[논문]가속도 신호를 이용한 실시간 보행 분석

강구태; 박경태; 김기련; 최병철; 정동근

doi:10.5369/jsst.2009.18.6.449

가속도 신호를 이용한 실시간 보행 분석
Real time gait analysis using acceleration signal 원문보기

센서학회지 = Journal of the Korean Sensors Society, v.18 no.6, 2009년, pp.449 - 455

강구태 (동아대학교 의과대학 의공학교실) , 박경태 ((주)피지오랩) , 김기련 ((주)피지오랩) , 최병철 (춘해보건대학 의용공학과) , 정동근 (동아대학교 의과대학 의공학교실)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we developed a digital gait analyzer using the triaxial accelerometer(TA). An approach for normal gait detection employing decay slope peak detection(DSPD) algorithm was presented. The TA was attached to the center of the waist of a subject. The subject walked a bare floor at 60, 92 and 120 steps/minute. We analyzed vertical axis acceleration signal for gait detection. At 60, 92, 120 steps/minute walking, detection accuracy of gait events were over 99 % accuracy.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이와 같이 다양한 만보계와 가속도 센서를 이용한 생체 활동에 대한 연구는 여러 가지로 이루어져 있으나 활동량 평가를 위한 기준인 보행 검출 방법 및 정확도에 대해서는 많이 보고되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 개인의 위치 추정 및 보행 상태 모니터링을 위한 예비 연구로 3축 가속도 센서를 이용한 3축 가속도계(triaxial accelerometer, TA)의 구현과 이를 이용한 보행 및 보행 속도의 변화에 무관한(independent) 보행 검출 방법에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 디지털만보계를 제작하였고, 제작된 만보계로부터 획득한 가속도 신호로부터 보행 속도에 무관하게 보행 이벤트를 검출하는 방법에 대하여 기술하였다. 보행 속도에 따른 보행 이벤트를 검출하기 위해 분당 60, 92, 120보의 다양한 보행 속도에서 가속도 신호를 획득하고 DSPD 방법을 이용하여 보행 이벤트를 검출하였다.

제안 방법

(1) 3축 가속도 센서로부터 얻은 중력방향 가속도 신호(VT)와 보행 이벤트 검출을 위한 비교 신호(comparative signal, Sc)를 시간에 따라 하나씩 비교한다.
Fig. 7은 보행 속도에 따른 파워 스펙트럼으로 초기 10초 동안의 반복을 제거한 후 512개의 데이터에 대해 FFT(fast Fourier transform)를 수행하였다. 먼저, AP 방향(Fig.
가속도 센서는 Freescale®의 MMA7260QT를 사용하여 가속도 검출 회로를 구현하였다.
1(a)는 가속도 센서와 MCU, Bluethooth module (Firmtech, FB155BC)이 내장된 장비로 82×51×14 mm 크기와 약 57 g의 무게를 가진다. 가속도 센서로부터 검출된 신호는 ATmega168 MCU를 사용하여 10-bit 디지털로 변환하고, 120 Hz로 샘플링 하였다. 샘플링 된 가속도 신호는 Bluetooth module을 사용하여 PC로 실시간 무선으로 전송하여 분석하였다(Fig.
보행 검출 전 신호 전처리로 DC 성분 제거, 안정성(stationarity) 확보를 위해 선형 추세(linear trend)를 제거하였다. 그리고 보행 중에 발생되는 보행 가속도 이외의 측정 잡음이나 고주파 잡음(spike noise), 중력 가속도를 제거하기 위해 이동평균(moving average, MA) (window size w=6)^[21]과 중간값 필터(median filter, MF)(filter length n=3)^[22]를 사용하였다.
보행 검출 전 신호 전처리로 DC 성분 제거, 안정성(stationarity) 확보를 위해 선형 추세(linear trend)를 제거하였다. 그리고 보행 중에 발생되는 보행 가속도 이외의 측정 잡음이나 고주파 잡음(spike noise), 중력 가속도를 제거하기 위해 이동평균(moving average, MA) (window size w=6)^[21]과 중간값 필터(median filter, MF)(filter length n=3)^[22]를 사용하였다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 디지털만보계를 제작하였고, 제작된 만보계로부터 획득한 가속도 신호로부터 보행 속도에 무관하게 보행 이벤트를 검출하는 방법에 대하여 기술하였다. 보행 속도에 따른 보행 이벤트를 검출하기 위해 분당 60, 92, 120보의 다양한 보행 속도에서 가속도 신호를 획득하고 DSPD 방법을 이용하여 보행 이벤트를 검출하였다. 보행 이벤트 검출은 가속도 신호가 비교적 크게 나타나는 VT 방향 신호를 사용하였고 간단한 전처리를 거친 후 보행 이벤트를 검출하였다.
보행 속도에 따른 보행 이벤트를 검출하기 위해 분당 60, 92, 120보의 다양한 보행 속도에서 가속도 신호를 획득하고 DSPD 방법을 이용하여 보행 이벤트를 검출하였다. 보행 이벤트 검출은 가속도 신호가 비교적 크게 나타나는 VT 방향 신호를 사용하였고 간단한 전처리를 거친 후 보행 이벤트를 검출하였다. 본 연구결과는 시험된 모든 보행 속도에서 정확도가 95 % 이상으로 디지털 만보계의 기본적인 요구조건을 만족하였으며, 분당 60보의 느린 보행 검출에 DSPD 방법이 효과적으로 신호를 검출 가능함을 제시하였다.
가속도 센서로부터 출력되는 3축 가속도 신호는 보행 전후 방향(anterior-posterior, AP) 또는 X축 방향, 좌우 방향(medio-lateral, ML) 또는 Y축 방향 그리고 중력 수직 방향(vertical, VT) 또는 Z축 방향으로 보행 검출은 3축 가속도 신호 중에서 신호가 상대적으로 크게 나타나는 VT가속도 신호를 사용하였다. 보행속도는 디지털 메트로놈(metronome)을 사용하여 분당 60, 92, 120보의 속도로 보행하였으며, 측정의 신뢰성을 높이기 위해 각 보행속도에서 3회씩 측정하여 분석하였다.
6 kg이다. 피검자들은 사람의 무게 중심 위치인 허리 중앙 배꼽 아래에 TA를 착용하고(Fig. 2), 평지 바닥에 표시된 직선을 따라 전방을 주시하며 보행하였다. 가속도 센서로부터 출력되는 3축 가속도 신호는 보행 전후 방향(anterior-posterior, AP) 또는 X축 방향, 좌우 방향(medio-lateral, ML) 또는 Y축 방향 그리고 중력 수직 방향(vertical, VT) 또는 Z축 방향으로 보행 검출은 3축 가속도 신호 중에서 신호가 상대적으로 크게 나타나는 VT가속도 신호를 사용하였다.

