한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

LSTM-Attention을 이용한 보폭 추정

Stride Length Estimation Using LSTM-Attention

  • 태민우 (단국대학교 인공지능융합학과) ;
  • 강경훈 ((주)솔티드) ;
  • 최상일 (단국대학교 컴퓨터공학과)
  • Tae, Min-Woo (Dept. of AI-based Convergence, Dankook University) ;
  • Kang, Kyung-Hoon (Salted Co. Ltd.) ;
  • Choi, Sang-Il (Dept. of Computer Engineering, Dankook University)
  • 발행 : 2022.07.13
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초록

본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.

키워드

과제정보

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구결과임. (No.IITP-2022-00155227, 문맥정보를 이용한 딥러닝 기반의 의료 진단에 활용 가능한 ICT-BIO 융합 기술 개발 / No.IITP-2022-0-00899, 멀티 모달 센서가 장착된 스마트 인솔을 이용한 보행 패턴 분석 시스템 개발 / No. IITP-2017-0-00 091, 멀티 모달 딥러닝 기반의 바이오 헬스케어 데이터 분석 기술 개발)