1. 사업 개요

1. 사업 아이템 소개
   • 프로젝트 명 : 실시간 인공지능 기반 노인 낙상 감지 및 경고 시스템
   • 사업 아이템 명 : 우리 차차 정해보아요 🤗
2. 사업 추진 및 배경
   • 고령화 및 요양시설 이용 증가
     • 2025년 초고령화 사회 입성
     • 지방 거주 노인의 비율이 높아지면서 요양병원 수, 이용자 수의 지속적인 증가
   • 낙상 사고의 심각성
     • 노인 사망 원인 중 하나 ‘낙상’
     • 신체적·환경적 요인의 원인
     • 골절, 장애 등 휴유증 및 생명 위협 가능성 존재
3. 해결하려는 문제
   • 낙상 후 신속한 대응 및 2차 피해 예방
   • 낙상으로 인한 사망 및 후유증 등 사회 · 경제적 피해 최소화
4. 핵심 서비스/제품
   • 실시간 카메라 확인 기능을 통해 보호자가 노인의 상황을 환경 제한 없이 직접 확인 가능
   • 사용자의 움직임 데이터 분석 후 낙상 위험도 시각화
   • 낙상 경고 및 주의 알림 기능 탑재
   • 119 신고 기능 제공 (빠른 응급 구조 요청 가능, 도움 요청이 어려운 상황에서도 안전 확보 가능하도록 설계)
   • 낙상 위험 점수가 높을 시 그 당시의 영상을 저장하여 보호자에게 제공
5. 기대 효과 및 비전
   • 영상 기반 포즈 추출 기법과 Machine Learning 모델의 조합을 활용한 새로운 분석 틀 제시
   • 낙상 예측에 영향을 미치는 요인 체계적 규명을 통해 정교한 낙상 위험 예측 가능
   • 사전 예방 중심의 시스템으로 전환 가능, 낙상 사고 방지 및 궁극적 사용자 안전 강화
   • ‘경고’와 ‘주의’ 알림 명확화와 동시에 보호자에게 제공되는 알림의 피로도 최소화
   • 알림 누락 없이 실시간으로 경고 전달 가능 및 시스템 신뢰성 상승

2. 사업 배경 및 필요성

1. 사회적 배경
   • 대한민국 기대수명은 1970년 62.3세에서 2023년 83.5세로 꾸준히 상승하고 있는 추세
   • 특히 지방의 65세 이상 비율은 충청북도 기준 20.85%로, 지역 내 노인 인구 돌봄 수요가 크게 증가
   • 이와 함께 요양병원 수가 2010년 867개에서 2017년 1,529개로 연평균 8.4% 증가하며, 노인 의료복지시설 이용 인구도 지속적으로 확대되고 있음
   • 세계보건기구 WHO에 따르면 2023년 기준 낙상은 교통사고 다음으로 높은 외상성 사망 원인으로, 매년 전 세계에서 약 68만 4천 건의 사고가 발생
   • 국내에서도 70세 이상 낙상 환자 비율은 2014년 17.1%에서 2023년 35.3%로 2.1배 증가
   • 낙상은 타박상, 골절, 뇌출혈 등을 초래하며 장기입원, 장애, 후유증 등을 유발함
   • WHO는 노인은 약물 부작용, 균형 감각 저하 등과 같은 신체적·생리적 취약성을 지니며, 요양시설 거주 시 이동성·시력 저하 등으로 낙상 위험이 더 높아지기 때문에 개별 낙상 위험 평가와 지속적인 사전 모니터링을 주요 예방책으로 권고함ㅈ
2. 현재 시장 동향
   • 센서 기반 시스템은 장기간 착용 시 고령자들에게 이질감을 줌
   • 배터리 수명 문제로 주기적인 충전 및 장치 교체가 필요
   • 영상 기반 행동 인식은 딥러닝 모델의 복잡한 구조로 인해 변수 별 영향 요인을 해석하는데 한계가 존재
   • 머신러닝 및 통계 모델 기반 접근은 노인 낙상 예측 연구에서 중요한 영역으로 자리잡고 있음. 그러나 재부분 연구가 모델 성능 향상에 초점을 두고 있어, 변수 간 상호작용이나 모델 해석 가능성 측면에서의 분석은 상대적으로 미흡한 한계를 가짐
3. 기존 서비스의 한계
   • 기존의 센서 기반 시스템은 장시간 착용 시 고령자들에게 이질감 제공
   • 배터리 수명 문제로 인한 주기적인 충전과 장치 교체 필수적
   • 영상 기반 행동 인식은 딥러닝 모델의 복잡한 구조로 인해 변수 별 영향 요인 해석에 한계 존재
4. 해당 사업이 필요한 이유
   • 실시간 영상 분석을 통한 노인 낙상 조기 경고 시스템을 설계함으로써 실제 돌봄 환경에서 적용 가능
   • 낙상은 발생 직후의 대응도 중요하지만, 사전 징후를 포착하여 예방하는 것이 최우선임
   • 본 시스템은 단순 영상 모니터링을 넘어 머신러닝 기술을 활용하여 노인의 일상적인 보행 패턴 변화를 정밀 분석
   • 이를 통해 낙상 사고 발생 시 골든타임 내 응급 처치를 가능하게 함은 물론, 위험 지수가 상승할 경우 보호자에게 사전 경고를 전달함으로써 능동적인 돌봄 서비스를 실현하고자 함

