• PNF and Movement
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• 제13권1호
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• pp.39-46
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• 2015

Purpose: The accelerometer is a tool for evaluating walking by the displacement of the center of mass (COM) in the body. Recently, smartphones have added an accelerometer app, and it can be used to evaluate outcomemanures in rehabilitation. The purpose of this study was to investigate the COM in the bodies of normal persons and stroke patients using this smartphone application while walking. Methods: Twenty normal persons and twenty-two stroke patients were recruited and had their COM measured using G-walk and the smartphone application, SMAP, during 10 m walking. Subjects repeated the 10 m of walking 3 times, and we used the SMAP, Accelerometer Monitor ver. 1.5.0, to evaluate COM during the walk. To measure the displacement of COM, we used the difference in value between the maximal angle and the minimum anterior-posterior (AP), mediolateral (ML), and rotational angles during the walk. Results: For the normal persons, there was significant correlation between the AP and AP of SMAP, and was also a significant correlation between rotational angle and the ML of SMAP. In the stroke patients, there was significant correlation between AP and ML, and the rotational angle of SMAP. Conclusion: Our research results suggest that if the SMAP system is reinforced in the case of patients who have a greater displacement of COM, it may be used as an evaluation tool during walking.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권5호
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• pp.565-576
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Various accelerometer equations are used to predict energy expenditure (EE). On the other hand, the development of these equations and their validation studies have been conducted primarily without including older adults. This study assessed the accuracy of 8 ActiGraph accelerometer equations to predict the energy cost of walking in older adults. SUBJECTS/METHODS: Thirty-one participants with a mean age of 74.3 ± 3.3 yrs were enrolled in this study (20 men and 11 women). The participants completed 8 walking activities, including 5 treadmill and 3 self-paced walking activities. The EE was measured using a portable indirect calorimeter, with each participant simultaneously wearing the ActiGraph accelerometer. Eight ActiGraph equations were assessed for accuracy by comparing the predicted EE with indirect calorimetry results. RESULTS: All equations resulted in an overall underestimation of the EE across the activities (bias -1 to -1.8 kcal·min^-1 and -0.7 to -1.8 metabolic equivalents [METs]), as well as during treadmill-based (bias -1.5 to -2.9 kcal·min^-1 and -0.9 to -2.1 METs) and self-paced (bias -1.2 to -1.7 kcal·min-1 and -0.2 to -1.3 METs) walking. In addition, there were higher rates of activity intensity misclassifications, particularly among vigorous physical activities. CONCLUSIONS: The ActiGraph equations underestimated the EE for walking activities in older adults. In addition, these equations inaccurately classified the activities based on their intensities. The present study suggests a need to develop ActiGraph equations specific to older adults.

• 전기학회논문지
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• 제56권5호
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• pp.990-992
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• 2007

The purpose of this study is to develop a practical gait-event detection system which is necessary for the FES (functional electrical stimulation) control of locomotion in paralyzed patients. The system is comprised of a sensor board and an event recognition algorithm. We focused on the practicality improvement of the system through 1) using accelerometer to get the angle of shank and dispensing with the foot-switches having limitation in indoor or barefoot usage and 2) using a rule-base instead of threshold to determine the heel-off/heel-strike events corresponding the stimulation on/off timing. The sensor signals are transmitted through RF communication and gait-events was detected using the peaks in shank angle. The system could detect two critical gait-events in all five paralyzed patients. The standard deviation of the gait events time from the peaks were smaller when 1.5Hz cutoff frequency was used in the derivation of the shank angle from the acceleration signals.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2017

In this paper, we suggest an automated sleep scoring method using machine learning algorithms on accelerometer data from a wristband device. For an experiment, 36 subjects slept for about eight hours while polysomnography (PSG) data and accelerometer data were simultaneously recorded. After the experiments, the recorded signals from the subjects were preprocessed, and significant features for sleep stages were extracted. The extracted features were classified into each sleep stage using five machine learning algorithms. For validation of our approach, the obtained results were compared with PSG scoring results evaluated by sleep clinicians. Both accuracy and specificity yielded over 90 percent, and sensitivity was between 50 and 80 percent. In order to investigate the relevance between features and PSG scoring results, information gains were calculated. As a result, the features that had the lowest and highest information gain were skewness and band energy, respectively. In conclusion, the sleep stages were classified using the top 10 significant features with high information gain.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.215-220
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• 2014

파고 부이에 설치된 가속도센서를 통해 가속도 값을 측정하고, 이를 통해 파고를 계산하는 알고리즘은 대부분 측정된 가속도값의 이중적분을 취하여 구하고 있다. 이와 같은 적분과정은 오차의 누적을 수반하게 되며, 오차의 누적은, 자칫 오측정 및 시스템의 불안정으로 이어질 수 있다. 한편, 해수면의 물입자 운동은 주기적이며 타원운동을 하고 있다는 사실이 잘 알려져 있다. 이러한 사실로 부터, 선형적 관계를 이용하여 타원 운동식을 직접 계산할 수 있으며, 이에 대한 최소값을 구함으로써 파고를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는, 이중 적분 과정을 통해 수반되는 오차누적의 영향을 최소화하는 방법으로서 선형적 관계의 이용가능성을 확보하고자 하는데 그 목적이 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-8
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• 2012

