[논문]보행자의 위험인지를 위한 비정상 걸음인식

유창근

doi:10.13067/jkiecs.2017.12.6.1233

보행자의 위험인지를 위한 비정상 걸음인식
Abnormal Step Recognition for Pedestrian Danger Recognition 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.12 no.6, 2017년, pp.1233 - 1242

유창근 (남서울대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Various attempts have been made to prevent crime risk. One of the cases where outdoor pedestrians are attacked by criminals is the abnormal health condition. When a mental or mental condition that can not sustain normal walking due to drunkenness is exposed, the case of being a crime is revealed through crime case analysis. In this study, we propose a method for estimating the state of an individual that can be detected in outdoor activities. In order to avoid the inconvenience of installing a separate terminal for event information transmission of sensors and sensors, it is possible to estimate an abnormal state by using a 3-axis acceleration sensor built in a smart phone. The state of the user can be estimated by analyzing the momentum of the user and analyzing it with the passage of time. It is possible to distinguish the flow of time at regular intervals, to recognize the activity patterns in each time band, and to distinguish between normal and abnormal. In this study, we have evaluated the total amount of kinetic energy and kinetic energy in each direction of the acceleration sensor and the Fourier transformed value of the total energy amount to distinguish the abnormal state.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

2) 본 연구는 그동안의 걸음인식 연구가 개인 인증여부와 실내에서 신체 상태 확인 위주로 진행되었던 것과 달리 옥외에서 생활하는 개인의 상태를 판명할 수 있는 방안을 모색하였으며 개인의 상태 추정을 위하여 걸음 인식을 활용하는 방안을 제안한다. 옥외에서 활동하는 개인의 상태를 추론할 필요성은 개인의 상태와 안전이 서로 관련이 있기 때문이다.
700초부터 850초 구간은 달리고 있는 동안의 운동패턴을 보여주고 있다. 850초가 지나면서는 비틀거리는 걸음을 걷는 양상을 감지하여 보고한 것이다.
만취상태 외에도 보호자 없이 부녀자가 우범지역에서 범죄 다발 시간에 단독으로 활동하고 있는 것, 범죄 행위를 하더라도 그 행위가 주변에 감제되지 않을 뿐 아니라 구조해 줄 수 있는 환경이 되지 않는 곳에서 활동하는 상태 등을 꼽을 수 있다. 범죄 피해 위험이 높은 상태 중에서 개인의 운동 능력, 개인의 신체 및 심신 상태를 추정할 수 있는 효율적인 방안을 모색한다.
본 연구는 걸음인식을 통하여 개인의 상태를 추정하되, 비정상 상태 중에서 위험과 관련 있는 비정상 상태를 구분하기 위한 실마리를 확보하는 것에 초점을 맞추었다.
본 연구는 범죄 위험에 노출될 수 있는 개인의 상태를 추정하기 위한 것이다. 개인의 위험 상태를 추정하고 그 결과를 이용하여 위험에 대하여 대처하기 위하여 스마트폰 내장 센서를 이용하여 개인의 상태를 지능적으로 인식하는 방안을 제안한다.
최근 범죄를 예방하기 위하여 도시 환경을 설계하는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구는 도시의 공간 요소가 범죄발생과 관련이 있다는 것을 전제로 한 것이다. 도시의 공간 요소 중에서 범죄와 관련된 요소를 제어함으로써 범죄를 예방할 수 있다고 보는 것이다.