대상 데이터

2), 평지 바닥에 표시된 직선을 따라 전방을 주시하며 보행하였다. 가속도 센서로부터 출력되는 3축 가속도 신호는 보행 전후 방향(anterior-posterior, AP) 또는 X축 방향, 좌우 방향(medio-lateral, ML) 또는 Y축 방향 그리고 중력 수직 방향(vertical, VT) 또는 Z축 방향으로 보행 검출은 3축 가속도 신호 중에서 신호가 상대적으로 크게 나타나는 VT가속도 신호를 사용하였다. 보행속도는 디지털 메트로놈(metronome)을 사용하여 분당 60, 92, 120보의 속도로 보행하였으며, 측정의 신뢰성을 높이기 위해 각 보행속도에서 3회씩 측정하여 분석하였다.
본 연구는 건강한 피검자 3명(여성 1명, 남성 2명)을 대상으로 보행신호를 수집하였다(Table 1). 평균 나이는 31±6.
4 (a)). 본 연구에서는 120 Hz의 샘플링으로 24개의 샘플에 대하여 증가한다. 그리고 비교신호가 0.

데이터처리

정확도는 피검자에 대하여 각 보행 속도에서 100보를 3회 측정하여 이를 평균한 값으로 계산하였다. 100보당 보행 검출의 정확도는 분당 보행 속도 60, 92보일 때, 각각 99.

이론/모형

보행 검출은 Christove 등^[23,24]이 ECG에서 QRS 검출을 위해 제시한 방법을 사용하여 본 연구에서 문턱치를 넘는 봉우리에 대하여 기울기 감소 봉우리 검출(decay slope peak detection, DSPD) 방법을 개발, 보행이벤트 검출을 위해 사용하였으며 방법은 다음과 같다(Fig. 3).

