본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
This paper develops an approach to the algorithm of Gait pattern Analysis and step measurement with Multi-Pressure Sensors. The process of gait consists of 8 steps including stance and swing phase. As 3 parts of foot is supporting most of human weight, multiple pressure sensors are attached on the parts of foot: forefoot, big toe, heel. As 3 parts of foot is supporting most of human weight, multiple pressure sensors are attached on the parts of foot: forefoot, big toe, heel. normal gait proceed from heel, forefoot and big toe over time. While normal gait proceeds, values of heel, forefoot and big toe can be changed over time. So Each values of pressure sensors over time could discriminate whether it is normal or abnormal gait. Measuring Device consists of non-inverting amplifiers and low pass filter. Through timetable of values, normal gait pattern can be analyzed, because of supported weight of foot. Also, the peak value of pressure can judge whether it is walking or running. While people are running, insole of shoes is floating in the air on moment. Using this algorithm, gait analysis and step count can be measured.
This paper proposes a new method to count the number of steps for personal navigation systems. The proposed method resolves the mis-counting problem caused by the variation of the ground and walking behavior. To this end, a 2-axis accelerometer is utilized and a reliable step counting algorithm is developed. Experimental test was carried out to show the effectiveness of the proposed method. Test results show that the proposed method gives a robust performance for several types of ground and walking behavior.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
개인의 건강 관리를 위해 보행 운동이 강조되면서 보행 정보 서비스의 요구가 많아지고 있다. 최근 스마트폰이 보급되면서 건강 관리 보조를 위한 보행수 측정 앱이 개발되고 있다. 그러나 기존의 앱은 보행 외의 움직임이나 진동을 보행으로 인지하여 보행수가 증가되거나, 다양한 스마트폰 소지위치에서 다른 정확도를 보이는 등의 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 스마트폰의 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 소지위치에 상관없이 정확한 보행수를 측정할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 스마트폰의 6가지 소지위치별 임계값 범위를 설정하여 미검출 및 과검출의 오류를 최소화하였고 노이즈를 제거하기 위해 잠금구간을 설정하는 알고리즘을 제안한다. 구현 결과 6가지 소지위치를 인식하였고 상용화된 앱과 비교실험을 통하여 제안하는 기법의 정확도가 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.
Treatment of obesity includes diet therapy, exercise therapy, cognitive behavioral therapy, drug therapy, and bariatric surgery. Most obese patients lose weight by combining diet, exercise, cognitive behavioral therapy or medication. But, in some cases, only one of these treatments is preferred. A 56-year-old male patient had a body mass index (BMI) of 33.1 kg/m2 and a waist circumference of 108 cm. He had been treated for hypertension; diabetes and dyslipidemia were diagnosed but not treated. However, at the initial visit to treat obesity, he was diagnosed with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia again. So he decided to treat these two diseases with drugs first and modify his lifestyle. He started walking more than 20,000 steps every day and then he really walked about 15,000 steps every day during 5 months, although diet calorie or alcohol drinking amount was not significantly decreased. After about 6 months, the patient's weight decreased by 10.1 kg, the BMI decreased by 4.1 kg/m2, the waist circumference decreased by 10 cm, the glycated hemoglobin (HbA1c) decreased by 4.59%, the visceral fat area decreased by 115 cm2, and the subcutaneous fat decreased by 38 cm2. As a result of body composition analysis, muscle mass increased by 1.2 kg, and the percentage of body fat decreased by 10.4%. The walking exercise does not have any space restrictions and has high accessibility by using a mobile phone app. Therefore, considering the patient's situation, it would be better to treat obese patients by first recommending walking exercises and increasing the number of steps to lose weight and improve the comorbidities.
본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성 압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 자세에 따른 압력 분포를 관찰하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 국제규격의 표준분동을 사용하여 0 kg에서 100 kg 까지 10 kg씩 증가하여 무게에 따른 압력변화를 관찰하였으며, 그 결과 압력에 따라 비선형적인 특성을 가지고 캐패시턴스 값이 증가함을 보였다. 자세에 따른 압력변화 실험과 보행 횟수 검출비교를 위한 실험에서는 건강한 성인남성 다섯 명을 대상으로 4가지의 서로 다른 자세로 있을 때의 압력 변화를 관찰하였고, 보행 횟수 검출을 위해서는 시속 1 km/h와 4 km/h의 두 가지 걸음속도에서 3분 동안 걷게 하여 보행신호를 검출하였다. 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다(상용 만보계 대비 평균 98.06 %의 인식률). 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.
본 연구는 미국 유타주에 거주하는 10-15세 어린이와 청소년들의 허리둘레가 electronic pedometer (전자 보수계)의 타당성과 신뢰성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 비만집단 10명(HWC, BMI $28.91\pm3.07$)과 일반집단 10명 (LWC, BMI $18.05\pm1.55$)으로 총 20명(14 Hispanic and 6 Caucasian)의 어린이와 청소년들을 대상으로 실시하였다. Electronic pedometer 의 신뢰성을 측정하기 위하여 각 어린이는 Yamax SW-701 electronic pedometer 를 허리에 차고 15계단 오르기와 15계단 내리기를 3 sets 실시한 결과, HWC 집단이 LWC 집단보다 더 많은 보수를 기록했으나 오르기와 내르기 시행의 주 효과는 유의한 차이가 없었고, 또 두 집단간의 상호작용에도 유의한 차이가 없었다. 보수를 측정하여 pedometer의 타당성에 허리둘레가 미치는 영향을 분석하기 위하여 각자의 보행 속도에 따라 400 m를 걷게 한 결과 주 효과는 두 집단 간에 유의한 차이가 있었으나 counting technique (hand-counted vs. pedometer counted)의 주 효과는 유의한 차이가 없었으며, 또 400 m 걷기의 시기와 group별 시기의 상호작용도 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 pedometer가 walking steps 측정에 HWC 집단과 LWC 집단에 동일하게 타당도가 있음을 나타내고 있다. 추후의 연구에서는 어린이들의 walking speed, pedometer tilt angle, leg length, 및 stride length 등을 고려한 연구가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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