• 제목/요약/키워드: 보행 데이터

검색결과 329건 처리시간 0.036초

스마트 깔창을 이용한 보행 형태 분류를 위한 데이터 전처리 기법에 대한 연구 (Data preprocessing for gait type analysis using smart insole)

  • 서우덕;이성신;최상일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.885-886
    • /
    • 2017
  • 본 연구에서는 스마트 깔창을 사용한 보행 분석을 위한 데이터 전처리 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 평지 보행, 오르막 보행, 내리막 보행, 계단 오르기, 계단 내려가기, 달리기, 빠른 보행의 7가지 종류의 보행 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에 대해 제안한 데이터 전처리 기법을 적용한 결과를 실제 걸음 수와 비교하였다. 실험결과 전처리한 결과가 실제 걸음 수에 가까운 결과를 보임을 확인하였다.

보행의 운동학적 데이터를 이용한 지면반발력 계산 (Computation of Ground Reaction Forces During Gait using Kinematic Data)

  • 송성재;김세윤;김영태;이상돈
    • 대한기계학회논문집A
    • /
    • 제34권4호
    • /
    • pp.431-437
    • /
    • 2010
  • 본 연구의 목적은 편마비 환자와 같이 정상 보행이 아닌 경우의 보행 실험에서 힘측정판을 이용한 지면반발력의 측정이 매우 어려웠던 경험에서 출발하여 힘측정판을 사용하지 않고 운동학적 데이터만으로 보행 중 발생하는 지면반발력을 계산하는 것이다. 3차원 동작분석 시스템과 동기화된 힘측정판을 이용하여 보행실험을 실시하여 3차원 동작분석 시스템으로부터 보행의 운동학적 데이터를 추출하였고 이로부터 보행주기를 검출하였다. 인체를 13개의 체절로 모델링하고 각 체절의 거동이 추출한 운동학적 데이터를 따르도록 하였다. 각 체절의 질량과 질량 중심은 인체측정학의 자료를 이용하였다. 보행실험에서 측정한 지면반발력과 운동학적 데이터만을 이용한 계산 결과의 비교에서 크기가 가장 큰 수직방향은 잘 일치하였고 전후방향이나 횡방향도 유사한 경향을 보였다. 본 계산 결과는 보행에 관한 역동역학 해석의 기본 자료로 활용할 수 있다.

도시 스트리트뷰 영상을 이용한 딥러닝 기반 보행환경 평가 요소 분석 (Analysis of Deep Learning-Based Pedestrian Environment Assessment Factors Using Urban Street View Images)

  • 황지연;최철웅;남광우;이창우
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제28권6호
    • /
    • pp.45-52
    • /
    • 2023
  • 최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.

족저 압력 데이터 처리를 이용한 가상현실 트레드밀 연구 (A Study on Treadmill Interface Technology using Processing of Plantar Pressure Data)

  • 차무현;박찬석;정진규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.1064-1065
    • /
    • 2017
  • 트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.

보행자 휴대폰의 에너지 효율 향상을 위한 MEC 기반 V2P 시스템 연구 (A Study on MEC-based V2P system to improve energy efficiency of mobile phones)

  • 방수정;이미정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.51-54
    • /
    • 2021
  • 본 논문은 차량과 보행자 간 충돌 사고를 예측하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 서비스에서 보행자 휴대기기의 데이터 전송 시점을 동적으로 계산함으로써 불필요한 통신을 감소시켜 에너지 효율을 향상시키는 것을 목적으로 하며, MEC(Mobile Edge Computing) 기반 V2P 서비스를 제안하였다. V2P 서비스에서는 보행자와 차량 간 충돌 가능성을 예측하기 위하여 두 객체의 실시간 GPS 데이터가 요구된다. 이때 보편적으로 보행자에 비해 차량의 이동속도가 더 빠르기 때문에 보행자가 빠르게 이동해 들어오는 주변 차량에 발견될 수 있기 위해서는 자신의 위치에는 의미 있는 변화가 발생하지 않았더라도 차량 이동속도에 맞춘 빠른 주기로 차량 혹은 중앙 클라우드 서버로 자신의 데이터를 송신해야만 한다. 이 과정에서 보행자 휴대폰의 에너지가 급속하게 소모된다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MEC 서버를 배치한 V2P 서비스를 제안하였고, 보행자가 본인의 상태 정보를 활용하여 효율적인 다음 데이터 전송 시점을 계산할 수 있는 동적시점계산 알고리즘을 제안하였다.

