카메라와 IMU 활용하여 NVIDIA Jetson Orin Nano 보드를 활용하여 RAG 기반의 소형 언어 모델(sLLM) 기능을 사용해 위험한 낙상을 탐지하고 안전 여부를 평가하는 시스템

NVIDIA Jetson Orin Nano 보드를 활용하여 RAG 기반의 소형 언어 모델(sLLM) 기능을 사용해 위험한 낙상을 탐지하고 안전 여부를 평가하는 시스템 개발 방법은 다중 센서 통합, RAG 기술, 엣지 AI 기능을 조합하는 것을 포함합니다. 아래에 구조화된 개발 방법을 제시합니다.

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1. 시스템 목표 정의

• 주요 목표: 낙상을 실시간으로 탐지하고 안전 조치를 안내.
• 부차적 목표:
  • 탐지된 낙상에 대한 맥락적 설명 제공.
  • 향후 사고를 예방하기 위한 안전 권장 사항 제시.

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2. 핵심 구성 요소

A. 하드웨어

1. Jetson Orin Nano 보드:
   • 실시간 추론을 위한 주요 엣지 AI 프로세서.
2. 다중 센서:
   • RGB 카메라: 자세 분석 및 낙상 탐지를 위한 YOLO 또는 포즈 추정.
   • IMU (관성 측정 장치): 급격한 움직임이나 충격 탐지.
   • 마이크로폰 어레이: 구조 요청과 같은 비정상적인 소리 탐지.
3. 연결 모듈:
   • 클라우드 기반 지식베이스 또는 원격 모니터링 시스템과의 통신용.

B. 소프트웨어

1. RAG 기반 sLLM:
   • 지식베이스를 쿼리하고 낙상 관련 안전 가이드를 제공하기 위해 RAG(검색-증강-생성) 방식으로 최적화된 소형 언어 모델.
2. YOLO를 활용한 낙상 탐지:
   • 자세 인식 및 낙상 탐지에 YOLO 모델 구현.
3. 다중 센서 데이터 융합:
   • 센서 스트림 통합을 통해 탐지 정확도 향상.
4. 엣지-클라우드 프레임워크:
   • 경보 전송 및 클라우드 통신에 MQTT와 같은 프로토콜 활용.

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3. 개발 단계

1단계: 다중 센서를 활용한 낙상 탐지

1. 데이터 수집:
   • RGB 카메라, IMU, 오디오 센서를 활용한 낙상 및 비낙상 데이터 수집.
2. 낙상 탐지 모델:
   • 낙상 탐지를 위해 YOLO 또는 포즈 추정 모델 학습 또는 미세 조정.
   • 급격한 가속 변화를 탐지하기 위해 IMU 데이터를 통합.
3. 파이프라인 개발:
   • NVIDIA DeepStream SDK를 사용해 카메라 및 IMU 데이터를 결합한 추론 파이프라인 생성.

2단계: RAG 기반 안전 가이드

1. 지식베이스 준비:
   • 안전 권장 사항을 위한 도메인별 지식베이스 준비.
     • 예: OSHA 가이드라인, 노인 안전 팁, 낙상 예방 방법.
   • FAISS 또는 Milvus와 같은 도구를 사용해 지식베이스를 벡터화.
2. sLLM 학습:
   • 안전 관련 쿼리를 처리하도록 소형 언어 모델 미세 조정.
   • RAG 방법론을 활용하여 낙상 관련 응답 생성:
     • 검색: 벡터화된 지식베이스 쿼리.
     • 증강: 검색된 정보를 프롬프트에 추가.
     • 생성: 맥락적으로 적합한 응답 생성.
3. 온디바이스 통합:
   • Jetson Orin Nano에 RAG 기반 sLLM 모델 배포(TensorRT 사용).

3단계: 낙상 탐지와 RAG 기반 가이드 통합

1. 실시간 추론:
   • 다중 센서 입력(YOLO 출력, IMU 경고 등)을 통해 낙상 탐지.
   • 낙상 탐지 시 RAG 기반 sLLM 작동.
2. 맥락적 응답 생성:
   • 탐지된 낙상에 대한 자연어 응답 생성.
     • 예: "거실 근처에서 낙상이 탐지되었습니다. 부상을 확인하고 해당 구역을 안전하게 유지하세요."
3. 안전 권장 사항 제공:
   • 실질적인 조치 제안:
     • 예: "미끄럼 방지 매트를 설치하거나 바닥에서 장애물을 제거하세요."

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4. 엣지-클라우드 통신

• 로컬 조치:
  • 낙상 탐지 시 즉시 로컬 조치(알람, 알림 등) 실행.
• 클라우드 통합:
  • 낙상 이벤트와 센서 데이터를 클라우드에 업로드하여 장기적인 분석 수행.
  • 고급 분석 및 모델 업데이트를 위해 클라우드 리소스 활용.

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5. Jetson Orin Nano 최적화

1. 모델 양자화:
   • YOLO 및 RAG 기반 sLLM 모델 모두 INT8 양자화를 통해 추론 속도 향상 및 메모리 사용량 감소.
2. TensorRT 최적화:
   • 모든 모델을 TensorRT 엔진으로 변환하여 효율적인 엣지 배포.
3. 전력 최적화:
   • Jetson Orin Nano를 저전력 모드에서 작동하도록 설정(sudo nvpmodel -m <mode>).

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6. 테스트 및 검증

• 검증 시나리오:
  • 실제 환경(거주 공간, 요양 시설, 고위험 지역)에서 시스템 테스트.
• 지표 평가:
  • 낙상 탐지 정확도, 응답 지연 시간, sLLM의 맥락적 가이드 적합성 평가.
• 엣지 케이스 처리:
  • 오분류 사례 분석 후 모델 재학습 또는 임계값 조정.

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7. 배포 및 확장

• 패키징:
  • 파이프라인을 Docker 컨테이너로 캡슐화하여 손쉽게 배포.
• 확장:
  • 다수의 Jetson Orin Nano 보드에 배포하고 중앙 클라우드에서 모니터링 및 주기적인 RAG 지식베이스 업데이트 수행.

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8. 향후 개선 및 확장

1. 적응형 학습:
   • sLLM을 온디바이스 학습으로 점진적으로 개선.
2. 다중 모달 확장:
   • 레이더 또는 LiDAR를 추가하여 환경 인식 향상.
3. 예측형 가이드:
   • 예측 분석을 활용하여 낙상 발생 전에 안전 조치를 추천.

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이 방법론은 Jetson Orin Nano의 엣지 AI 성능과 RAG 기반 맥락적 안내 기능을 결합하여 강력하고 효율적이며 사용자 친화적인 낙상 안전 시스템을 개발하는 데 적합합니다.