대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
Most Koreans walk having their toes in or out, because of their sedentary lifestyles. In addition, using smartphone while walking makes having a desirable walking posture even more difficult. The goal of this study is to make a simple system which easily analyze and inform any person his or her pers...
Most Koreans walk having their toes in or out, because of their sedentary lifestyles. In addition, using smartphone while walking makes having a desirable walking posture even more difficult. The goal of this study is to make a simple system which easily analyze and inform any person his or her personal walking habit. To discriminate gait patterns, we developed a gait monitoring system using a 3-axis accelerometer and a foot pressure monitoring system. The developed system, with an accelerometer and a few pressure sensors, can acquire subject's foot pressure and how tilted his or her torso is. We analyzed the relationship between type of gate and sensor data using this information. As the result of analysis, we could find out that statistical parameters like standard deviation and root mean square are good for discriminating among torso postures, and k-nearest neighbor algorithm is good at clustering gait patterns. The developed system is expected to be applicable to medical or athletic fields at a low price.
Most Koreans walk having their toes in or out, because of their sedentary lifestyles. In addition, using smartphone while walking makes having a desirable walking posture even more difficult. The goal of this study is to make a simple system which easily analyze and inform any person his or her personal walking habit. To discriminate gait patterns, we developed a gait monitoring system using a 3-axis accelerometer and a foot pressure monitoring system. The developed system, with an accelerometer and a few pressure sensors, can acquire subject's foot pressure and how tilted his or her torso is. We analyzed the relationship between type of gate and sensor data using this information. As the result of analysis, we could find out that statistical parameters like standard deviation and root mean square are good for discriminating among torso postures, and k-nearest neighbor algorithm is good at clustering gait patterns. The developed system is expected to be applicable to medical or athletic fields at a low price.
본 논문에서는 3축 가속도 센서와 족압 시스템 개발을 통해 보행자의 패턴을 분석하고 정상 보행을 위한 데이터를 제공하고자 하였다. 개발된 시스템은 두 센서 기반의 임베디드 시스템을 통합하여, 하나의 모니터링 장치와 통신하는 통합 시스템 형태이며 족압 센서를 통해 걸음 습관에 관계된 족압 데이터를 취득하고 상체에 장착된 3축 가속도 센서를 통해 걷는 자세에 관계된 세 축의 데이터를 취득하여 이를 4.
[7] 가속도, 족압을 동시에 이용한 사례도 있으나, 가속도 센서를 본 연구에서와 같은 상지가 아닌 신발에 장착한다는 차이가 있다.[8-9] 본 연구의 목적은 어떠한 신발에도 간편히 장착될 수 있는 저비용의 장비를 이용하여 걸음의 유형을 파악하게 하는 것이다.
제안 방법
본 논문에서는 3축 가속도 센서와 족압 시스템 개발을 통해 보행자의 패턴을 분석하고 정상 보행을 위한 데이터를 제공하고자 하였다. 개발된 시스템은 두 센서 기반의 임베디드 시스템을 통합하여, 하나의 모니터링 장치와 통신하는 통합 시스템 형태이며 족압 센서를 통해 걸음 습관에 관계된 족압 데이터를 취득하고 상체에 장착된 3축 가속도 센서를 통해 걷는 자세에 관계된 세 축의 데이터를 취득하여 이를 4.0 Bluetooth 통신(BLE : Bluetooth Low Energy)을 통해 모니터링 장치로 전송하였다. 그리고 모니터링 장치에서 데이터 처리 과정을 거쳐 현재 시스템 이용자의 보행 패턴을 정상 보행 패턴과 비교 분석하였다.
0 Bluetooth 통신(BLE : Bluetooth Low Energy)을 통해 모니터링 장치로 전송하였다. 그리고 모니터링 장치에서 데이터 처리 과정을 거쳐 현재 시스템 이용자의 보행 패턴을 정상 보행 패턴과 비교 분석하였다. 정상인의 보통 걸음, 두 발끝을 안쪽을 향해 모아 걷는 안짱 걸음, 발끝을 바깥쪽으로 벌려 걷는 팔자 걸음을 전처리를 통하여 특징이 잘 나타나도록 변형하고, k-최근접 알고리즘을 통하여 보행 유형을 파악할 수 있었다.
측정된 데이터는 팔자 걸음, 안짱 걸음, 정상 걸음 등의 걸음 유형을 판단하는 데 이용된다. 임베디드 시스템에 두 종류의 센서를 연결하여 취득한 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 모니터링 장치로 전송하고, 자세를 분석하는 알고리즘을 설계하였다.
