• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.88-95
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• 2020

In this paper, we propose a new arm swing walking pattern-based walking safety system for safe walking of elderly pedestrians. The proposed system is a walking safety system for elderly pedestrians using haptic-based devices such as smart bands and smart watches, and arm swing-based walking patterns to solve the problem that it is difficult to recognize the fall situation of pedestrians with the existing walking patterns of lower limb movements. Use. The arm swing-based walking pattern recognizes the number of steps and the fall situation of pedestrians through the swing of the arm using the acceleration sensor of the device, and creates a database of the location of the fall situation to warn elderly pedestrians when walking near the expected fall location. It delivers a message to provide pedestrian safety to the elderly. This system is expected to improve the safe walking rights and environment of the elderly.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.841-847
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.261-262
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• 2023

보행자 교통사고는 보행자와 운행 중인 차량 간 발생한 충돌사고로 도로 및 주변 환경 등에 영항을 받는다. 이 연구에서는 2018년부터 2022년까지 서울특별시에서 발생한 노인 보행자 교통사고 자료를 수집하여 보행자 교통사고의 사고 요인을 분석하였다. 분석에 있어서 고려된 연구모형은 랜덤포레스트, Gradient Boosting regression(GBR)이다. 분석 결과 서울특별시의 지리적 특성과 교통 통행 패턴을 반영하여 교통약자를 대상으로 하는 교통정책을 보완하고, 보행 안전을 강화하는 것이 필요하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2812-2814
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• 2005

본 논문에서는 이족보행 로붓의 보행패턴의 한 가지 방법으로 무릎을 피고 걷는 stretch 보행 알고리즘을 제안한다. 이전의 보행 알고리즘은 무릎을 구부리고 걷는 것이 대부분이다. 일반적으로 사람들이 걸을 때는 무릎을 거의 피고 걷기 때문에 사람과 비슷한 보행을 위해서 자세보정 시 Zero Moment Point(ZMP)를 이용한 무릎관절을 피고 걷는 보행 알고리즘을 제안하고 이의 구현을 위한 실험 수행을 통해 그 성능을 평가한다. 로봇은 보행상태에서 몸이나 발의 위치, 각도 등에 대한 보정작업이 없다면, 이로 인해 로봇의 궤적에 오차가 발생하게 되고, 그 결과 불안정하고 부자연스러운 보행을 하게 된다. 이러한 불안정성을 ZMP를 이용하여 보정 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.147-148
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• 2010

최근 타 교통수단으로 인해 발생하는 교통사고나 환경오염 등의 문제들을 보완하는 녹색 교통수단의 하나로써 보행교통에 대한 관심과 연구가 활발하게 증가되고 있다. 하지만 차량교통에 관한 연구에 비해 보행 교통에 관한 연구는 미미하며, 특히 우리나라 여건에 맞는 보행 환경의 서비스 수준과 보행 안전도 등에 대한 객관적 평가 모형의 개발이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도시 내 보행 환경 요소를 정량적으로 계산하고 측정할 수 있는 평가 지표인 그린 스코어(Green Score)를 개발하고자 하였다. 본 논문에서 제시한 그린 스코어 측정 모형은 실제 물리적인 보행공간을 기반으로 가상의 시스템에 적용되어 보행 이동 패턴의 가시화, 보행 환경의 쾌적성과 편의성 평가 예측에 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.173-184
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• 2018

In human walking, muscle co-contraction which produces simultaneous activities of multiple muscles is important in motor control mechanism of the central nervous system. This study aims to understand positive and negative covariation mechanism of inter-muscle activities during walking. In this study, we measured electromyography (EMG) in leg muscles. To identify motor modules, we recored EMG from 4 leg muscles bilaterally (the tibialis anterior, medial gastrocnemius, rectus femoris and medial hamstring muscles) and performed non-negative matrix factorization (NMF) and principa component analysis (PCA). Then, we computed covariation values from various combinations between muscles or motor modules and used two-way repeated measures analysis of variance to identify significantly different covariation patterns between muscle combinations. As the results, we found significant differences between covariation values of muscle combinations (p < 0.05). muscle groups within the same motor modules produced the positive covariations. However, there were strong negative covariation between motor modules. There was negative covariation in all muscle combination. Stable inter-module negative covariation suggests that motor modules may be the control unit in the complex motor coordination.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.4 no.1
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• pp.23-28
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• 2010

Case of patients with weakness in cardiopulmonary system, other ambulatory function is normal, but oxygen supply function is problem. So they need reduce energy consumption for gait by assistance system. In this study, we designed and developed walking assistant device which helps flexion and extension of hip joint for cardiopulmonary patients. There are two motors, each at the left and right side of pelvis, providing torque to the hip joint. The target angle of the flexion and extension in the hip joint is set according to the normal gait. As a result, reduction of energy consumption was 14.8% by gait assistive device.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.3
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• pp.148-155
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• 2017

In this paper, we develop a new system to estimate the step count for a smartphone user. The system analyzes data obtained from the accelerometer, magnetic sensor, and gyroscope of an android smartphone to extract pattern information of human steps. We conduct an experiment and evaluation to confirm that the proposed system successfully estimates the number of steps with 96% accuracy when hand-held and 95.5% accuracy when in-pocket. In addition, we found that detection errors were caused by human motions such as touching the screen, shaking the device up and down, sitting up and sitting down, and waving the phone around.

• Journal of Platform Technology
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• v.6 no.3
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• pp.23-30
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• 2018

A motion pattern generation is a process of calculating a certain stable motion trajectory for stably operating a certain motion. A motion control is to make a posture of a robot stable by eliminating occurring disturbances while a robot is in operation using a pre-generated motion pattern. In this paper, a general method of motion pattern generation for a biped walking robot using universal approximator, learning neural networks, is proposed. Existing techniques are numerical methods using recursive computation and approximating methods which generate an approximation of a motion pattern by simplifying a robot's upper body structure. In near future other approaches for the motion pattern generations will be applied and compared as to be done.