가시성을 포함한 개선된 실내 보행자 모델 (An Enhanced Indoor Pedestrian Model Incorporating the Visibility)

  • 곽수영;남현우;전철민
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
    • /
    • pp.42-49
    • /
    • 2010
  • 현재 대규모 실내공간이 증가하고 있고, 이에 따른 화재 등의 사고가 발생함에 따라 화재대피시스템과 같은 실시간 실내 응용에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 학문적 연구 또는 상업용 시스템에서 사용되는 화재모델이내 보행자 모델은 대부분 2D 기반의 CAD와 같은 파일구조를 기반으로 하고 있으며 가상데이터를 이용한 시뮬레이션에 초점을 두고 있다. 따라서 이들을 실내 센서 등을 이용한 실시간 시스템으로 구축하기 위해서는 몇 가지 문제점들이 해결되어야 한다. 우선, 실내공간의 의미 있는 관계정보를 포함하는 위상적인 3D 모델이 필요하다. 또한, 실내 센서들에 의해 감지된 보행자의 이동을 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 실시간 안내를 위해서는 실내데이터 구축에 공간 DBMS를 이용해야 한다. 본 연구에서는 실내보행자 모델에서 두 가지 개선점을 제시하고자 한다. 첫째는, 간단한 3D 실내 모델구축과 공간 DBMS와 연계된 보행자 시뮬레이터를 구현하는 과정을 제시한다. 둘째는, 보행자의 가시성(visibility)에 대한 영향이 반영된, 개선된 floor field 모델을 제안한다. 이와 같은 과정을 캠퍼스 건물에 적용하고 시뮬레이션을 수행하는 과정을 예시하였다.

  • PDF

스마트 인솔을 이용한 비정상 보행 및 발의 내·외전 분석 (Analysis of Abnormal Gait and Over Pronation/Supination Gait Using Smart Insole)

  • 김진우;이은영;김동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.907-910
    • /
    • 2018
  • 오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.

데이터 기반보행 제어를 위한 다리 간 충돌 회피 기법 (Avoiding Inter-Leg Collision for Data-Driven Control)

  • 이윤상
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.23-27
    • /
    • 2017
  • 본 논문에서는 기존에 발표되었던 데이터 기반보행제어 기법의 단점을 보완하는 다리 간 충돌 회피 기법을 제안한다. 2010년에 제안된 Lee et. al. 의 데이터 기반 이족 보행 제어 기법 [1]은 경우에 따라 보행 중 두 다리가 서로 교차하는 동작을 만들어내기도 하는데, 이는 실제 사람 혹은 이족 보행 로봇의 보행에서는 실현될 수 없는 동작이다. 본 논문에서는 스윙 힙(swing hip)의 각도를 변경하는 피드백 규칙에 스탠스 레그 (stance leg)와의 충돌을 피할 수 있는 추가적인 각도조절을 도입하여 스윙 풋 (swing foot)이 스탠스 풋 (stance foot)을 지난 이후에만 스탠스 풋보다 안쪽으로 움직일 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 기존의 제어기 동작 방식에 최소한의 변경과 추가적인 계산만을 더하여 두 다리가 교차하지 않는 안정적인 보행 결과를 만들어 낼 수 있다.

딥러닝 모델 기반 보행자 GPS 경로 예측 시스템 연구 (A study on the Deep Learning model-based pedestrian GPS trajectory prediction system)

  • 윤승원;이원희;이규철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
    • /
    • pp.89-92
    • /
    • 2022
  • 본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

  • PDF

보행취약자 보행안전을 위한 딥러닝 응용 기법 (Proactive safety support system for vulnerable pedestrians using Deep learning method)

  • 송혁;고민수;유지상;최병호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
    • /
    • pp.107-108
    • /
    • 2017
  • 횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

  • PDF