대상 데이터
정상인의 ①보통 걸음, 두 발끝을 안쪽을 향해 모아 걷는 ②안짱 걸음, 발끝을 바깥쪽으로 벌려 걷는 ③팔자 걸음의 세 가지의 보행 유형에 대한 가속도와 족압 데이터를 획득하였다. 각각의 보행 유형은 또한 ㉠상체를 좌우로 흔듦, ㉡허리를 앞으로 굽힘, ㉢허리를 곧게 폄의 세 가지의 다른 상체 움직임에 대해 측정되었다.
데이터처리
상체의 굽은 정도는 제곱평균제곱근(root mean square; RMS)을 이용하여 계산된다. 제곱평균제곱근은 주기성을 갖는 값의 통계적 척도로 이용되는 대표적인 통계량이며 식 1과 같이 계산된다:
성능/효과
정상인의 보통 걸음, 두 발끝을 안쪽을 향해 모아 걷는 안짱 걸음, 발끝을 바깥쪽으로 벌려 걷는 팔자 걸음을 전처리를 통하여 특징이 잘 나타나도록 변형하고, k-최근접 알고리즘을 통하여 보행 유형을 파악할 수 있었다. 또한 가속도 센서의 데이터를 이용하여 걸을 때의 상체 자세를 정상, 측면으로의 흔들림, 앞으로 굽음의 세 가지로 구분할 수 있었다. 제안된 시스템은 간편하고 저렴한 가격으로 제작이 가능하여 향후 가정이나 의료용, 스포츠연구용으로의 활용이 기대되며 향후 9가지의 보행 형태 외에 보다 다양한 보행 형태의 구분에 대한 추가 연구가 필요하다.
그리고 모니터링 장치에서 데이터 처리 과정을 거쳐 현재 시스템 이용자의 보행 패턴을 정상 보행 패턴과 비교 분석하였다. 정상인의 보통 걸음, 두 발끝을 안쪽을 향해 모아 걷는 안짱 걸음, 발끝을 바깥쪽으로 벌려 걷는 팔자 걸음을 전처리를 통하여 특징이 잘 나타나도록 변형하고, k-최근접 알고리즘을 통하여 보행 유형을 파악할 수 있었다. 또한 가속도 센서의 데이터를 이용하여 걸을 때의 상체 자세를 정상, 측면으로의 흔들림, 앞으로 굽음의 세 가지로 구분할 수 있었다.
후속연구
제안된 시스템은 간편하고 저렴한 가격으로 제작이 가능하여 향후 가정이나 의료용, 스포츠연구용으로의 활용이 기대되며 향후 9가지의 보행 형태 외에 보다 다양한 보행 형태의 구분에 대한 추가 연구가 필요하다. 또한 본 연구에서는 보행 유형과 상체의 자세 별로 다른 피험자로부터 데이터를 얻지 못하였지만 실제의 보행 유형과 상체의 자세 별 피험자를 대상으로 데이터를 취득하여 연구를 보완할 계획이다.
또한 가속도 센서의 데이터를 이용하여 걸을 때의 상체 자세를 정상, 측면으로의 흔들림, 앞으로 굽음의 세 가지로 구분할 수 있었다. 제안된 시스템은 간편하고 저렴한 가격으로 제작이 가능하여 향후 가정이나 의료용, 스포츠연구용으로의 활용이 기대되며 향후 9가지의 보행 형태 외에 보다 다양한 보행 형태의 구분에 대한 추가 연구가 필요하다. 또한 본 연구에서는 보행 유형과 상체의 자세 별로 다른 피험자로부터 데이터를 얻지 못하였지만 실제의 보행 유형과 상체의 자세 별 피험자를 대상으로 데이터를 취득하여 연구를 보완할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
자세가 건강에 미치는 영향을 정량적으로 알기 위하여 어떤 연구가 이루어졌는가?
[1] 이는 걷는 자세에 영향을 끼치게 되고, 결국 이러한 부적절한 자세가 건강에 미치는 영향도 적지 않다. 자세가 건강에 미치는 영향을 정량적으로 알기 위하여 가속도계와 족압 센서 등을 이용하여 인간의 보행 균형과 정상/비정상 여부 등을 알아내기 위한 연구가 이뤄져 왔다. 박용덕 등은 인코더와 근전도 센서를 함께 사용하여 발목에 부착한 가속도 센스를 이용하여 보행 불균형을 측정하였다.
자세가 건강에 미치는 영향을 정량적으로 알기 위하여 진행된 연구에는 어떤 것들이 있는가?
