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.
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.
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.
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.
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.
보행 과정에서 여러 근육이 동시에 수축하는 운동 모듈 또는 근육 시너지는 매우 중요한 중추신경계 운동조절 메커니즘이다. 본 연구는 걷는 동안 근육 간 양성 및 음성 공변 패턴을 이해하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 트레드밀 보행 시 발생하는 다리 근육 활성을 근전도 검사를 통해 측정하였다. 동시 수축근육 그룹, 즉 운동 모듈을 확인하기 위해 우리는 양쪽 4 개의 다리 근육(전경골근, 내측 비복근, 대퇴직근, 내측 슬괵근)에서 근전도 데이터를 수집하였고, 이를 바탕으로 비음수행렬분해 및 주성분 분석을 수행하였다. 이후 근육 또는 운동 모듈 간의 다양한 조합으로부터 공변이 값을 계산하였고, 이원배치분산분석을 이용하여 각 조합들에서 발생하는 공변이 패턴을 비교하였다. 그 결과, 다양한 조합 사이에 유의미한 공변이 값의 차이가 발견되었다(p < 0.05). 같은 운동 모듈로 정의된 특정 근육 사이에서 발생하는 근 활성은 양성공변이를 보여주었으나 운동 모듈 사이에서는 음성 공변이를 보여주었다. 모든 근육 조합들 사이에서는 음성 공변이가 발생하였다. 운동 모듈 사이에서 안정적으로 발생하는 음성 공변이는 운동 모듈이 복잡한 운동 조정의 제어 단위(control unit) 일 수 있음을 암시하고 있다.
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.
심폐기능 허약자의 경우 다른 보행기능은 정상이지만 산소 공급에 문제가 발생된 경우로서, 에너지 소모를 최소한으로 줄여주는 보행보조 시스템이 필요하다. 심폐기능 허약자의 보행을 원활히 보조하기 위하여 본 연구에서는 고관절에 부착된 DC모터를 이용하여, 보행시 고관절 굴곡 및 신전을 제어하는 시스템을 고안하였다. 두 개의 모터를 좌우 고관절에 부착되어 정상 보행패턴을 기준으로 고관절의 굴곡과 신전의 설정각도를 정의하고 보행을 보조한다. 실험결과 보행보조에 의한 에너지 소모도 감소는 14.8%이었다.
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.
동작 패턴 생성이란 로봇이 어떤 동작을 안정하게 수행하기 위해 미리 안정적인 동작 궤적을 계산해 내는 것을 말하며 자세 제어는 미리 생성된 동작 패턴을 이용하여 동작을 수행하는 도중 발생하는 외란을 제거하여 로봇의 자세를 안정 하게 만들어주는 것을 말한다. 본 논문에서는 수치적 방법이나 로봇의 상체 구조를 간략화하여 근사적으로 생성하는 기존의 보행 패턴 방법과는 다르게 범용적으로 사용 가능한 뉴럴네트워크 학습기법을 이용한 로봇의 동작패턴 생성방법에 대하여 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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