본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
본 논문에서는 고령 보행자의 안전한 보행을 위한 새로운 팔 스윙 보행 패턴 기반 보행안전 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스마트 밴드, 스마트 워치 등 햅틱 기반의 디바이스를 활용한 고령 보행자용 보행 안전 시스템으로 기존의 하지 운동의 보행 패턴으로 보행자의 낙상 상황을 인지하기 어려운 문제점을 해결하기 위해 팔 스윙 기반의 보행 패턴을 활용한다. 팔 스윙 기반 보행 패턴은 디바이스의 가속도 센서를 이용한 팔의 스윙을 통해 걸음수 및 보행자의 낙상 상황을 인지하며 낙상 상황이 발생하는 위치를 데이터베이스화하여 고령 보행자에게 낙상 발생 예상 위치 근처를 보행할 시 경고 메시지를 전달하여 고령자에게 보행 안전을 제공한다. 이러한 시스템을 통해 고령자의 안전한 보행 권리 및 환경 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 가속도 센서를 이용하여 보행패턴을 검출하고 가속도 센서의 출력 값을 무선으로 PC에 실시간으로 전달할 수 있는 휴대용 모듈을 개발하였다. PC에서는 휴대장치로부터 전송되는 데이터를 수집하여 운동패턴을 화면에 실시간으로 출력할 수 있게 하였다. 휴대 장치의 전력 소모를 최대한 줄이기 위해 무선 전송 부분은 zigbee 통신을 사용하였다. 착용자의 걸음걸이 패턴을 분석하기 위해 2축 가속도 센서를 사용하였으며 기본적인 보행수는 임계치를 사용하는 moving average 알고리즘을 이용하여 마이크로 콘트롤러에서 처리하였다.
범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.
본 연구는 진동자극 저항운동이 허리통증 경험자의 균형 및 보행에 미치는 영향을 연구하였다. 30명의 히리통증 경험이 있는 성인 대학생을 대상으로 8 Hz 진동자극 저항운동(n=10), 30 Hz 진동자극 저항운동(n=10), 허리 안정화운동(n=10)으로 무작위로 나누었다. 각 그룹의 중재는 6주동안 주 3회, 1회에 30분을 적용하였다. 실험 전에 정적균형과 보행패턴을 측정하였고, 6주 후에 실험전과 동일한 방법으로 측정하였다. 연구결과 세 그룹 모두에서 운동전과 후의 시간에 따른 정적균형, 디딤기율, 흔듦기율, 한걸음 길이, 한발짝률의 변화는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 허리 안정화운동이 정적균형과 디딤기율에서는 그룹 간의 유의한 차이가 있었고(p<.05), 흔듦기율 및 한걸음 길이와 한발짝률은 그룹 간의 차이가 없었다. 결론적으로 진동자극 저항운동이 근수축 유발 기전에 의해 다리근육의 근력을 강화하였고, 강화된 다리 근력은 균형능력에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 향상된 균형능력은 신체가 움직이는 동안 안정적으로 자세를 조절할 수 있게 하여 보행능력의 긍정적 측면에 영향을 미친 것으로 판단된다.
WPS는 현실세계에 산재한 무선 신호를 활용하여 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 측위 시 수집된 신호에 변화가 나타날 경우 측위 정확도의 하락을 가지고 온다. PDR은 관성 센서들을 활용하여 보행자의 걸음걸이 수, 이동거리, 방향을 분석하여 최종 이동지를 분석하는 시스템이다. WPS의 측위 결과가 두 개 이상의 위치로 나타날 경우 측위 정확도의 문제로 판단할 수 있다. 몇몇의 조건에서 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점이 발생하는 상황에 대하여 분석하고 이를 PDR을 통해서 보정하는 시스템에 대하여 제안한다. 이 복합측위를 적용할 경우 WPS에 문제가 발생할 경우에도 측위 정확도를 유지하거나 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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