Abstract
Most Koreans walk having their toes in or out, because of their sedentary lifestyles. In addition, using smartphone while walking makes having a desirable walking posture even more difficult. The goal of this study is to make a simple system which easily analyze and inform any person his or her personal walking habit. To discriminate gait patterns, we developed a gait monitoring system using a 3-axis accelerometer and a foot pressure monitoring system. The developed system, with an accelerometer and a few pressure sensors, can acquire subject's foot pressure and how tilted his or her torso is. We analyzed the relationship between type of gate and sensor data using this information. As the result of analysis, we could find out that statistical parameters like standard deviation and root mean square are good for discriminating among torso postures, and k-nearest neighbor algorithm is good at clustering gait patterns. The developed system is expected to be applicable to medical or athletic fields at a low price.
대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
