• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.162-172
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• 2015

본 논문에서는 적응형 걸음걸이 검출 알고리즘과 검출된 신호로부터 단일 발자국의 움직임을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 단일 발자국 기반 알고리즘은 기존의 연속된 발자국 신호를 이용한 분류 방식이 아니기 때문에 전체적인 움직임뿐만 아니라 개별적이고 불규칙한 움직임도 검출 및 분류 가능하다. 분류를 위해 사용된 특징벡터는 발자국 신호의 푸리에 스펙트럼, CWT의 스펙트럼, AR 모델링 스펙트럼과 AR 스펙트로그램 영상으로부터 얻어진 벡터이다. SVM을 이용하여 단일 발자국의 움직임을 분류한 결과 AR 스펙트로그램으로 얻어진 특징벡터를 사용할 경우 90% 이상 분류 성능을 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.258-266
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• 2013

본 논문에서는 진동센서를 기반으로 하는 탐지 시스템에서 불규칙적으로 변화는 잡음의 특성을 고려하여 허위경보(false alarm)를 감소하기 위한 적응형 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커널 함수(Kerenl function)을 이용한 1차 검출과 탐지 확정 단계를 적용한 2차 검출로 구성된다. 1차 검출기의 커널 함수는 측정된 신호로부터 잡음의 확률적 모수를 이용하여 잡음 변화에 따라 Neyman-Pearson 결정법으로 문턱 값을 찾아 구한다. 그리고 2차 탐지기는 1차 탐지된 표본수를 이용하여 발걸음 신호의 점유시간을 계산한 후 4단계의 탐지 확정 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 측정된 걷기와 뛰기 진동 신호를 이용하여 발걸음 신호에 대한 탐지 실험을 수행 하였으며 고정 문턱 값을 이용한 탐지 결과와 비교 하였다. 제안된 1차 검출기의 목표물 탐지 결과 사람의 걷기와 뛰기에 대하여 10m 구간까지 95%의 높은 탐지 성능을 획득하였다. 또한, 허위경보 확률은 고정 문턱 값과 비교할 때 40%에서 20%로 감소하였으며 탐지 확정 단계를 적용한 결과 4%미만으로 크게 감소한 결과를 얻었다.