[논문]다양한 보행속도와 경사각에 대한 보행수 검출을 위한 필터링 조건과 역치의 결정

권유리; 김지원; 이재호; 탁계래; 엄광문

doi:10.9718/jber.2009.30.6.516

다양한 보행속도와 경사각에 대한 보행수 검출을 위한 필터링 조건과 역치의 결정
Determination of filtering condition and threshold for detection of Gait-Cycles under Various Gait Speeds and Walkway Slopes 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.30 no.6, 2009년, pp.516 - 520

권유리 (건국대학교 의학공학부) , 김지원 (건국대학교 의학공학부) , 이재호 (건국대학교 의학공학부) , 탁계래 (건국대학교 의학공학부) , 엄광문 (건국대학교 의학공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to determine optimal filtering condition and threshold for the detection of gait-cycles for various walkway slopes as well as gait velocities. Ten young healthy subjects with accelerometer system on thigh and ankle walked on a treadmill at 9 conditions (three speeds and three slopes) for 5 minutes. Two direction signals, i.e. anterior-posterior (AP) and superior-inferior (SI) directions, of each sensor (four sensor orientations) were used to detect specific events of gait cycle. Variation of the threshold (from -1G to 1G) and lowpass cutoff frequency (fc) were applied to the event detection and their performance was evaluated according to the error index (EI), which was defined as the combination of the accuracy and false positive rate. Optimal fc and threshold were determined for each slope in terms of the EI. The optimal fc, threshold and their corresponding EI depended much on the walkway slope so that their coefficients of variation (CV) ranged 19~120%. When all data for 3 slopes were used in the identification of optimal conditions for each sensor, the best error indices for all sensor orientations were comparable ranging 1.43~1.76%, but the optimal fc and threshold depended much on the sensor position. The result indicates that the gait-cycle detection robust to walkway slope is possible by threshold method with well-defined filtering condition and threshold.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 다양한 보행속도뿐 아니라 보행로의 다양한 기울기에서도 정확한 보행수를 측정할 수 있도록, 적절한 저역통과 필터의 차단주파수와 보행수 검출의 역치를 결정하고자 하였다.
식(3)의 오차지수를 이용하여, 각 각도별로 오차지수를 최소로 하는 최적의 필터링조건과 역치 (최적조건)를 구하고 그 값들의 각도에 따른 변동정도를 변동계수로 파악하였다. 또한 일반적으로 사용되는 0도에서의 최적조건을 다른 각도의 보행데이터에 적용하였을 때의 보행검출의 성능을 평가하고자 하였다.
또한, 전체 데이터(3가지 각도 모두 포함)에 대한 최적조건을 구하고, 그 성능을 각 각도별 최적조건에 대한 성능과 비교평가하여, 모든 각도에 대한 보행수 검출이 한가지의 최적조건을 이용하여 양호하게 수행될 수 있는지를 평가하고자 하였다.
본 연구에서는 보행수 검출을 위해 젊은 성인 남녀 모두 다양한 보행속도와 경사로에서 범용적으로 사용할 수 있는 최적의 차단주파수와 역치를 고찰하였다.

제안 방법

그림 1은 보행 신호 계측시스템과 신체부착모습을, 그림 2는 계측시스템의 구성을 나타낸다. 그림 2와 같이, 3축 가속도센서 (MMA 72690, Freescale, USA)의 신호를 마이크로프로세서 (ATmega8535 L, Atmel, USA)에서 AD변환한 후, RF통신 (nFR2401, Nordic, Norway)을 통해 메인 컴퓨터에 전송하여 모니터링 및 저장하도록 하였다. 계측시스템을 보수계의 일반적인 부착 위치이면서 선행연구[4,13,17]에서도 사용했던 대퇴와 발목 부분에 그림 1 (b-c)와 같이 부착하였다.
위의 모든 분석은 4가지 센서부착조건 (2위치×2방향)에 대하여 각각 수행하였다. 또한, 전체 데이터에 대한 최적조건을 사용할 경우에 센서부착조건에 따른 오차지수의 변동계수도 평가하였다.
보행이벤트 검출 전에, 다음과 같이 가속도신호의 필터링을 수행하였다. 먼저 신호의 DC 성분을 제거하기 위해 0.15Hz의 4차 Butterworth 고역통과필터를 사용하였고, 고주파 잡음에 의해 한 보행주기에 보행수가 여러 번 검출되는 것을 막기 위해 4차 Butterworth 저역통과필터를 사용하였다. 보행수 검출의 성능이 사용된 역치와 저역통과필터의 차단주파수에 크게 의존하므로, 이를 각각 -1g~1g, 0.
모든 피험자는 트레드밀 위에서 9가지 조건 (3가지 속도×3가지 각도)에서 5분씩 걷도록 하였다.
15Hz의 4차 Butterworth 고역통과필터를 사용하였고, 고주파 잡음에 의해 한 보행주기에 보행수가 여러 번 검출되는 것을 막기 위해 4차 Butterworth 저역통과필터를 사용하였다. 보행수 검출의 성능이 사용된 역치와 저역통과필터의 차단주파수에 크게 의존하므로, 이를 각각 -1g~1g, 0.5 ~ 8Hz의 범위에서 0.01g와 0.1Hz씩 변화시키며 보행수 검출의 성능을 평가하였다.
위의 모든 분석은 4가지 센서부착조건 (2위치×2방향)에 대하여 각각 수행하였다.
따라서, 본 연구에서 사용한 측정 시스템의 차량탑승시의 오검출률 (false positive rate: FP)을 조사할 필요가 있었다. 이를 위해, 1명의 피험자가 보행수 검출시스템을 착용 후 보조석에 앉아 포장도로 16.3km를 6회 이동하여, 이 때 오검출된 보행수를 분석하였다.
피험자는 모두 평상시에 사용하는 운동화를 착용하였고, 트레드밀 손잡이는 잡지 않고 시선은 정면을 바라보게 하였다. 자연스러운 보행을 위해 각 조건에서 약 1분정도의 연습을 하였다(그림 3).
모든 피험자는 트레드밀 위에서 9가지 조건 (3가지 속도×3가지 각도)에서 5분씩 걷도록 하였다. 피험자는 모두 평상시에 사용하는 운동화를 착용하였고, 트레드밀 손잡이는 잡지 않고 시선은 정면을 바라보게 하였다. 자연스러운 보행을 위해 각 조건에서 약 1분정도의 연습을 하였다(그림 3).