자세가 건강에 미치는 영향을 정량적으로 알기 위하여 가속도계와 족압 센서 등을 이용하여 인간의 보행 균형과 정상/비정상 여부 등을 알아내기 위한 연구가 이뤄져 왔다. 박용덕 등은 인코더와 근전도 센서를 함께 사용하여 발목에 부착한 가속도 센스를 이용하여 보행 불균형을 측정하였다.[2] 최항적 등은 뒷허리에 착용하는 가속도 측정 장비를 고안하여 보행시의 3축 가속도를 측정하고, 각 축 데이터의 자기상관계수를 이용한 시계열 분석을 통하여 보행 균형을 평가하는 방법을 제안하였다.[3] 임예택 등은 보행 중의 가속도 데이터를 시계열 분석하여 정상인의 ARMA(autoregressive moving average) 모델을 제시하였다.[4] 이효기 등은 편마비 환자의 가속도 정보를 이용하여 측정한 보행 상태와 적외선 반사마커를 이용한 3차원 동작분석 시스템을 이용한 보행 상태의 상관계수가 0.9 이상임을 보여 가속도 센서가 보행 평가에 있어 3차원 동작 분석 시스템을 대체할 수 있다는 가능성을 보였다.[5] 족압 센서를 이용한 보행 관련 연구로, 이채혁 등은 본 연구에 쓰인 것과 같은 종류의 족압 센서인 힘감지 저항을 이용하여 족압 측정 시스템을 고안하였다.[6] 고안된 시스템을 이용하여 입각기의 상태 변화를 판별할 수 있었으나, 유각기의 상태를 정확히 판별하는 것은 해당 연구의 범위에 포함되지 않았다. 송기선 등도 역시 힘감지 저항을 이용한 족압 측정으로 외족지 보행(팔자 걸음)과 내족지 보행(안짱 걸음)의 시간에 따른 압력 패턴을 추출하였으며, 이를 통하여 외족지 보행과 내족지 보행 여부를 판단할 수 있음을 보였다.[7] 가속도, 족압을 동시에 이용한 사례도 있으나, 가속도 센서를 본 연구에서와 같은 상지가 아닌 신발에 장착한다는 차이가 있다.[8-9] 본 연구의 목적은 어떠한 신발에도 간편히 장착될 수 있는 저비용의 장비를 이용하여 걸음의 유형을 파악하게 하는 것이다.
3축 가속도 센서는 무슨 데이터를 검출할 수 있는가?
3축 가속도 센서 (3-axis accelerometer sensor)는 x축, y축 그리고 z축 세 축의 가속도 데이터를 검출할 수 있다. 가속도 데이터를 통해 센서의 움직임을 측정할 수 있으므로, 이를 응용하여 본 시스템 이용자의 보행 패턴을 분석할 수 있다.
참고문헌 (9)
K. Ko, H. S. Kim and J. H. Woo, "The study of muscle fatigue and risks of musculoskeletal system disorders from text inputting on a smartphone," Journal of the Ergonomics Society of Korea vol. 32, no. 3, pp. 273-278, 2013.
Y. S. Kim, S. K. Kim, J. W. Kwon and S. M. Lee, "A Study of Gait Imbalance Determination System based on Encoder, Accelerometer and EMG sensors," Journal of Rehabilitation Welfare Engineering & Assistive Technology, vol. 10, no. 2, pp. 155-162, 2016.
G. S. Heo, S. H. Yang, S. R. Lee, J. G. Lee and C. Y. Lee, "A Study on Particular Abnormal Gait Using Accelerometer and Gyro Sensor," Journal of the Korean Society for Precision Engineering, vol. 29, no. 11, pp. 254-256, 2014.
Y. T. Lim, K. J. Lee, E. H. Ha and H. S. Kim, "Modeling of Normal Gait Acceleration Signal Using a Time Series Analysis Method," The Transaction Of The Korean Institute of Electrical Engineers D, vol. 54, no. 7, pp. 462-467, 2005
H. K. Lee, S. J. Hwang, D. R. Lee, J. H. Kim, S. H. You, K. J. Lee and Y. H. Kim, "Design of the Algorithm for gait evaluation of patients with hemiplegia using the acceleration data," Conference of The Institute of Electronics and Information Engineers, Jeju, South Korea, pp. 1190-1191.
C. H. Lee, S. C. Moon, T. K. Lim and S. G. Lee, "Development of a Foot Plantar Pressure Sensing System and Characteristic Analysis of the Sensing Signal along Gate Status," 2011 26th Institute of Control, Robotics and Systems Annual Conference, Gwangju, South Korea, pp. 654-659, 2011.
K. S. Song, W. Y. Lee, S. Y. Kang and E. H. Lee, "Study over analysis of in and outside toes walk with pressure analysis," Conference of The Institute of Electronics and Information Engineers, Jeju, South Korea, pp. 1233-1236, 2013.
http://www.eiric.or.kr/KeyDocs/tmp/FN_1512150182649.pdf, accessed on May 1st, 2016.
http://www.yesyesno.com/talking-shoe/, accessed on May 1st, 2016
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