This paper has regarded mechanism design of cane-like passive type walking aid for the elderly using 3-RPS parallel manipulator. First, gait patterns of the elderly have been experimented. By means of motion capturing and image processing, we decided loaded forces and places of the cane when the elderly walked with a cane. Using these results we have developed a passive type walking aid. Second, the walking pattern has been simulated using dynamic analysis program, ADAMS and we find out the similarity between the real walking and the simulated walking. Finally after assuring the similarity, with adjusting the new mechanism design to the simulated walking we will decide whether the walking aid is safe and stable when the elderly walks with this cane-like walking aid. This paper will be basis for the development of the mechanism design applying 3-RPS parallel manipulator.
본 연구는 성인 뇌졸중 환자의 보행기능을 향상시키기 위해 사용되고 있는 보행보조기의 가장 이상적인 길이를 제시함으로써 뇌졸중 환자만을 위한 전문화된 맞춤형 보행보조기 길이의 사용을 독려하기 위하여 실시하게 되었다. 그 결과, 지팡이 높이에 따른 성인 뇌졸중 환자의 보행균형, 보행분석에서 보행의 속도 증가를 위해서 몸통 굴곡을 통한 무게 중심이 아래쪽에 위치하고, 하지근육의 활성도 증가를 위해서 몸통 신전을 통한 무게 중심이 위쪽으로 이동하여 척추 기립근의 수축으로 뇌졸중 환자의 지팡이 높이에 따른 균형과 보행 변화의 근거를 제시한다.
평형능력은 보행에 영향을 미치고, 보행속도는 노인의 건강한 척도를 말해주는 기준이 된다. 이 연구의 목적은 체성감각계 지원이 여성 노인의 보행 및 평형감각에 미치는 영향을 보고자 하였다. 평소 지팡이를 사용하지 않고, 규칙적으로 운동을 하지 않으며, 이비인후과적으로 이상이 없는 노인으로 평균 연령이 75세 여성 노인 61명을 실험군 31명과 통제군 30명으로 분류하였다. 종속변인으로는 2.44m왕복걷기, 10m 일반걷기 및 빠르게 걷기, 6분 걷기를 실시하였다. 평형감각 검사로는 뉴로컴사의 EquiTest를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 2.44m 왕복걷기와 10m 일반걷기에서는 유의한 차이가 없었으나 10m 빠르게 걷기, 6분걷기에서는 유의한 효과를 보이는 것으로 나타났다. 평형감각에서는 조건 2, 3, 4, 6에서 유의한 효과를 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로 체성감각계 지원이 노인 여성들의 보행 및 평형유지 능력에 유의한 효과를 보이는 것으로 나타나 지팡이의 적극적 사용이 권장된다 할 수 있겠다.
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
본 연구는 고령자에 대한 보행속도 및 인지-반응을 포함한 보행특성에 관한 기초자료를 조사하였으며, 이를 토대로 보행 신호시간을 산정하였다. 현장조사는 스탑워치를 이용하여 보행자의 실제 횡단시간을 조사하였고, 구두조사로 연령을 조사하여 일반인과 고령자그룹으로 구분하였다. 자료를 분석한 결과 일반인의 평균보행속도는 1.29m/s, 노인은 1.13m/s로 일반지역의 기준인 1.0m/s 보다 높게 나타났다. 또한 하위 15th percentile속도를 살펴보면 일반인은 1.01m/s, 노인은 0.85m/s로 분석되어 노인의 경우 일반지역 기준보다 낮은 보행속도를 가지며 보호구역 기준인 0.8m/s 보다는 높은 속도가 나타났다. 하지만 지팡이나 휠체어를 사용하는 노인의 경우 하위 15th percentile속도가 0.73m/s로 나타나 현재 보호구역 기준보다 낮은 보행속도를 가진 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 노인의 보행환경을 개선하는데 적용할 수 있고, 장기적으로는 교통약자의 이동성 증진에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문은 시각 장애인이 보행 중 장해물의 위치와 거리를 판단할 수 있는 보행안전장치 개발을 위해 소프트웨어와 하드웨어, 기구설계를 진행하였다. 첫 번째 소프트웨어 구현은 초음파센서 측정 거리 대 전압의 비에 대한 그래프를 알고리즘으로 구현 방법을 제시하였다. 그리고 정확한 거리측정을 할 수 있도록 시뮬레이션을 통해 정확한 거리 측정 파라메타 값을 추출하여 하였다. 두 번째 하드웨어 구현은 시각장애인의 보행보조를 위한 비교적 단순한 센서 기반으로 장애물을 감지할 수 있도록 회로를 설계하였다. 또한 배더리 충전의 편리성을 위해 고성능의 스위칭 레귤레이터 IC를 사용하여 리튬-이온(Li-ion) 배터리 3.7V를 5V로 승압하여 사용할 수 있도록 설계하였다. 세 번째 기구설계는 지팡이 지면 각도와 센서 각도를 분석하여 기구설계를 하였다.
최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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