Apparatus and Method for Fall Recognition based on Detecting Point of No Return

In accordance with an embodiment of the present invention, disclosed are an apparatus and a method for fall recognition based on point-of-no-return detection. In accordance with an embodiment of the present invention, the apparatus for fall recognition based on point-of-no-return detection includes a memory in which at least one program and a pre-trained fall step classification model are recorded, and a processor executing the program. The fall step classification model is pretrained to subdivide and predict a critical step from a time point, in which a fall begins, to a time point, in which a human body comes in contact with the ground, into an imbalance section and a falling down section depending on whether a posture is returnable, wherein the program includes the following steps of: acquiring fall data measuring a posture of a user; predicting a fall progression step corresponding to the fall data using a fall step classification model; and determining a situation, in which the predicted fall progression step advances to the falling down section and reaches a point of no return (PONR), as a fall. 본 발명의 실시예에 따른 회복 불능 지점 검출 기반 낙상 인식 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 회복 불능 지점 검출 기반 낙상 인식 장치는, 적어도 하나의 프로그램 및 미리 학습된 낙상 단계 분류 모델이 기록된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 낙상 단계 분류 모델은, 낙상 시작 시점에서 신체가 지면에 닿는 시점까지의 임계 단계를 자세 회복이 가능한지의 여부에 따라 불균형(Imbalance) 구간 및 낙하(Falling down) 구간으로 세분화하여 예측하도록 미리 학습되되, 프로그램은, 사용자의 자세를 측정한 낙상 데이터를 획득하는 단계, 낙상 단계 분류 모델을 이용하여 획득된 낙상 데이터에 상응하는 낙상 진행 단계를 예측하는 단계 및 예측된 낙상 진행 단계가 낙하(Falling down) 구간으로 진행하여 회복 불능 지점(Point of No Return, PONR)에 도달할 경우 낙상으로 판단하는 단계를 수행할 수 있다.