• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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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.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.181-189
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• 2015

동력의족은 하지 절단 환자나 다리근력이 부족한 사람들의 보행 보조를 위해 사용된다. 동력의족의 자연스러운 구동을 위해 선 보행단계가 잘 분류되어야 한다. 물리센서를 이용하여 보행단계를 분류하는 기존 연구는 동력의족이 사전에 훈련된 보행속도로만 재현되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 물리센서를 사용하지 않고, 근전도 신호만을 이용하여 오르막, 내리막 계단보행을 각각 4단계로 분류하는 방법을 제안한다. 근전도 신호를 RMS, VAR, MAV, SSC, ZC, WAMP 특징으로 산출하여 LDA(Linear Discriminant Analysis) 분류기를 통해 보행단계를 인식한다. 훈련 단계에서는 AHRS센서를 이용하여 무릎각도 변화에 따른 보행단계 범위를 생성한다. 실험 결과, 선행 연구의 경우 오르막 보행에서 평균 58.5%, 내리막 보행에서 35.3%의 정확도를 보인다. 반면, 제안하는 방법은 오르막 보행에서 평균 85.6%, 내리막 보행에서 69.5%의 인식률을 보인다. 또한, 본 연구를 통해 개별 근육 별 보행단계 평균 인식률을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제21권5호
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• pp.41-48
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• 2003

한국손해사정인 협회의 자동차 사고 손해사정 가이드(1999년 개정판)에 나와있는 횡단보도 부근의 정의를 살펴보면 "간선도로가 아닌 경우에는 횡단보도로부터 15m 이내의 장소를 말하며, 간선도로인 경우에는 횡단보도로부터 25m 이내의 장소"로 정의하고 있다. 횡단보도와 정지선 사이에서 발생한 사고는 횡단보도 부근의 사고로 분류가 된다. 현행 법령과, 법원 판례를 검토한 결과 3가지 교통사고 장소 즉, 횡단보도. 횡단보도 부근, 횡단보도와 정지선 사이의 이격공간에서 발생되는 교통사고는 과실상계에 있어서 차별성을 두어야 한다고 판단되어 차별성의 정도를 알아보기 위하여 횡단보도와 정지선 사이의 이격공간에서 발생되는 교통사고에 대한 과실상계에 대하여 대한교통학회 회원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구결과 아래와 같은 사항이 도출되었다. (1) 현행 횡단보도 사고와 횡단보도 부근 사고로 분류되어 있는 2단계 분류를 횡단보도 사고, 횡단보도와 횡단 보도 정지선 사이의 이격공간 사고, 횡단보도 부근 사고의 3단계 분류로 바꿔야 한다. (2) 3단계로 분류된 과실상계의 순위는 횡단보도 사고의 보행자 기본 과실상계가 가장 낮으며, 다음으로 이격공간의 사고, 횡단보도 부근의 사고 순으로 되어야 한다. (3) 이격공간 사고의 보행자 기본 과실상계는 〈표 8〉, 〈표 9〉, 〈표 10〉과 같다. (4) 보행자 신호등이 적색 등화시 횡단보도 사고의 보행자 기본 과실상계는 횡단보도 부근 사고의 보행자 기본 과실상계보다 낮은 과실상계로 수정되어야 한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.83-93
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• 2007

도시 가로 설계에서 보행자와 자동차는 동등하게 고려되어야 한다. 그러나 현 도로 설계 기준은 자동차의 이동과 접근성에 기반한 도로 기능 분류 체계에 보도 설계를 적용하고 있어 보행자의 관점을 중심으로 둔 설계 방안이 절실히 요구된다. 이런 맥락에서 본 연구는 도시 보도 설계 단계에서 보행자 서비스수준을 고려할 것을 제안하였다. 그러나 현 도로용량편람에 제시된 기준은 보행 속도 등 보행 교통량에 기반하여 보행서비스수준을 평가토록 하고 있으나 도시 도로 설계 실무에서 보행 교통량은 거의 예측하지 않고 있으며, 도시부의 대다수 가로의 보도에서 보행 통행량 기반의 서비스수준 평가는 매우 드물게 경험하고 있어 서비스수준 평가 범위가 매우 제약되었다고 본다. 본 연구는 마주보고 통행하는 보행자들이 상충 시 경험하는 쾌적 수준에 기반한 보행 서비스수준 평가기준을 검토하고, 이를 용도지역별로 조사된 보행 통행 특성과 연계하여 도시 보도의 설계 단계에서 활용 가능한 서비스수준 평가기준을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.35-43
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• 2013

