한국 65세 이상의 고령인구가 11%를 넘게되면서, 2018년엔 고령사회에 진입하게 된다. 이러한 고령인구의 증가는 고령인구를 분류하려는 필요성을 증가시켰고, 설문조사 기반의 ADL(Activities of Daily Living), IADL(Instrumental Activities of Daily Living), MMSE(Mini-Mental State Examination)과 같은 방법이 실제로 사용되고 있다. 하지만 실제 능력과 인지 능력 간의 차이, 그리고 실험자의 주관개입, 실험자의 노동력증가가 문제로 대두되고 자동화가 필요해졌다. 기존의 동작인식기반 연구는 연구실내 환경에서만 진행되었으며 이러한 연구는 실제 환경에 적용하기 힘들었다. 활동을 얻기 휘한 센터는 비쌌고, 인식정확도도 떨어졌다.
이러한 문제를 해결하고자, 자동화된 설문조사방법을 제안한다. 저가의 가속도계를 실험에 사용하였고, 노화정도를 고령자의 활동능력을 측정하여 추정하였다. 이러한 활동능력은 신호레벨에서의 군집화를 통하여 추정하였다. 다시말해서, 군집의 개수는 행동패턴의 개수로 추정되었고 이 개수는 AL(Activity Level)로 정의되었다. 활동을 정의하지 않음으로써, 동작인식방법에서 벗어난 방법을 제안하였다.
The population of over 65 years old people accounted for 11% of the total population. South Korea will be entered into elderly society in 2018. Arise the need to classify elderly population, Survey based diagnosis such as ADL(Activities of Daily Living), IADL(Instrumental Activities of Daily Living), MMSE(Mini-Mental State Examination) have been used in clinical purpose. Difference between actual ability and cognitive ability, Subjec-tive intervention, Increased caregivers workforce were raised problem of survey based diag-nosis, There is an attempt to automate it. But research takes place in a lab environment, it is difficult to apply to real environment. Sensor for measuring Activity data is expensive, and recognition performance isn’t good.
To solve this problem, Propose the automated aging diagnosis system based on survey. Low-cost accelerometer is used in experiment and the system estimate the degree of aging By measuring the elderly ability. The number of these activities is recognized at the signal-level by clustering. In other words, the number of clusters is estimating the number of behavior patterns and this number define as AL (Acitivty Level). By not specifically define the activities, proposed method break away from existing behavior approach.