사용자 플로우 — 독거노인 독실 하루 시나리오

환자 · CSI · mmWave · 운영자 4관점 동시 추적
표기 철학: 어떤 시스템(파이프라인)으로 뽑는가 → 예시값 → 근거 순서로 전개. 장면 카드 내 수치는 illustrative value이며, 배지(//)는 괄호 안 범위·Hz 단위 근거에 부여된다.

환경 브리핑

이 플로우의 전제가 되는 공간·센서 배치. Yu 2025(독거노인 FMCW 낙상 탐지) 연구 환경과 정합.

공간
1인 독실 (요양시설 또는 자택). 타 환자 간섭 최소, 센서 간섭 적음.
센서 배치
WiFi AP 1대 · mmWave FMCW 레이더 1대 · 간호 스테이션 대시보드
CSI 역할
연속 생체·재실·보행 리듬 (방 전체 커버, 저해상도 지속 측정)
mmWave 역할
정밀 동작·속도·자세·낙상 궤적 (4m 이내 고해상도)
검증됨 로컬 PDF / 공식 표준에서 직접 확인
논문 범위 인용 논문의 값 (우리 환경 적용 여부 미지수)
설계 목표 달성하고자 하는 목표치
07:15 · 기상 baseline 측정
매일 반복되는 정상 루틴 — 생체·보행 지표 누적, 7일 추세 업데이트
환자 관점
수면 중이던 할머니가 천천히 몸을 일으켜 침대 가장자리에 앉음 → 기립 → 화장실 방향 이동.
CSI WiFi 채널정보
감지시스템 (파이프라인)예시값근거
호흡Amplitude → Hampel 필터 → 서브캐리어 PCA → Band-pass 0.2–0.4Hz → FFT 피크0.25Hz(15회/분)의학 표준
심박Phase → 고주파 Band-pass 0.8–2Hz → HRV 추정 (정지 자세)1.1Hz(66bpm)의학 표준
재실·기상Amplitude variance 임계값 이벤트energy ↑일반 CSI 문헌
보행 cadenceAmplitude 시계열 주기 검출 → step count / time0.85Hz(51스텝/분)Wang 2016
mmWave FMCW 60–64GHz
감지시스템 (파이프라인)예시값근거
기립 시퀀스Point Cloud 수직 분포 클러스터링 → 자세 변화 추적상체 분리 → 직립Yu 2025
보행 속도 (메인)Point Cloud → torso centroid 추적 → 시간 미분 + Doppler 평균0.78 m/sZeng 2022 96%
보폭Foot cluster 검출 → heel-strike 타이밍0.48mZeng 2022
간호 스테이션
알림 레벨 0

일일 카드: 오늘 보행 속도 0.78m/s, 7일 평균 대비 −4%(예시 delta) (관찰 대상). 영상 없음, 수치·추세만. 설계 임계 예시값

오늘 baseline 확보 완료
14:30 · 오후 (오탐 회피)
일상 활동 — 시스템이 "정상"으로 판정, 알림 없음. 단일 센서 오탐 문제 해결 시연
환자 관점
물을 마시러 일어나 거실로 이동, 화장실 다녀와 다시 앉음.
CSI
감지시스템예시값근거
호흡·심박동일 파이프라인 상시 가동0.28Hz / 1.2Hz(72bpm)의학 표준
보행 리듬 일관성Amplitude 주기 시계열 → 변동계수(CV) 계산CV 약 6%Wang 2016 기반
mmWave
감지시스템예시값근거
자세 유지Point Cloud 수직 분포 → 직립 상태 지속직립 100%Yu 2025
걸음 간격Heel-strike 타이밍 분산 측정일정 (정상 범위)Zeng 2022
낙상 signaturePoint Cloud 급변 + Micro-Doppler pattern없음Yu 2025
간호 스테이션
알림 없음

활동 로그만 기록, 정상 활동 패턴으로 분류. → False Positive 회피 증명 (단일 센서 연구의 오탐 문제 해결).

정상 활동 기록 계속 누적
03:42 · 새벽 (사전 예측 트리거) — 핵심 시나리오
수일간 누적된 보행 악화 + 지금 이 순간 생체·자세 이상 → 낙상 발생 전 알림
환자 관점
침대 가장자리에서 2분간 뒤척임 → 불안정 기립 시도 (졸음 + 방향 혼란, 이중과제 상황).
CSI
감지시스템예시값근거
호흡 불규칙Band-pass 0.2–0.4Hz 출력의 시간창 분산·변동계수 계산0.18–0.32Hz(CV 32%)의학 표준 + 자체 임계
심박 상승HRV 추정 + 평상시 baseline 대비 편차1.5Hz(90bpm ↑)의학 표준
미세 움직임 이상Amplitude energy 이상 패턴 지속 시간 검출30초 지속자체 임계
mmWave 메인 예측 축
감지시스템예시값근거
부분 기립 시도Point Cloud 상·하체 분리 클러스터링 → 움직임 불일치상체 움직임 / 하체 침상Yu 2025 구조
미세 속도Doppler 저속 벡터 추출0.08 m/sZeng 2022 기반
STV 장기 추세72시간 누적 cadence 시계열 → stride time 변동성 계산변동성 상승 추세유아현 2025 메타분석
간호 스테이션
알림 레벨 2 — 낙상 위험

