• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.105.1-105
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• 2002

$\textbullet$ This paper deals with obstacle avoidance of a quadruped robot with a vision system and a PSD sensor. $\textbullet$ The vision system needs for obstacle recognition toward robot. $\textbullet$ Ths PSD sensor is also important element for obstacle recognition. $\textbullet$ We propose algorithm that recognizes obstacles with one vision and PSD sensor. $\textbullet$ We also propose obstacle avoidance algorithm with map from obstacle recognition algorithm. $\textbullet$ Using these algorithm, Quadruped robot can generate gait trajectory. $\textbullet$ Therefore, robot can avoid obstacls, and can move to target point.

• 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.

• 재활간호학회지
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• 제5권2호
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• pp.193-204
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• 2002

This study was a quasi-experimental study of nonequivalent control group pretest- posttest design to investigate the effect of aerobic walking exercise program on the physical & psychological functions of home stayed stroke patients. The data were collected during the period of May 20th to August 15th, 2001. The subjects for this study were 40 hemiplegic stroke patients with the experimental group consisting of 19 patients and the control group being composed of 21 patients. The patients selected for this study were: (a)living in J city who had been diagnosed with stroke and at home after being discharged from the hospital, (b)suffering from stroke for 6 months to 5 years, (c)without recognition disorder with the MMSE-K score above 25, (d)below 2 on the modified Ashworth scale, (e)free from heart and pulmonary disease (f)able to walk beyond 15 minutes for themselves. The aerobic walking exercise program for the experimental group was aerobic exercise and education and supportive care. The aerobic exercise was 8 weeks' period, three times a week, 35 to 50 minutes a day. And the education and supportive care was consisted of one home visiting and 2 times telephoning a week. The data were analysed by $X^2$-test, paired t-test and unpaired t-test and ANCOVA through SAS/PC program. The results of the study were as follows: 1. There was insignificant difference in the gait length experimental and control group. There was significant difference in the gait speed between the two groups. 2. There was significant difference in the dynamic valance between the two groups. 3. There was significant difference in ADL score between the two groups. 4. There was no significant difference in the depression between the two groups. As shown above, the results of 8 weeks' the aerobic walking exercise program for home stayed stroke patients produced positive effects on gait speed, dynamic valance, ADL score. And this program was expected that it was more effective in different intervention period, verified program. Also it was needed follow study.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.365-372
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• 2022

관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제22권1호
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• pp.54-64
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• 2013

In this study, we developed a falling recognition system to transmit SMS data through CDMA communication using a three axises acceleration sensor and a two axises gyro sensor. 5 healthy men were selected into a control group, and the fall recognition system using the three axises acceleration sensor and the two axises gyro sensor was devised to conduct an experiment. The system was attached to the upper of their sternum. According to the experiment protocol, the experiment was carried out 3 times repeatedly divided into 3 specific protocols: falling during gait, falling in stopped state, and falling in everyday life. Data obtained in the falling recognition system and LabVIEW 8.5 were used to decide if falling corresponds to that regulated in an analysis program applying an algorithm proposed in this study. In addition, results from falling recognition were transmitted to designated cellular phone in a SMS (Shot Message Service) form. These research results show that an erroneous detection rate of falling reached 19% in applying an acceleration signal only; 6% in applying an angular velocity; and 2% in applying a proposed algorithm. Such finding suggests that an erroneous detection rate of falling is improved when the proposed algorithm is applied incorporated with acceleration and angular velocity. In this study therefore, we proposed that a falling recognition system implemented in this study can make a contribution to the recognition of falling of the aged or the disabled.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.223-228
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• 2011

In this paper, we proposed a technique to recognize three states in stance phase of gait cycle. Walking assistive devices are used to help the elderly people walk or to monitor walking behavior of the disabled persons. For the effective assistance, they adopt an intelligent sensor system to understand user's current state in walking. There are three states in stance phase; Loading Response, Midstance, and Terminal Stance. We developed a foot pressure sensor using 24 FSRs (Force Sensing/Sensitive Resistors). The foot pressure patterns were integrated through the interpolation of FSR cell array. The pressure patterns were processed to get the trajectories of COM (Center of Mass). Using the trajectories of COM of foot pressure, we can recognize the three states of stance phase. The experimental results show the effective recognition of stance phase and the possibility of usage on the walking assistive device for better control and/or foot pressure monitoring.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.215-222
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• 2016

