인간의 건강한 생활을 위해서는 자세 및 골격구조가 중요하며, 이것은 평소의 생활습관과 걸음걸이에 의해서 영향을 받아 변형될 수 있다. 인간의 걸음걸이형태로는 크게 바른걸음, 팔자걸음, 안짱걸음으로 구분할 수 있으며, 이러한 걸음걸이형태를 분석하여 바른자세를 유지하는데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 스트레인 센서를 이용하여 걸음걸이 패턴을 분석하는 신발을 개발하였으며, 제작된 신발로 걸음걸이 패턴을 구분하여 분석할 수 있었다.
걸음걸이 패턴 분류는 많은 응용분야가 있을 뿐만 아니라 매우 중요한 연구 분야이다. 따라서 본 연구에서는 허리에 부착된 가속도 모듈로부터 획득된 신호를 이용하여 천천히 걷기(slow walking, S.W), 일반 걷기(normal walking, N.W), 빠르게 걷기(fast walking, F.W) 등의 보행 패턴을 분류하고자한다. 11명의 성인으로부터 블루트스 모듈을 이용하여 100Hz로 샘플링된 3축 가속도 신호를 획득하였다. 획득된 데이터는 웨이브렛 변환을 이용하여 분석하였다. 걸음걸이 패턴은 두가지의 파라미터들을 이용하여 분석되어지는데, 하나는 운동에 해당하는 웨이브렛 계수의 에너지(power)와 전 후방향의 전체 에너지사이의 비율(RPA)이고, 다른 파라미터는 전 후 방향과 상 하 수직 방향 사이에서 웨이브렛 계수의 제곱근 평균 비율(RAV)이다. 천천히 걷기는 다른 걷기와 비교했을 때 작은 RPA값을 가지게 되어 분류가 용이하며, 천천히 걷기는 RAV를 이용하여 일반 걷기와 구별되어 질 수 있었다. 따라서 본연구는 건강한 성인에게서 3축 가속도 신호를 획득한 후 웨이브렛 파라미터를 이용하여 걷기 패턴을 잘 구별할 수 있는 연구임을 확인 하였다.
본 논문에서는 걸음걸이 실루엣 영상을 이용한 걸음걸이 인식 방법을 제안한다. 걸음걸이 특징 정보는 걸음걸이의 방향 변화에 많은 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 평면 호모그래피를 이용하여 실루엣을 고유시점으로 재구성함으로써 방향변화의 영향을 줄이고자 한다. 이때, 평면 호모그래피는 카메라 보정과 같은 복잡한 계산과정 없이 걸음걸이 시퀀스 정보만을 이용하여 추정된다. 동일인의 걸음걸이 실루엣이라 하더라도 배경 제거시의 에러 등으로 인해 공통적인 특성에서 벗어나는 영역이 존재한다. 각 개인의 동일 특성에서 벗어나는 특성을 분석하기 위하여, 본 논문에서는 주성분 분석 기법을 사용한다. 그러나 일반적인 패턴 분류에 적용되는 주성분 분석 기법과는 달리 본 논문에서는 공통적인 특성에서 벗어나는 정도의 판단과 그에 따르는 가중치 부여 기준으로써 사용한다. 실험결과 제안하는 걸음걸이 인식 기법은 걸음걸이 방향 변화에 강인하고, 분별력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 가속도 센서를 이용하여 보행패턴을 검출하고 가속도 센서의 출력 값을 무선으로 PC에 실시간으로 전달할 수 있는 휴대용 모듈을 개발하였다. PC에서는 휴대장치로부터 전송되는 데이터를 수집하여 운동패턴을 화면에 실시간으로 출력할 수 있게 하였다. 휴대 장치의 전력 소모를 최대한 줄이기 위해 무선 전송 부분은 zigbee 통신을 사용하였다. 착용자의 걸음걸이 패턴을 분석하기 위해 2축 가속도 센서를 사용하였으며 기본적인 보행수는 임계치를 사용하는 moving average 알고리즘을 이용하여 마이크로 콘트롤러에서 처리하였다.
다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴의 차량과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 낮다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발 로봇의 달림과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 네발로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여준다. 빠른 걸음걸이의 2가지 패턴의 에너지 소모에 대한 TITAN-VIII을 이용한 실험을 통해 연구하였다.
얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.
다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴로 구동되는 로봇과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 느리다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발로봇의 달리는 것과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 4족으로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여주고 있다. 걷는 보행 방법에 따른 2가지 패턴에 따른 에너지 효율관계를 TITAN-VIII이라 명명된 4발로 걷는 로봇을 기준으로 시뮬레이션을 통하여 비교분석 하였다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
WPS는 현실세계에 산재한 무선 신호를 활용하여 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 측위 시 수집된 신호에 변화가 나타날 경우 측위 정확도의 하락을 가지고 온다. PDR은 관성 센서들을 활용하여 보행자의 걸음걸이 수, 이동거리, 방향을 분석하여 최종 이동지를 분석하는 시스템이다. WPS의 측위 결과가 두 개 이상의 위치로 나타날 경우 측위 정확도의 문제로 판단할 수 있다. 몇몇의 조건에서 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점이 발생하는 상황에 대하여 분석하고 이를 PDR을 통해서 보정하는 시스템에 대하여 제안한다. 이 복합측위를 적용할 경우 WPS에 문제가 발생할 경우에도 측위 정확도를 유지하거나 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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