매칭 진행 중
·
ID
654339
AI NPU 기반 낙상 감지 하드웨어 및 소프트웨어 개발
정부 지원 과제
을 함께 진행할
대학 연구실
을 찾는 공고입니다.
본 과제는 초고령화 사회에서 증가하는 낙상 사고 문제를 해결하기 위해 AI NPU(KL630) 기반 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 합니다. Radar 센서를 활용한 낙상 감지 기술에 AI 딥러닝 기반 동작 분석, 음향 인식, 얼굴 인식 기술을 결합하여, 실시간·고정밀 사고 감지 및 알림이 가능한 통합 안전 감지 시스템을 구축하고자 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
Data Labeling
Deep Learning
낙상감지
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
해당 기업은 CT 기반 IoT 센서 융합 낙상 알림 시스템 개발을 전문으로 하는 기업으로, Radar 센서 기반 ICU Gateway 하드웨어와 이를 운영하기 위한 클라우드 서버, 웹 기반 대시보드 및 모바일 애플리케이션을 함께 개발·제조하고 있습니다. 독거노인 및 취약계층을 위한 원격 안전 감지 및 알림 서비스 제공을 주요 사업 영역으로 하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
- ICU-FDL 낙상 감지 및 알림 서비스 - Radar 센서 기반 ICU Gateway 하드웨어 - 클라우드 기반 안전 모니터링 시스템
정부과제 / 산학협력 경험
- 특허 3건 보유 - ICT 융합 품질 인증, 녹색기술 인증, 중소기업 기술마켓 인증 보유
관련 자료
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 AI NPU 기반 엣지 하드웨어에서 동작 분석, 음향 인식, 얼굴 인식이 가능한 딥러닝 모델을 구현하여 낙상 사고를 정확하게 감지하는 기술 개발을 목표로 합니다. Radar 센서 데이터를 중심으로 다양한 감지 신호를 융합하여 오탐을 최소화하고 실사용 환경에서 신뢰도 높은 낙상 감지 시스템을 구축하고자 합니다.
연구 진행 배경
초고령화 및 저출산으로 인한 노동인구 감소와 1인 가구 증가로 인해 독거노인 및 취약계층의 안전 문제가 사회적 과제로 대두되고 있습니다. 기존 인력 중심의 돌봄 서비스에는 한계가 있어, 원격으로 안전사고를 감지하고 즉각 대응할 수 있는 기술적 해결책이 요구되고 있으며, 본 연구는 이러한 사회적 요구를 반영하여 기획되었습니다.
연구 과제 개요
1. AI NPU(KL630) 기반 하드웨어 및 프로토타입 개발 - 엣지 환경에서 동작 가능한 AI NPU 보드 설계 - Radar 센서 연동 하드웨어 구현 2. 딥러닝 기반 낙상 감지 알고리즘 연구 - Radar 데이터 기반 동작 분석 모델 개발 - 음향 및 얼굴 인식 정보를 활용한 감지 정확도 향상 3. 낙상 감지 성능 최적화 - 오탐·미탐 최소화를 위한 모델 고도화 - 실제 환경 기반 성능 검증 4. IoT 및 클라우드 연동 시스템 구축 - 클라우드 기반 데이터 수집·분석 - 웹 대시보드 및 모바일 알림 시스템 연계
세부 목표
- AI NPU 기반 낙상 감지 하드웨어 구현 - 딥러닝 기반 고정밀 낙상 감지 알고리즘 개발 - 실환경 적용 가능한 낙상 감지 성능 확보 - 원격 모니터링 및 실시간 알림 시스템 구축
협업 요건
협력 가능 분야
- AI NPU 기반 엣지 AI 시스템 연구 - 딥러닝 기반 동작·음향·영상 분석 - IoT 기반 안전 감지 시스템 개발 - 클라우드 연동 데이터 분석 및 모니터링 기술
파트너 기대 역할
기업 역할 - 하드웨어 개발 및 센서 연동 환경 제공 - 실증 테스트 환경 및 서비스 적용 검토 - 연구 결과의 제품화 및 상용화 추진 연구실 역할 - 딥러닝 기반 낙상 감지 알고리즘 연구 - 멀티모달 데이터 융합 및 성능 고도화 - 알고리즘 성능 평가 및 최적화 연구
협업 파트너 희망 요건
- AI 및 IoT 관련 연구 경험 보유 연구팀 - 딥러닝 기반 센서 데이터 분석 연구 경험 - 엣지 AI 또는 임베디드 AI 시스템 연구 역량 보유