• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권3호
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• pp.129-136
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• 2017

외골격 로봇은 군사, 산업 및 의료와 같은 다양한 분야에서 사용되도록 개발된 기술이다. 외골격 로봇은 착용자의 움직임을 감지하여 작동한다. 외골격 로봇이 착용자의 일상적인 행동을 인지함으로써 착용자를 신속하게 보조하고 시스템을 효율적으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 피실험자로부터 얻은 운동학적 데이터를 통해 LDA, QDA, kNN을 활용하여 보행유형을 분류한다. 보행은 주로 일상생활에서 수행되는 일반보행과 계단보행을 선정하였다. 피실험자에게 7개의 IMUs 센서를 정해진 위치에 부착하여 운동학적 요소를 측정 하였다. 결과적으로, LDA는 78.42%, QDA는 86.16%, kNN는 k값에 따라 87.10% ~ 94.49%의 정확도로 분류하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.249-256
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• 2016

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1070-1075
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• 2013

본 논문에서는 실내 보안지역내의 인간 출입을 통제하기위해 보안로봇을 이용한 출입통제 기능을 수행한 시스템 및 연구결과를 제시하고 있다. 제안된 로봇은 환경인식을 위한 레이저파인더를 탑재하고 보안지역을 상시 관찰을 수행하며 출입금지 구역에 인간을 출입이나 진행을 감지했을 때, 로봇이 인간의 속도벡터를 계산 및 주행할 경로를 계획하고 인간의 진행방향을 차단할 수 있도록 예측된 경로를 따라 주행을 하게 된다. 이때, 인간의 움직임은 포인터 물체로 간주하였으며 로봇의 기구학에 기반하여 인간의 위치를 추정한다. 실내에서 계속적인 환경변화에 대해 로봇은 감시기능 수행하게 된다. 통제구역에 대한 진입을 인식하게 되면 인간의 움직임의 반대방향으로 주행하여 진입차단 기법을 제시한다. 제안된 연구결과를 검정하기위해 로봇을 이용한 위치추정 및 추적 실험결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.247-253
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• 2019

본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.325-334
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• 2013

본 연구는 우리나라 도시 지역 성인을 대상으로 걷기운동 정도와 건강관련 삶의 질과의 관련성을 살펴보는데 목적이 있다. 제4기 3차년도(2009) 국민건강영양조사 자료에서 피조사자들 중, 신체활동 설문과 EQ-5D의 5개차원에 대해 적어도 하나 이상 답을 하지 않은 723명을 제외한, 도시에 거주하는 만 19세 이상 남자 3,892명, 여자 3,959명을 포함한 총 성인인구 7,851명을 대상으로 하였다. 연구 결과 건강관련 삶의 질은 성별, 교육수준, 배우자 유무, 월평균소득, 스트레스, 만성질환 수, 건강인식 그리고 걷기운동실천 여부가 통계적으로 유의한 관련을 보였다. 특히 걷기운동 실천을 하는 사람이 그렇지 않은 사람보다 삶의 질이 더 높게 나타났는데 이는 신체 활동을 통한 삶의 질이 비활동군에 비해서 고강도 or 중등도 보다는 걷기운동이 유의한 차이를 보였다. 이는 걷기운동을 할 경우에 건강에 따른 삶의 질이 높아지고 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 지역사회 주민들의 건강관련 삶의 질 수준을 높이기 위해서는 본 연구에서 확인된 내용을 토대로 이들에 필요한 정책적인 지원과 규칙적인 걷기 운동을 통한 효과적인 운동프로그램 개발이 필요할 것으로 생각된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.147-154
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• 2008

도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.23-34
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• 2023

군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.17-27
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• 2018

We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.21-26
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급속한 발전은 Multi-Sensor를 이용하여 자동으로 사용자의 행동인식을 가능한 환경을 만들어주었다. 따라서 이 논문에서는 사용자가 일상생활을 하는데 있어서 기본적으로 필요한 행동인 ADL(activities of daily living)의 수행능력을 분석하고 진단할 수 있는 Multi-Sensor기반의 ADL 자동 진단 시스템을 구축하였다. 두 개의 가속도 센서를 허벅지와 손목에 부착하여 사용자의 행동 정보를 수집하고 이를 Decision-Tree를 통하여 분석하여 사용자의 행동 정보를 수집하였다. 또한 Zigbee 센서를 이용하여 개별 물체의 Object ID를 이용하여 사용자의 위치정보와 주변의 물체의 정보를 수집하여 사용자의 상태 정보를 수집하였다. 이렇게 수집된 행동 정보와 상태 정보들을 통하여 일상생활에 필요한 약 20여 가지의 행동을 인식하였고 평균적으로 96%이상의 정확도를 나타내었으며 이를 통하여 ADL 지수를 자동으로 측정하였다.