국가 R&D

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2026과학기술정보통신부

공공 빅데이터-생체역학 융합 기반 노인 낙상 정밀 예측 기술(SAFE) 개발: 고유수용감각 및 근육-힘줄 특성 정량화를 통한 잠재적 낙상 위험인자 규명

Development of Hybrid Fall Prediction Technology (SAFE) Integrating Public Big Data and Biomechanics: Identifying Latent Fall Risk Factors through Quantification of Proprioception and Muscle-Tendon Pr...

본 연구는 공공 빅데이터 기반 스크리닝과 생체역학적 정밀 계측을 융합하여, 노화에 따른 감각-운동 기능의 변화 기전을 규명하고 노인 낙상 위험을 정밀 예측하는 SAFE(Sensory-motor Analysis for Fall-risk Evaluation) 시스템 개발을 최종 목표로 함. 구체적으로, (1) 공공 빅데이터 머신러닝을 적용하여 주요 낙상 위험 ...


총 연구비
1.1억원
과제 1건 (수행기관 1곳)
연구 기간
5년수행 중 (D-1819)
2026-09-01 – 2031-08-31
적용분야

01

연구 내용


02

기대 효과


03

과제 분석

연도별 과제금액 · 건수
인력 비율

연도별 과제 금액과 건수를 확인해 보세요


04

세부과제내역 (1)

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