대상 데이터

본 연구에는 신경계 질환과 사고 이력이 없는 건강한 20대 남자 5명과 여자 5명이 참가하였다 (표 1). 피험자는 모두 실험에 대해 사전동의를 하였다.
트레드밀 (RX9200S, 두비원, 한국)을 보행로로서 사용하였고, 보행로의 경사각은 0, 5, 10도의 오르막경사를 사용하였다. 보행속도는 한국인 청장년의 평균보행속도 (1.

이론/모형

보행수 검출방법으로서 역치(threshold) 방법[4-5,9,13]을 사용하였고, 가속도의 크기가 역치보다 작아질 때를 보행이벤트로 인정하였다. 보행이벤트 검출 전에, 다음과 같이 가속도신호의 필터링을 수행하였다.

성능/효과

경사각에 따른 차단주파수와 역치의 변동계수는 각각 평균 28%, 88%로서, 보행로의 각도에 따라 최적의 차단주파수와 역치가 크게 달라짐을 알 수 있다.
여기에서 #는 대상으로 하는 실험 데이터의 평균 정확도이고, SD_accu는 정확도의 표준편차, #는 오검출률의 평균이다. 따라서 해당 필터링조건과 역치에 대한 검출의 정확도가 높고 정확도의 변동이 작으며 오검출률이 작을수록 오차지수가 작게 되어 전체적인 성능이 우수함을 나타낸다. 오검출률이 높을 경우, 장시간 자동차를 사용하는 사람은 보행이 없어도 많은 보행을 수행한 것으로 판단되므로 다른 평가항목에 비해 10배의 비중을 두었다.
이는, 다양한 경사각의 보행로에 대해서 동일한 조건을 사용해도 오차지수가 큰 손실없이 안정적으로 보행수를 검출할 수 있음을 의미한다. 또한, SD_accu 평균이 1.14%로 매우 낮은 것은 속도, 각도뿐만 아니라 피험자별로도 매우 안정적임을 나타낸다. 이 경우에도, 센서부착조건에 따른 차단주파수와 역치의 CV가 각각 55%, 187%로서, 부착위치와 방향에 따라 별도의 값을 지정하는 것이 필요함을 알 수 있다.
모든 경사에서의 모든 데이터를 포함하여 최적조건을 도출한 경우, 각 센서의 정확도는 99.9 ~ 100.2%였고 정확도의 표준편차는 0.63 ~ 1.77%였으며 오차지수는 1.43 ~ 1.76%로 매우 양호하였다. 이러한 결과는, 센서 부착위치별로 최적의 차단주파수와 역치를 결정한다면 동일한 시스템을 사용하여 다양한 경사로에 대한 보행수를 정확히 계측할 수 있음을 시사한다.

후속연구

따라서, 본 연구에서 사용한 측정 시스템의 차량탑승시의 오검출률 (false positive rate: FP)을 조사할 필요가 있었다.
이러한 결과는, 센서 부착위치별로 최적의 차단주파수와 역치를 결정한다면 동일한 시스템을 사용하여 다양한 경사로에 대한 보행수를 정확히 계측할 수 있음을 시사한다. 또한, 앞으로의 연구에서는 고령자를 대상으로 실험하는 것과 계단이나 내리막 경사와 같은 다양한 환경을 포함하여 최적의 차단주파수와 역치를 결정하는 것이 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 실험에서 보행수 검출방법으로 사용한 방법은?	보행수 검출방법으로서 역치(threshold) 방법[4-5,9,13]을 사용하였고, 가속도의 크기가 역치보다 작아질 때를 보행이벤트로 인정하였다. 보행이벤트 검출 전에, 다음과 같이 가속도신호의 필터링을 수행하였다.
	Salim Ghoussayni 등이 개발한 발의 속도를 이용한 FVA와 Eric Desailly 등이 개발한 HPA의 문제점은?	1배로 하여 고역통과필터링을 수행하는 HPA (high pass algorithm)[18]를 개발하였다. 하지만, 이러한 알고리즘에서는 영위상필터 (zero-lag filter)를 사용하였기 때문에 보행수의 실시간 검출이 불가능하여 비실용적이다.
	최근 일상생활동안의 신체 활동량을 정량적으로 평가하기 위해 어떤 측정이 이루어지고 있는가?	최근 일상생활동안의 신체 활동량 (physical activity)을 정량적으로 평가하기 위해 보수계 (pedometer)나 가속도계 (accelerometer)를 이용한 보행수 측정이 이루어지고 있으며 [1-4], 정확한 보행 검출을 위한 알고리즘이 개발되고 있다.

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표제어: PCR

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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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