고령화 추세에 따라, 고령자의 건강과 삶의 질을 지원하는 지능형 주거 환경에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 연령 친화형 스마트홈 시스템을 위해 설계된 AI 기반 수면 및 정서 예측 프레임워크를 제안한다. 제안된 시스템은 조도, 온도, 심박수, 활동량, 수면 패턴 등 다양한 센서 및 웨어러블 기기 데이터를 통합하여 시계열 기반으로 처리하며, Long Short-Term Memory(LSTM) 딥러닝 모델을 통해 사용자의 행동 상태, 수면 여부, 정서 상태를 실시간으로 예측한다. 예측 결과는 스마트조명, 알림 장치 등과 연동되어 자율적으로 환경을 제어하며, 수면 질 향상과 정서적 안정에 기여하도록 설계되었다. 공개 데이터셋(CASAS, SHiFE)을 활용한 실험 결과, 행동 예측 정확도 91.2%, 수면 예측 88.6%, 정서 예측 84.3%의 성능을 확인하였으며, 평균 응답 시간은 2.3초, 제어 성공률은 97.9%로 실시간성과 안정성을 입증하였다. 본 연구의 결과는 고령자를 위한 맞춤형 스마트홈 구현의 실현 가능성과 확장성을 제시한다.