스마트폰은 많은 사용자들이 일상의 대부분 시간에 소지하고 있는 모바일 기기이며 각종 센서를 통해서 획득되는 정보는 사용자나 스마트폰의 현황을 파악하는데 유용하게 사용될 수 있다. 따라서 스마트폰의 센서 정보를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서 정보를 지속적으로 분석하여 갑작스러운 돌발 상황을 자동으로 감지하고 이를 사용자에게 즉시 알려주는 기능의 구현을 위한 기법을 제안한다. 또한 이를 적용한 스마트폰 어플리케이션을 구현하여 스마트폰의 추락, 도난과 같이 사용자가 인지하지 못하는 상황을 경보함으로써 효율적인 스마트폰 관리가 가능한 기능을 제공한다.

• 센서학회지
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• 제18권6호
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• pp.432-440
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• 2009

This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2546-2549
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• 2002

이족 로봇(A biped robot)의 안정된 보행과 움직임을 구현하기 위해서는 정밀 센서의 접목이 필수 사항이다. 센서의 정보를 종합한 다음 보행 및 움직임에 적용함으로써 로봇은 향상된 독립성과 자율성을 가지게 되고 그로 인해 지능형 로봇에 한층 더 접근할 수 있게된다. 본 논문에서는 이족로봇의 안정된 보행을 위해 기본이 되는 자세 기울어짐을 측정할 수 있는 가속도 센서를 이용한 이족로봇의 제어 방법을 다루고자 한다. 본 논문의 로봇은 소형 R/C servo motor를 사용하여 설계, 제작 하였으며, 하드웨어 시스템은 메인 CPU로 인텔사의 80C296SA50을 사용, 가속도 측정센서로는 Analog Device 사의 Accelerometer ADXL210를 사용하였다. 이와 같이 가속도 센서를 사용한 시스템은 로봇의 자세를 측정, 판단을 가능케 하여 실시간으로 로봇의 자세를 안정되게 보정 할 수 있어 외부의 변화되는 힘에 자율적으로 대처할 수 있다. 이 때문에 더욱 안정된 지능형 이족로봇을 구현할 수 있다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.155-162
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• 2016

본 연구에서는 보행 시 발생되는 근전도를 이용하여 보행 시 보행불균형 상태를 판단하고자 한다. 보행불균형 상태 판단시스템의 실효성 확인을 위해 인코더와 가속도, 근전도 센서 기반의 보행 불균형 판단 시스템을 제안한다. 건강한 성인 남성 10 명을 대상으로 실험을 진행하였다. 보행 신호를 획득하기 위해 고관절과 슬관절에 인코더 센서를 부착하고, 발목에 가속도 센서, 외측광근과 전경골근에 근전도 센서를 부착하였다. 보행 불균형을 판단하기위해 SI(Symmetry Index)를 사용하였다. 정상보행과 불균형보행을 측정하기 위해 한쪽 발에 인위적으로 1.5 cm의 굽을 추가해가며 0 cm부터 6 cm까지 5번의 실험을 반복하였다. 인코더와 근전도의 경우 0 cm의 정상보행과 1.5 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 3 cm와 4.5 cm, 6 cm의 불균형보행은 불균형보행으로 판단하였다. 가속도의 경우 0 cm와 1.5 cm, 3 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 4.5 cm와 6 cm의 불균형보행을 불균형보행으로 판단하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.49-56
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• 2011

교통사고 원인분석 및 사고예방을 위해서는 교통사고 유발요인에 대한 이해가 필요하다. 기존 연구에서는 기하구조, 운전자 특성 등의 요인을 고려하여 연구를 진행하였다. 그러나, 운전자 특성요인 분석에 사용된 자료는 검지기에서 측정된 집계된 속도로써, 속도 변화량을 이용한 사고분석연구에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 속도변화 등의 수집이 용이한 센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 가속도자료 및 기하구조 특성을 나타내는 변수를 설정하고, 사고자료와 매칭을 통해 사고개연성이 높은 잠재적 변수로의 적합성을 평가하였다. T-test, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용했으며, T-test 결과로써 도출된 변수를 이항 로지스틱 회귀분석의 독립변수에 적용하고, 사고발생 유 무를 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 5개의 변수가 사고발생에 영향을 주는 변수로 도출되었다. 또한, 도출된 모형은 사고발생구간의 예측에 적용할 수 있는 타당성을 확보하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 위험 운전행태 변수 및 모형은 프로브차량에 설치하여 활용할 수 있는 장치 등에 적용시켜 사고위험도 및 안전성 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.