개발 환경: Ubuntu + Jetson Orin Nano 8GB + IP Camera 희망 일정: 2025년 11월 중순까지 완료 1. YOLO 기반 낙상 감지 모델 커스터마이징 * 병원 환경에서의 영상 데이터를 기반으로 ‘낙상’ 자세만을 구분하여 학습 * 침대에 앉거나 누우려는 자세와의 혼동을 최소화 * 정확도 높은 inference 모델 추출 2. Jetson Orin Nano 최적화 * CUDA, TensorRT 등 Jetson 최적화 지원 3. IP Camera 연동 * RJ45 연결형 IP Camera와 Jetson 간 영상 스트리밍 설정 * 실시간 영상 프리뷰 구현 4. 낙상 시 알림 시스템 * 낙상 탐지 시 GUI 또는 음성/메시지 알림 기능 탑재 현재 저희 팀은 학교 연구실에서 Jetson Orin Nano 8GB 개발보드를 이용하여 병원에서 사용할 수 있는 AI 기반 낙상 감지 시스템을 개발하고 있습니다. 낙상은 고령 환자에게 생명에 위협이 될 수 있으므로, 단순한 움직임 감지나 침대 자세와는 구분되는 '낙상 상황'만을 정확히 인식하도록 하는 것이 목표입니다. 기존 YOLO 모델을 기반으로 낙상 상황을 인식하고, Jetson 보드에서 실시간으로 실행되며, 낙상 감지 시 즉각적으로 알림을 발생시키는 시스템을 구현하고자 합니다.