걸음 인식과 그 활용에 대하여 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 보행자의 비정상적인 보행을 인식하는 방안을 제안한다. 기존의 정상적인 걸음을 인식하는 것이 신체활동을 측정하거나, 인증을 위한 것이었다면, 본 연구의 비정상적인 걸음 인지는 보행자의 생활안전 보장을 위한 것이다. 보행자가 스스로 자신의 취약한 상태를 인지하고 도움을 요청하지 못하는 상황이 있기 때문에, 근래의 IoT기술을 도입하여 본인의 인지와 자발적 도움 요청이 없더라도 위험과 어려움을 벗어날 수 있도록 하고자 함이다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서를 활용하여 보행자의 정상적인 걸음을 분석함으로써 정상적인 걸음이 유지되는 상태에 대한 범위를 정하고, 이후 3축 가속도 센서를 활용하여 걸음을 측정하여 그 결과를 정상적인 걸음 범위에 대조하여 정상과 비정상 여부를 판단하도록 한다. 정상적인 걸음을 유지하는 상태를 벗어날 때, 이를 비정상적인 걸음으로 인지하는 방안을 제안한다.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제6권2호
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• pp.90-95
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• 2017

Objective: The purpose of this study was to investigate the physical therapists' perception of the use of gait measures, the frequency of the gait measures used, and also to identify the barriers that limit the use of these assessment tools. Design: Cross-sectional study. Methods: Physical therapists from the Seoul, Gyeonggi area from March to July 2016 were included in the study. Over the course of 18 weeks, a cross-sectional study was conducted with a self-report questionnaire. A total of 700 questionnaires were distributed and 350 questionnaires (50%) were collected, however with the exclusion of 140 questionnaires due to non-consent, a total of 210 questionnaires (30%) were analysed. Results: Out of the 10 standardized assessment tools, the therapists showed the highest perception for the timed up and go test (TUG [n=153, 72.9%]) and they also had high perception for the 10 meters walk test (10MWT [n=149, 71.0%]), and 6-minute walk test (6MWT [n=123, 58.6%]). The respondents answered that the TUG (n=116, 55.2%), 10MWT (n=100, 47.6%), and 6MWT (n=51, 24.3%) was used the most often. On the contrary, only four (1.9%) therapists have used the Chedoke-McMaster stroke assessment and the Rivermead Mobility Index. The lack of time was considered as the most important barrier to the use of assessment tools in clinical practice. Conclusions: Through this study, it has been shown that the domestic physical therapists used the TUG and the 10MWT mainly due to high recognition and evaluation status; however, the lack of time was the greatest impediment to the clinical application of the gait assessment tools.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.142-148
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• 2016

최근 다양한 생체신호를 이용한 사용자 인식 방법들이 연구되고 있으며 그 중에 보행을 기반으로 한 사용자 인식 방법이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 사람이 보행할 때 사용되는 허벅지 근육의 EMG(Electromyography) 신호를 기반으로 사용자를 인식하는 방법을 제안하였다. 근전도 신호의 RMS, MAV, VAR, WAMP, ZC, SSC, IEMG, MMAV1, MMAV2, MAVSLP, SSI, WL를 특징으로 산출하여 ANN(Artificial Neural Network) 분류기를 통해 사용자를 인식한다. 사용자 인식에 적합한 근육과 특징을 선별하기 위해서 근육 및 특징별 인식률을 비교한 결과 대퇴직근, 반건양근, 외측광근이 사용자 인식에 적합한 근육으로 나타났으며, MAV, ZC, IEMG, MMAV1, MAVSLP 특징이 사용자 인식에 적합한 특징으로 나타났다. 실험결과 모든 특징들과 채널들을 사용했을 때의 인식률은 평균 99.7%을 보였고 사용자 인식에 적합하다고 판단되는 3개의 근육, 5개의 특징을 사용했을 때의 인식률은 평균 96%을 보였다. 따라서 사용자의 보행에 따른 EMG 신호 기반 사용자 인식이 가능함을 확인하였다. 그리고 사용자 인식에 적합한 소수의 채널과 특징을 사용하여 사용자 인식하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.107-114
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• 2012

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.