스마트 안전 보호 시스템 구현

안전 문제는 항상 중요한 관심사였으며, 기술 활용은 이러한 사회적 우려를 해결하는 데 필수적입니다. 본 연구는 실시간 모니터링, 위치 추적 및 비상 경보 기능을 제공하는 스마트 안전 보호 시스템(SSPS)의 설계 및 구현을 다룹니다. 이 시스템은 사물 인터넷(IoT) 기술을 활용하여 이러한 문제들을 해결합니다. 제안된 시스템은 착용 가능한 장치로, 센서와 GPS를 사용하여 스마트폰 애플리케이션과 클라우드 데이터베이스에 지속적으로 데이터를 전송합니다. 이 시스템은 장치 무단 제거, 낙상, 비정상적인 체온 또는 심박수 감지 기능을 포함합니다. 이러한 이상 상황 발생 시, 시스템은 연결된 모바일 애플리케이션으로 경보를 전송합니다. SSPS에는 다중 모드 WESAD 센서 데이터를 활용하는 딥러닝(DL) 모델이 통합되었습니다. Adam 및 Softmax로 최적화된 학습된 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망은 93%의 정확도를 달성하여 모니터링 대상자의 감정 상태를 신뢰성 있게 식별할 수 있었습니다. 프로토타입의 기능 및 통합 테스트를 통해 센서 정확도, 데이터 전송 속도 및 실시간 비상 대응의 신뢰성이 입증되었습니다. 궁극적으로 본 연구는 딥러닝과 사물 인터넷 기술을 활용하여 모니터링 대상자의 안전을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.