A Study on the Impact of Virtual Environment Data and Trust Stack Algorithm on the Performance of Drone-Based Fallen Person Detection

최근 여름철 폭염으로 인해 쓰러지는 환자가 늘고 있다. CCTV를 통한 환자 탐지는 사각지대와 설치 제약의 한계가 있어, 본 연구는 AI 기반 드론을 활용하여 쓰러진 사람을 실시간으로 탐지하는 시스템을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 시스템은 드론 카메라와 객체 탐지 기술을 결합하여 쓰러진 사람을 탐지한다. 데이터를 수집하기 위해 UNITY 기반 가상환경 데이터를 도입하고, 탐지의 오탐률을 줄여 정밀도를 높이기 위해 신뢰 스택 알고리즘을 적용한다. 시스템의 효용성을 평가하기 위해, 2,500개의 실제 데이터와 10,000개의 가상환경 데이터를 이용하여 모델의 탐지 정확도를 측정하였다. 실험 결과, 제안 시스템은 0.7812의 F0.5-score를 달성하였고, 가상환경 데이터와 신뢰 스택 알고리즘은 각각 24%, 5%의 F0.5-score 향상에 기여함을 밝혔다. 이 결과는 가상환경 데이터와 신뢰 스택 알고리즘이 쓰러진 사람을 탐지하는 성능에 상당한 영향을 미친다는 점을 시사한다.