3. 시장 분석

1. 목표 시장 규모

   본 사업은 ‘실시간 AI 영상 분석’ 기술을 ‘실버테크(Silver-tech)’ 시장에 접목하여, 국내외 급성장중인 노인 돌봄 및 스마트 홈 헬스케어 시장을 타겟으로 함

   • 글로벌 실버 테크 시장
     • 글로벌 시장 조사 기관(GIA)에 따르면, 전 세계 실버 테크 시장 규모는 2021년 약 135억 달러에서 2028년 376억 달러(연 평균 약 15.7% 성장)에 이를 것으로 전망
   • 국내 노인 요양 및 돌봄 시장
     • 보건복지부 자료에 따르면 국내 요양 서비스 시장 규모는 2022년 약 14.5조 원을 기록했으며, 초고령화 사회 진입에 따라 관련 스마트 돌봄 기기 시장은 연간 10% 이상의 성장세를 보임
   • 낙상 감지 시스템 시장
     • 불편함 해소 : 노인 인구의 약 30%가 기기 착용을 잊거나 번거로워하며, 치매 환자의 경우 기기 제거 본능이 강함 → 카메라 기반의 필요성 증대
     • 프라이버시 보호 기술의 발전 : 실루엣이나 포즈 스켈레톤만 추출하여 전송하는 기술이 상용화되면서 카메라 방식의 최대 약점이었던 개인정보 노출 우려가 해결
     • 스마트 홈 통합 : 삼성 SmartThings나 구글 홈 등 스마트홈 생태계와 결합하기에는 웨어러블보다 카메라/센서 거치형이 훨씬 유리

2. 타겟 고객 분석

   본 서비스는 ‘직접 사용자(노인)’와 **‘구매 및 관리 주체(보호자/기관)’**를 이원화하여 공략함

   구분	주요 페르소나	니즈 및 통찰(Insight)
   B2C (개인)	독거노인 자녀(4050 세대)	• 부모님과 떨어져 살며 늘 불안함
   • 웨어러블 기기는 부모님이 자꾸 빼놓으셔서 무용지물임
   B2B (기관)	요양병원, 실버타운	• 야간 시간대 적은 인력으로 많은 인원을 모니터링해야 함
   • 낙상 사고 시 법적 책임 및 신뢰도 하락 방지
   B2G (공공)	지자체 복지 담당자	• 고위험군 독거노인 대상 고독사 및 사고 방지 인프라 구축 필요

3. 시장 트렌드

   • 웨어러블에서 비접촉으로 기기를 착용해야 하는 번거러움과 거부감을 없앤 컴퓨터 비전(CV) 기반 기술이 대세로 자리 잡음
   • 단순이 “넘어졌다”를 알려주는 단계를 넘어, 보행 패턴 분석을 통해 **“낙상 위험도가 높다”**를 예측하는 AI 기술 요구가 증대되고 있음
   • 개인정보 보호를 위해 영상을 서버로 보내지 않고 기기 자체에서 분석하는 기술이 강화되고 있음

4. 경쟁 서비스 분석

   비교 항목	기존 웨어러블 센서	기존 CCTV 모니터링	본 사업
   방식	손목/목걸이형 기기 착용	단순 영상 중계	AI 영상 분석 + 위험도 시각화
   낙상 탐지율	중 (착용 시에만 가능)	저 (사람이 직접 봐야 함)	고 (24시간 AI 자동 분석)
   사용자 거부감	높음 (이질감, 충전 번거로움)	보통	낮음 (비접촉 방식)
   핵심 차별점	즉각적 대응 한계	사후 증거용으로만 활용	낙상 위험 점수 기반 사전 경고

4. 사업 아이템 / 서비스 소개