Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.29-38
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2022
This paper proposes a system for classifying gait types using an ensemble deep learning network for gait data measured by a smart insole equipped with multi-sensors. The gait type classification system consists of a part for normalizing the data measured by the insole, a part for extracting gait features using a deep learning network, and a part for classifying the gait type by inputting the extracted features. Two kinds of gait feature maps were extracted by independently learning networks based on CNNs and LSTMs with different characteristics. The final ensemble network classification results were obtained by combining the classification results. For the seven types of gait for adults in their 20s and 30s: walking, running, fast walking, going up and down stairs, and going up and down hills, multi-sensor data was classified into a proposed ensemble network. As a result, it was confirmed that the classification rate was higher than 90%.
From our analysis of pedestrian walking behavior at the Daegeon underground shopping center, we think that the following changes might be necessary to improve sign placement and use. First, the discrepancy between the location of information signs and their rate of use should be reduced. Second, differences in information given by the signs that arise from problems with sign height and placement should be reduced. Third, signs should be distributed in such a way that they provide co-ordinated information about points and places. Fourth, the arrangement and placement of the signs should be considered from the view point of pedestrian walking behavior. Because there is difference in the number of installed signs and the rate of use of these signs, to increase the rate of information use it may be necessary to adjust the content and placement of the signs. Furthermore, analysis of subject walking paths shows that it is necessary for information to be offered about connections between spaces.
2008년 현재 우리나라는 10%의 인구가 60세 이상인 이른바 고령사회에 접어들었다. 노인 인구의 증가로 인해 노인이 여가생활 또는 일반생활을 보조하기 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분 동력이 없는 보행보조기를 사용하고 있으며 이러한 기구는 경사로 공간 또는 힘이 약한 노인들에게 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조로봇에 관심이 증가하고 있다. 동력형 보행보조로봇 역시 경사로에 있어서 편리성과 안전성을 높이기 위한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 보행보조로봇이 경사로에 진입 하였을 경우 기울어진 경사로의 정도를 인식하여 모터를 제어 한다. TILT 센서를 이용하여 기울이짐 정도를 측정 하였고, 또한 로봇의 전류 실시간으로 체크하여 로봇의 안전성을 향상 하였다. 제어 시스템 구성은 사용자의 보행의지를 파악하기위해 FSR 센서를 부착하여 조향장치로 사용하였으며, 경사로를 인식하기 위해 Liquid 타입의 TILT 센서를 사용하였으며, 모션 제어를 위해 DSP를 사용하였다. 본 제어 시스템을 보조보행로봇에 적용하였을 때, 보행보조로봇이 오르막 경사로에 진입시 기존보다 힘을 적게 사용하여 경사로를 진행하였으며, 경사로에서 브레이크 작동속도가 향상 되었다. 또한 내리막 경사로에서는 모터의 힘을 적게 사용하고 중력의 힘을 사용하여 이를 통해 전류의 소비량을 개선 하였다.
Kim, Hyeon;Gwon, Jeong-Gwan;Song, Sang-Yeong;Gang, Seok-Il;Kim, Jeong-Yeop
ICROS
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v.21
no.2
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pp.25-30
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2015
본 논문에서는 간병인의 도움없이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 개념의 가슴 착용형 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇의 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째, 구조적 특징으로써, 하박에 착용하는 기존 지팡이 타입의 엘보 크러치와 달리 개발된 로봇은 가슴에 착용되어 착용자의 두 팔을 자유롭게 하는 동시에 팔의 부담을 제거하여 준다. 둘째는 구동 알고리즘의 특징으로써, 가슴부에 부착된 압력센서로부터 사용자의 보행의도를 자동적으로 인식하여 로봇의 다리를 이동시킨다. 또한 착용자의 안전을 위해 초음파 센서를 이용하여 착용자 전방에 장애물이 나타날 시 보행을 멈추고 경고음을 발생시킨다. 마지막으로, 스카치요크 메커니즘을 사용하여 지지다리의 상승과 하강 시 지면 반발력으로 인하여지지 발 상/하강 모터에 과도한 토크가 부과되지 않도록 하였다. 이러한 세 가지 특징으로부터 개발된 로봇이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있음을 실험적으로 보였으며, EMG (Electromyography) 센서를 이용하여 근력 보조 성능을 정량적으로 검증하였다.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.5
no.1
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pp.17-25
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2011
This paper aims to find the optimal control gain for enhancing the convenience of electric walking frames and design a control algorithm. With the recent advances in medical technology, there has been a rapid increase in the aging population and a variety of mobile walking frames have been developed for improvement of the quality of life. However, the manual walking frames of such mobile aids don't have any electric motor which helps facilitate elderly users' walking and thus are not efficient enough for the old people of weak strength to use especially when moving on uneven surfaces such as slopes or thresholds. The types of electric walking frames have been developed to overcome such inefficiency. Electric walking frames require users' control operations for motor driving unlike manual frames. Therefore, when they are not properly handled, it causes considerable inconvenience to their users. The present study compared the electric walking