병실·시각·근거 표시 (영상 없이 수치·추세). "지난 3일 보행 속도 −8%(예시 delta), 지금 호흡 변동 ↑" 설명. 설계 임계 예시값

교차검증 AND
CSI 판정생체·보행 리듬 "이상" 신뢰도 ≥ 0.8
mmWave 판정자세·속도·STV "이상" 신뢰도 ≥ 0.8
AND 충족 → 확정 알림 / 한쪽만 이상 → "관찰 레벨"로 격하
3시점 데이터가 시계열 모델로 합쳐져 위험도 산출

종합 — 3시점 데이터가 예측 모델로 합쳐지는 흐름

각 시점에서 뽑힌 CSI·mmWave 지표가 시계열 feature로 누적되고, 모델이 향후 낙상 위험도를 산출한다.

예측 모델 설계

  • 입력: CSI 생체·리듬 (연속) + mmWave 속도·STV·자세 (이벤트성) + 7–30일 추세
  • 비교 후보: LSTM / Transformer (시계열 딥러닝) vs XGBoost / Random Forest (전통 ML)
  • 판정 시점: 즉각(초) / 단기(시간) / 장기(일) 3단계 동시 출력
  • 교차검증: AND 조건으로 단일 센서 오탐 배제 (새벽 시나리오 참조)

평가 지표 & 설계 목표

  • AUROC: 예측 성능 — 모델 선택 기준
  • F1-score: 탐지 balance — 목표 > 0.90
  • 알림 선행 시간: 낙상 발생 대비 사전 경고 확보 시간 — 목표 ≥ 30초
  • 오탐률: 일상 활동 오판 빈도 — 목표 일 1건 이하

기술적 제약 & 리스크

실제 센서·펌웨어 한계와 이 프로젝트가 감수해야 할 문제들. 교차검증 AND 로직이 붕괴될 수 있는 시나리오와 이를 감수 가능한 리스크로 낮추는 전략을 정의한다.

mmWave FMCW 한계 Yu 2025 라인

  • Slow collapse 미검출
    치매 노인의 느린 기력 소진형 낙상은 Range-Doppler Map에서 "배경 노이즈"로 필터링됨. 이동 속도가 낮으면 Doppler 에너지 임계 미달.
    영향: 새벽 시나리오의 주저앉기 낙상이 미검출될 위험.
    arXiv:2403.05634 — "Stationary targets cannot be effectively distinguished from background noise in the Range-Doppler Map"
  • 인지장애 노인 데이터셋 전무
    공개 mmWave 낙상 데이터셋이 건강한 젊은이 scripted falls 기준. 치매 배회·이중과제 패턴 데이터 없음. 실낙상(real falls)은 희소 이벤트로 수집 자체가 어려움.
    영향: 사전학습 불가 → 자체 수집 데이터에 전적 의존, 소규모로 시작.
    arXiv:2601.11938 — "Developers rely on scripted falls from young volunteers… real-world falls are rare"
  • 금속 침대 → 고스트 포인트
    Point Cloud가 LiDAR 대비 100× 희소 하고 mmWave는 금속에서 specular 반사. 침대 프레임·휠체어·보행기가 false cluster 생성.
    영향: LSTM 학습 시 보행 변동성 추세가 고스트 데이터로 오염.
    arXiv:2309.15374 (DREAM-PCD) — "Radar point clouds are approximately 100× sparser than LiDAR"
  • 방별 재보정 필수
    48개 실방 cross-location 실험에서 "existing baselines perform poorly" — 가구 배치·금속 반사체·벽 구조마다 기준선 왜곡.
    영향: 요양실마다 개별 보정 프로토콜 필요, 배포 비용·시간 ↑.
    arXiv:2412.17517 — 48-room cross-location FMCW dataset, baseline 성능 저하 실측
  • 미세 생체신호는 CSI 대비 불리
    호흡 고조파가 심박 대역을 오염, 흉부 변위가 파장보다 작을 때 phase wrapping. 심박 흉부변위는 고작 0.2–0.5mm 수준.
    영향: 역할 분담 명확화 — mmWave는 거시 운동, 호흡·심박은 CSI 담당.
    arXiv:2405.12659 — "Heartbeat-related chest displacements are 0.2–0.5 mm"