생활 속에서 걷기(보행)와 같은 운동을 보다 효과적으로 할 수 있다면 비만과 같은 생활습관 질병과 체중을 관리하는데 도움이 된다. 일반적으로 소모 칼로리는 보행시 이동하는 거리를 기준으로 계산된다. 그러나 보행거리는 보폭과 걸음수로 측정될 수 있는데, 대부분의 운동량 측정 계에서는 평균보폭을 기준으로 삼아 측정하고 있어 각기 다른 개인의 신체적 특성과 보행특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 뿐만 아니라 보행속력에 따라서 보폭도 달라지기 때문에 보행속력을 고려하지 않는다면 보행거리가 길수록 오차가 점점 커져 잘못된 보행거리와 칼로리 소모량이 계산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 개인의 보행속력을 3단계로 분류하고 3축 가속도계로부터 측정된 x,y,z축 값으로 보행속력을 추정한 뒤 보폭을 자동으로 계산해 내는 개인별 자동보폭 측정기법을 고안하였다. 또한 측정기법의 유효성을 확인하기 위해 스마트 기기에서 애플리케이션을 개발하고, 이를 이용한 인식률 실험과 보행속력 분류 정확도 실험, 그리고 이동거리 측정실험을 통해서 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.19-26
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• 2013

본 논문에서는 다수의 특징 값 중에서 적합한 특징 및 채널을 선택하는 sEMG 신호기반 보행단계 인식기법을 제안한다. 제안하는 방법은 sEMG 신호 기반 분류기를 이용하여 하지 절단 환자의 동력의족을 제어하며, 적응적으로 특징 및 채널들을 선택하여 임베디드 시스템의 신호처리과정에서 발생하는 오버헤드를 감소시킨다. 또한 피험자의 보행 습관에 따라 근육 발달도가 다르다는 특성을 이용하여 피험자의 보행단계에 따라 사용 빈도가 높은 근육과 특징 추출 알고리즘을 선택함으로서 정확도를 향상시킨다. 실험 결과 피험자마다 인식율이 높은 근육이 다르다는 것을 발견하였다. 또한 모든 특징들과 채널들을 이용하는 기존 방법의 경우 50%의 평균정확도를 보인 반면에 제안한 방법은 91%의 평균정확도를 보였다. 따라서 소수의 발달된 근육과 이에 맞는 특징을 사용한 sEMG기반 보행단계인식 방법이 하지절단환자의 동력의족을 제어하는 데 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문은 패턴 분류 문제에 사용되는 퍼지 최대-최소 신경망 방법을 이용하여 특정 집합으로부터 새로운 특정 집합을 추출해내고 추출된 특정 집합으로부터 의미 있는 특정을 선택해 내는 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 최대-최소 신경망은 패턴 분류를 위해 주로 사용이 되어 왔지만, 퍼지 최대-최소 신경망을 이용해 특정 집합의 값들을 패턴 공간내의 초상자의 집합으로 변환하고 변환된 초상자들끼리의 인접성을 척도로 단순한 연산을 통한 빠른 특정 집합을 선택하게 된다. 마지막으로 본 논문의 특정 집합 선택 방법을 하지 근전도 신호를 이용한 보행 패턴 분류에 적용해 보고, 그 결과를 기존 여러 특정 집합 선태 방법들과 비교해 봄으로써 제안한 방법의 타당성 및 적용 가능성을 알아본다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.321-322
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• 2013

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.802-805
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• 2014

본 연구에서는 스마트 디바이스를 이용하여 보행자의 상태를 감지하여 필요한 사용자의 정보에 대해 얻는 방법을 제안하고, 이를 분석하는 모델을 연구하여 예방 방안을 제공하는 서비스를 제안하였다. 분석 모델을 Sensing, Thinking, Action의 세 단계로 나누어 분류한 세부적인 수행 순서를 정하였다. Sensing 단계에서 센서, 디바이스, 어플리케이션 등을 통해 사용자에 대한 있는 그대로의 정보를 받아들여 디바이스가 인식하게 하고, 이를 분석해 사용자의 상태 및 상황에 대해 Thinking하고, 그에 맞는 Action을 취한다. 본 논문에서는 분석 모델의 정해진 수행 순서에서의 기능들을 설명하고, 그에 맞는 예상 구현 시나리오를 제시하였다.