frames with manual ones in terms of operational convenience and attempted to improve the user convenience of walking frames varying the control value for user convenience based on certain standards. This paper presented a haptic sensor designed to recognize the will to walk and measure the degree of convenience and proposed a control algorithm for improvement of convenience. For user convenience, this paper evaluated the relative convenience of walking frames in view of changing differences between the center of vehicle (COV) and the center of position (COP). With the employment of an electric walking frame and a new measuring method, all the processes were experimentally tested and validated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.9
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pp.825-837
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2017
This paper describes a novel type of a walking rehabilitation robot that applies robot technologies to crutches used by patients with walking difficulties in the lower body. The primary features of the developed robot are divided into three parts. First, the developed robot is worn on the patient's chest, as opposed to the conventional elbow crutch that is attached to the forearm; hence, it can effectively disperse the patient's weight throughout the width of the chest, and eliminate the concentrated load at the elbow. Furthermore, it allows free arm motion during walking. Second, the developed robot can recognize the walking intention of the patient from the magnitude and direction of the ground reactive forces. This is done using three-axis force sensors attached to the feet of the robot. Third, the robot can perform a stair walking function, which can change vertical movement trajectories in order to step up and down a single stair according to the floor height. Consequently, we experimentally showed that the developed robot can effectively perform walking rehabilitation assistance by perceiving the walking intention of the patient. Moreover we quantitatively verified muscle power assistance by measuring the electromyography (EMG) signals of the muscles of the lower limb.
This study was conducted as a part of long-term project on the development of a set of design guidelines for a crutch as mobility aids for the handicapped in the lower extremity and the suggestion a practical solution for a crutch design. The purpose of this study is to develop a design of a crutch and a set of prototypes that reflects the characteristics of crutch-gait and has a realistic possibility for mass production-based industry. TOGO, a axillary crutch as the result of this study, shows a number of characteristics distinguished from ordinary crutches. These are (1)Minimize the shock associated with planting of the crutch tips by improving the form and structure of crutch tip and axillary pad, (2)Ergonomically designed crutch in accordance with users' body movement while walking on crutches, (3)Easy length control to maximize mobility and maneuverability by changing the cross section of the crutch revolutionary, (4)Minimize possibilities of safety hazards, and (5)Attractive shape of the crutch to keep user self-esteem. The revolutionary crutch derived from this study results has been patented, and the company is seeking to mass-produce and find ways to commercialize it after reviewing the potential problems that may arise in the mass production environment.
In this paper, we propose an algorithm to automatically detect gait's joints. The proposed method classifies gait's types into front gait and flank gait so as to automatically detect gait's joints. And then according to classified types, the proposed applies joint extracting algorithm to input images. Firstly, we split input images into foreground image using difference images of Hue and gray-scale image of input and background one and extract gait's object. The proposed method classifies gaits into front gait and flank gait using ratio of Face's width to torso's width. Then classified gait's type, joints are detected 10 at front gait and detected 7~8 at flank gait. The proposed method is applied to the camera's input and the result shows that the proposed method automatically extracts joints.
In this paper, we propose a modeling and simulation of group behavioral movement of pedestrians using Agent based and Cellular Automata model in intelligent game environment. The social behaviors of the crowds are complex and important, and based on this, the prototype game-model was implemented to show the crowd interaction on AB and CA in the game environment. Our experiment revealed the promise of group behaviour as a cost-efficient, yet accurate platform for researching crowd behaviour in risk situations with real models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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