Multi-Position Smartphone Sensor–based Elderly Gait Analysis and Low-Latency Fall Detection Bi-LSTM Model Development

본 연구는 멀티포지션 스마트폰 센서를 활용해 고령자의 보행지표 산출과 낙상감지를 통합 수행하는 저지연 알고리즘을 제안한다. 자체 앱(AIWalker)으로 손·허리·배·가방 4개 위치에서 100Hz로 데이터를 수집하고, 전처리·특징화 후 Bi-LSTM 기반 다중 과업(위치 분류, 보행지표 회귀, 낙상 이진분류)을 학습하였다. GaitRite 동시검증결과, 보행속도·보폭·걸음수 평균 오차율은 각각 7.5%, 8.0%, 7.2% 였고, 위치 분류 정확도는 92.0%, 낙상감지 정확도 93.3%(AUC 0.94)를 보였다. 엔드투엔드 평균 지연시간은 100 ms 이하로 측정되어 실시간 서비스 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 실제 사용자 소지 위치 변동을 고려한 통합 모델과 저지연 처리구조를 제시하였으며, 향후, 실외·다양한 지형과 고령자 실제 낙상 데이터로 일반화 검증예정이다.