CSI (ESP32) 한계 Wang 2016 라인

  • 움직임 중 심박 추출 실패
    안정 자세 호흡 98.8% → 비안정 자세 61.5% (37.3%p 하락) . 낙상 직전의 불안정 보행·체중 이동 중이 가장 신호가 불안정한 순간.
    영향: 새벽 사전 예측 타이밍에 CSI 생체 보조 신호 붕괴.
    PMC9375645 — "Movements and daily activities have a larger impact on CSI than breathing/heart rate"
  • 단일 안테나 → 위상 보정 불가
    ESP32는 RX 안테나 1개라 CSI ratio 기법 적용 불가. 위상 데이터는 time-variant 노이즈로 그대로 사용 불가, amplitude만으로 제한.
    영향: 호흡·심박 추출의 핵심 정보 소스(phase)를 포기해야 함.
    arXiv:2601.02177 — "ESP32 currently supports only a single antenna, techniques like CSI ratio are not feasible"
  • 24/7 무인 silent failure
    메모리 단편화 누적 + watchdog timer·soft reboot routine 없으면 밤 사이 조용히 멈춤. 요양실 원격 점검 제한적.
    영향: 밤 사이 데이터 공백 가능 → 새벽 시나리오 전체를 놓칠 위험.
    ESP32 24/7 Long-Term Stability Analysis (field report, 非 peer-review) — "Watchdog timers and periodic soft reboots" 필수
  • 서브캐리어 52개 ceiling
    ESP32 52 vs Intel 5300(90) vs Atheros(114) vs Nexmon BCM43455(234) . ESP32 gait 분류 정확도가 방법론 무관하게 39–56% 에서 정체.
    영향: 낙상 전조인 stride asymmetry 미세 패턴 포착 불충분.
    arXiv:2601.02177 — "Why Commodity WiFi Sensors Fail at Multi-Person Gait Identification"
  • 100Hz 수집 시 구조적 패킷 손실
    ASCII 출력 230400 baud에서 실측 45pps (이론 225pps의 20% 수준). Binary 모드도 85pps 한계 — UART I/O 병목.
    영향: 심박(0.8–2Hz)·cadence 추출에 필요한 고샘플링 불안정.
    Espressif esp-csi Issue #249 — Binary Data Output for CSI, 패킷 손실 실측
심각 — 프로젝트 blocker 가능성
주의 — 완화 가능한 제약
정보 — 설계 맥락 참고

교차검증 AND가 동시에 붕괴하는 시나리오

시나리오mmWave 실패 모드CSI 실패 모드
새벽 slow collapse Doppler 저속 → 배경 처리 움직임 중 심박 추출 불가
침대 옆 주저앉기 금속 프레임 고스트 반사 침대 occlusion multipath 왜곡
가구 재배치 직후 기준선 왜곡 (재보정 전) Multipath drift

우리 핵심 시나리오( 03:42)가 가장 취약. 교차검증 로직을 단순 AND 대신 센서별 신뢰도 가중치 + 조건부 OR로 강화하고, slow-collapse 전용 물리 모델(중력 가속도 기반)을 보조 판정으로 병행해야 함.

대응 전략 — 감수 가능한 리스크로 낮추기

  • CSI 플랫폼 업그레이드 검토 — ESP32 대신 Nexmon (RPi 4B + BCM43455, 234 서브캐리어) 또는 Intel AX210 + Linux CSI tool (802.11ax). 현재 spec이 "WiFi 802.11n/ac/ax"로 일반화돼 있어 플랫폼 교체 여지 있음.
  • 센서 역할 재분배 — CSI는 호흡·재실·long-term gait rhythm만, 심박은 optional PPG wristband 또는 mmWave 보조. 현재 카드의 CSI 심박 의존도 낮춤.
  • 방별 개인화 프로토콜 — 입주 초 3–7일 baseline 자동 학습 + 주 1회 empty-room 재보정 routine. 가구 재배치 이벤트 감지 시 자동 재보정 트리거.
  • Digital Twin 합성 데이터 — 인지장애 공개 데이터셋 없음 → arXiv:2601.11938 방법론으로 Unity/Blender 기반 시뮬레이션 보강 후 실데이터 온라인 파인튜닝.
  • ESP32 장기 안정성 — Watchdog timer + 주기적 soft reboot + Wi-Fi TCP 스트리밍(UART 병목 우회) 필수 구현. ESP32-S3(더 빠른 CPU)로 하드웨어 업그레이드 검토.

참고문헌

기술적 제약 근거 (Risk Panel 출처)

보류: 의학 표준 호흡 0.2–0.4Hz / 심박 0.8–2Hz 범위의 임상 가이드라인 인용 논문(AHA, NEJM 등) 미확정. 구현 최종 단계에서 확정 후 추가 예정.