Gait analysis through wearable sensors is becoming a key research topic in mobile. In gait analysis, step detection is one of the most important processes that will lay down the foundation for future implementation. In this paper, we will propose a simpler algorithm to determine and analyze the steps using accelerometer sensor built-in mobile phone that physically placed into the trouser pocket. This is the location where most of mobile devices are. With 5 volunteers walking in 160 seconds, the accuracy of this method is approximately 98.5%.
Many dynamic mechanical systems, such as parts-feeders, walking machines, and percussive power tools, are described by equations of motion which are discontinuous. The discontinuities result from kinematic constraint changes which are difficult to foresee, especially in presence of impact. A simulation algorithm for these types of systems must be able to algorithmically predict and detect the kinematic constraint changes without any prior knowledge of the system's motion. This paper presents a rule-based approach to the prediction and detection of kinematic constraint changes between bodies with arc and line boundaries. The developed algorithm's ability to accurately and automatically detect the unpredicted changes of kinematic constraints is demonstrated with a numerical example.
본 논문에서는 촉각의 자극으로 장애물 위치를 파악하는 시각 장애인용 경로안내 및 보행보조 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각장애인의 보행보조를 위한 촉각기반 장애물 감지 모듈과 장애물 높이 인지 모듈, 그리고 장애물 회피를 위한 경로안내 알고리즘으로 구성된다. 촉각기반 장애물 감지 모듈은 서보 모터의 회전력으로 시각장애인의 엄지를 자극하여 좌 우 전방에 위치한 각각의 장애물을 감지한다. 장애물 높이 인지 모듈은 선형 배치된 초음파 센서들로부터 감지된 데이터를 통합하여, 장애물의 높이를 상 중 하 3단계로 구별한다. 제안된 시스템의 경로안내 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 GPS 수신기의 신호로 현재 위치 값을 갱신하여 시각장애인에게 최적화된 맞춤형 경로를 안내한다. 또한, 설계된 경로안내 알고리즘은 시각장애인용 경로안내 앱과 블루투스로 연동하여 시각장애인에게 음성으로 정보를 전달한다. 제안된 시스템은 불확실한 경로를 탐색하여 장애물 배치 상황에 맞도록 회피 경로를 생성함으로써 시각장애인의 보행을 도울 것이다.
In this paper, we consist of three dimensional acceleration sensor as a small-sized sensor module to acquire base technologies that need to estimate exhibition audience' moving distance. and that we developed algorism and device that can calculate acceleration in gravity direction with attaching it to people's body part without regard to three dimensional direction. By making use of the sensor module, we have to process the data that let it quantitatively process possible to measure people's walk and movement by computer system. We normalized sensor output data in the process of change from sensor module to acquisition of data, rectangular coordinates and single scalar acceleration value in gravity direction. Printed out sensor data attaching sensor module to people's body part is used for motion pattern detection after normalization, Motion sensor devised mode change algorism because it print data of other pattern according to attached position of body. For algorism design, we collected data occurring during walking about subject and we also defined occurring problem domain after analyzing the data. We settle defined problem domain and that we simulated the walking number measuring instrument with highly efficient in restricted environment.
본 연구는 합리적인 역세권 범위를 설정하고 이에 미치는 요인을 규명하기 위해 CHAID분석을 이용하여 서울시의 강남 강북지역에 대해 SIA모형을 개발하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지하철 역세권에 영향을 미치는 변수를 중심으로 상관관계를 분석한 결과, 역세권 지가에 영향을 미치는 주요요인이 도보거리로 나타났으며, 두 관계를 이용하여 SIA모형을 개발하였다. 둘째, SIA모형식(선형식, 2차 다항식)을 비교분석한 결과, 강남 북의 역세권의 범위는 지하철역사로부터 도보거리기준으로 강남지역이 767m, 강북지역이 452m로 각각 다르게 나타났다. 셋째, 강남지역의 구간 1(0$\leq$175m)의 경우 역으로부터 거리와 가격과의 관계가 선형이 아닌 2차 다항식의 형태를 나타내고 있다 따라서 현행 도시철도법상 역세권 범위 반경 500m의 기준을 획일적으로 적용하기 보다는 도시의 지역적 특성을 고려하여 재설정하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권2호
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pp.139-144
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2024
In this study, four types of fall detection systems - designed with YOLOPose, principal component analysis (PCA), convolutional neural network (CNN), and long short-term memory (LSTM) architectures - were developed and compared in the detection of everyday falls. The experimental dataset encompassed seven types of activities: walking, lying, jumping, jumping in activities of daily living, falling backward, falling forward, and falling sideways. Keypoints extracted from YOLOPose were entered into the following architectures: RAW-LSTM, PCA-LSTM, RAW-PCA-LSTM, and PCA-CNN-LSTM. For the PCA architectures, the reduced input size stemming from a dimensionality reduction enhanced the operational efficiency in terms of computational time and memory at the cost of decreased accuracy. In contrast, the addition of a CNN resulted in higher complexity and lower accuracy. The RAW-LSTM architecture, which did not include either PCA or CNN, had the least number of parameters, which resulted in the best computational time and memory while also achieving the highest accuracy.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.331-336
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2008
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. To achieve this goal, we present a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers has been also presented. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
Kim, JeongKyun;Bae, Myung-Nam;Lee, Kang Bok;Hong, Sang Gi
ETRI Journal
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제42권1호
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pp.46-53
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2020
Gait analysis is an effective clinical tool across a wide range of applications. Recently, inertial measurement units have been extensively utilized for gait analysis. Effective gait analyses require good estimates of heel-strike and toe-off events. Previous studies have focused on the effective device position and type of triaxis direction to detect gait events. This study proposes an effective heel-strike and toe-off detection algorithm using a smart insole with inertial measurement units. This method detects heel-strike and toe-off events through a time-frequency analysis by limiting the range. To assess its performance, gait data for seven healthy male subjects during walking and running were acquired. The proposed heel-strike and toe-off detection algorithm yielded the largest error of 0.03 seconds for running toe-off events, and an average of 0-0.01 seconds for other gait tests. Novel gait analyses could be conducted without suffering from space limitations because gait parameters such as the cadence, stance phase time, swing phase time, single-support time, and double-support time can all be estimated using the proposed heel-strike and toe-off detection algorithm.
This paper describes the detection of spatio-temporal parameter using an accelerometer and footswitches to evaluate a symmetry and balance of hemiplegic patients. We detected gait data using a 3-axis accelerometer that mounted between L3 and IA intervertebral area and footswitches made by FSR-Sensor attached insole. To minimize the error of the gait parameters to be detected incorrectly in case of using only accelerometer, we enhancement the performance of detection by measuring an accelerometer and foots witches data at the same time. So, it was possible to detect more accurate gait parameters. As a result, we can confirm the symmetry and balance of hemiplegic patients. In the future. these results could be used to evaluate the walking ability in hemiplegic patients in clinical pratice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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