성능/효과

정확도는 피검자에 대하여 각 보행 속도에서 100보를 3회 측정하여 이를 평균한 값으로 계산하였다. 100보당 보행 검출의 정확도는 분당 보행 속도 60, 92보일 때, 각각 99.7 %와 99.5 %로 모든 보행 이벤트를 찾는 것으로 나타났으며, 보행 속도가 120일 때는 98.4 %로 빠른 보행 속도에서는 보행 이벤트를 놓치는 경우가 발생함을 알 수 있다(Table 2). 이는 하나의 보행 이벤트를 검출한 후, 다음 보행 이벤트를 찾기 위한 비교 신호의 기울기 감소가 완만하여 다음 보행 이벤트를 검출하지 못했기 때문에 발생한 문제이다.
이는 ML의 경우 AP나 VT 방향과 같이 1보로 1주기가 완성되는 것이 아니라 좌우 1보씩 보행을 하여 1주기가 완성되기 때문이다. 또한 SVM에 대한 주파수 분석에서는 분당 보행속도 60, 92, 120보에서 각각 1.17 Hz, 1.88 Hz, 2.34 Hz로 기본 주파수가 나타났으며, AP와 VT 방향 가속도의 기본주파수와 같음을 알 수 있다.
모든 보행 속도에서 주기성을 가지는 보행 파형이 관찰되었고, 보행 신호의 주기성은 ML 방향보다는 AP, VT 방향 가속도 신호에서 잘 나타났다. 또한 보행 속도가 빨라짐에 따라 3축 가속도 신호와 SVM의 진폭이 커졌으며, 보행 주기는 짧아져 보행 속도에 따라 가속도 신호의 패턴이 다르게 나타남을 알 수 있다.
디지털 보행분석기 작동 후 안정화된 보행 신호를 얻기 위해 초기 반복(iteration) 시간 10초를 버리고 5초 동안의 보행 신호보였다. 모든 보행 속도에서 주기성을 가지는 보행 파형이 관찰되었고, 보행 신호의 주기성은 ML 방향보다는 AP, VT 방향 가속도 신호에서 잘 나타났다. 또한 보행 속도가 빨라짐에 따라 3축 가속도 신호와 SVM의 진폭이 커졌으며, 보행 주기는 짧아져 보행 속도에 따라 가속도 신호의 패턴이 다르게 나타남을 알 수 있다.
보행 이벤트 검출은 가속도 신호가 비교적 크게 나타나는 VT 방향 신호를 사용하였고 간단한 전처리를 거친 후 보행 이벤트를 검출하였다. 본 연구결과는 시험된 모든 보행 속도에서 정확도가 95 % 이상으로 디지털 만보계의 기본적인 요구조건을 만족하였으며, 분당 60보의 느린 보행 검출에 DSPD 방법이 효과적으로 신호를 검출 가능함을 제시하였다.
0 MPH는 피검자의 신체 조건에 따라 다르지만 보폭을 60 cm로 간주할 때 분당 90보에 해당한다. 본 연구결과에서는 분당 92보에서 99.5 %의 정확도를 보여 가속도 신호를 이용한 DSPD 보행 검출이 Melanson 등이 사용한 기존 만보계^[12]에 비하여 정확도가 높음을 알 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 전자식 만보계는 어떤 문제점을 가지고 있는가?	전자식 만보계는 OMRON®[7]이나 YAMASA®[8] 등에서 다양한 크기와 부착위치, 부착 방법에 따른 만보계가 제작되어 연구[9-11] 및 건강을 위해 일반인이 많이 사용하고 있다. 그러나 기존 만보계의 경우 느린 보행에서 보행 수가 저평가(underestimation) 되거나[12] 외부잡음에 의해 발생하는 보행 검출 오류로 과대평가(overestimation)되기도 한다. 또 계단을 오르거나 내릴 때 평지 보행에 비하여 오차가 많이 발생한다고 보고되어 있다[13].
	성인의 육체 활동은 어떤 부분에 있어 중요한 역할을 하는 것으로 알려졌는가?	최근에 성인의 육체 활동(physical activity, PA)이 삶의 질을 향상시키고 자립적인 생활 및 질병 예방에 있어서 중요한 역할을 하는 것으로 알려졌다. 적절한 강도의 규칙적인 운동(daily physical activity, DPA)은 심혈관계 질병(cardiovascular disease), 제2형 당뇨병(type 2 diabetes mellitus), 비만(obesity)과 같은 다양한 만성질환(chronic disease)의 발병 위험을 낮출 수 있다고 폭넓게 보고되어 있다.
	적절한 강도의 규칙적인 운동은 어떤 효과가 있는가?	최근에 성인의 육체 활동(physical activity, PA)이 삶의 질을 향상시키고 자립적인 생활 및 질병 예방에 있어서 중요한 역할을 하는 것으로 알려졌다. 적절한 강도의 규칙적인 운동(daily physical activity, DPA)은 심혈관계 질병(cardiovascular disease), 제2형 당뇨병(type 2 diabetes mellitus), 비만(obesity)과 같은 다양한 만성질환(chronic disease)의 발병 위험을 낮출 수 있다고 폭넓게 보고되어 있다. 게다가 PA의 강도를 좀 더 높인다면 정신적인 웰빙(mental well-being) 뿐만 아니라 치매, 인지장애(cognitive impairment)와 관련된 위험을 줄이는 것으로 보고되었다[1].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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