제안 방법

1) 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서가 실시간 측정한 값을 추출 하였다.
측정한 값을 추출 하였다. 2) 3축 가속도 센서의 x,y,z 각 축으로의 총 운동에너지의 총합을 계산하였다.
3) 시간의 흐름에 따른 에너지 총량의 변화 패턴을 측정하였다.
느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등으로 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude：SVM)를 사용하였다. 또한 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Al gorithm：HA)과 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm：ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm：ALPA)을 적용하였다[8].
4) 시간의 흐름에 따라 연속적으로 입력되는 센서값들을 평가하여 정상적인 걸음의 패턴을 설정하였다.
5) 이후 측정되어 입력되는 센서의 값들을 지속적으로 모니터링하여 정상적인 범위에 있는지 대조하여 정상 여부를 판단하였다.
개인의 상태를 추정할 수 있는 걸음인식 방법으로, 3축 가속도센서의 에너지 총량을 계산하고 이를 다시 적분변환 하고 이벤트 발생시 다시 에너지총량값의 변화추이를 대조하는 방안을 제안하였다. 이러한 방법을 통하여 비정상상태를 인지할 수 있었다.
본 연구는 범죄 위험에 노출될 수 있는 개인의 상태를 추정하기 위한 것이다. 개인의 위험 상태를 추정하고 그 결과를 이용하여 위험에 대하여 대처하기 위하여 스마트폰 내장 센서를 이용하여 개인의 상태를 지능적으로 인식하는 방안을 제안한다. 스마트폰에 내장하고 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 개인의 상태가 정상인지 비정상인지 판별할 수 있는데, 이를 위하여 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 시계열 데이터를 분석하였다.
자연영상의 주요 특징인 부드러운 윤곽선을 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있다. 걸음걸이 주기 분석을 통해 실루엣 영상의 에너지를 얻고 컨투어렛에 의해 걸음걸이 영상을 방향 성분별로 분할 한 후, 퍼지 LDA 기법으로 특징벡터를 산출한다. 각 대역별로 산출된 매칭도를 융합하여 개인 인증을 할 수 있다[1].
사람의 보행 시 실시간 걸음 수를 3축 가속도 센서를 이용하여 검출하였다. 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등으로 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude：SVM)를 사용하였다.
2차원에서의 실루엣 기반 인식에 사용되었던 유클리디안 거리를 직관적으로 사용하여 개별 인체를 인식하고, 모션 캡쳐(Motion capture) 데이터에 적용하여 개인 인증을 할 수 있다. 모션 캡쳐로부터 얻는 영상 데이터가 가지고 있는 3차원 데이터 안의 2차원을 정보를 가지고 실루엣을 만들고 이를 이용하여 개인인증을 하였다. 기존의 2차원 실루엣기반에서 쓰이는 비디오카메라 이미지와 달리 보다 적은 정보를 지닌 실루엣을 통한 식별이 가능함을 보였다[5].
본 장에서는 범죄 발생과 관련 요소를 식별하기 위하여 개인의 상태를 인지할 필요가 있음을 살펴보았으며, 잠재적 범죄자의 범행 목표가 될 수 있는 개인의 상태를 식별하는 방안으로 이동통신 단말기에 부착한 3축 가속도를 이용하여 걸음인식을 활용하는 방안을 제안하였다. 다음 장에서는 본 장에서 제안한 방안을 실험을 통하여 검증하고 평가한다.
3축 가속계로 구성된 자체 개발한 보행 패턴 측정 시스템을 사용하였으며, 신발 안창의 toe와 heel 부분에 부착하였다. 수직 방향 가속도에 대해 FFT를 실시하였고, 이로부터 FOG검출을 위한 4가지 변수를 도출하였다. 가속도신호에서 정상 보행 구간의 비해 FOG구간은 보행의 중단으로 인해 가속도 값이 현저하게 줄어드는 것을 확인 하였다[3].
개인의 위험 상태를 추정하고 그 결과를 이용하여 위험에 대하여 대처하기 위하여 스마트폰 내장 센서를 이용하여 개인의 상태를 지능적으로 인식하는 방안을 제안한다. 스마트폰에 내장하고 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 개인의 상태가 정상인지 비정상인지 판별할 수 있는데, 이를 위하여 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 시계열 데이터를 분석하였다. 옥외에서 활동하는 시민들의 신체상태를 감지함에 있어서 개인의 신체 상태를 직접 측정하는 방법은 개인의 건강 정보 보호를 위하여 피할 필요가 있다.
이는 낙상의 큰 원인이 되며 삶의 질을 매우 저하시킨다. 신발의 안창(insole)에 부착한 가속도계의 신호를 이용하여 FOG 검출 시스템을 구현하는 것을 제안하였다. 3축 가속계로 구성된 자체 개발한 보행 패턴 측정 시스템을 사용하였으며, 신발 안창의 toe와 heel 부분에 부착하였다.
이상의 실험을 통하여 생활안전을 보장하기 위한 방법으로써 옥외 활동, 보행 중인 사용자의 상태를 추론하기 위한 걸음인식 방안을 제안하였는바, 걸음인식의 문제점으로 드러나고 있는 비정상 상태의 구분을 명확히 하기 위한 개인 상태 추정 방안을 검증하였다. 걸음 인식을 통하여 정상 상태와 비정상 상태를 구분하는 것은 SVM방법만으로는 명확히 구분하기 어렵다고 할 수 있다.
3축 가속도 센서는 개인의 휴대하는 스마트폰에 기본 장착되어 있기 때문에 걸음인식을 위하여 추가 단말기를 필요로 하지 않는다는 장점도 있다. 이에 본 연구는 걸음인식을 이용하는 개인의 상태추정 방안을 강구하되 3축 가속도 센서를 활용 하였다.
옥내외에서 활동하고 있는 개인의 상태를 추정하는 것은 대단히 까다로운 일이 될 수 있다. 이에 센서와 네트워크 및 정보처리 기능을 모두 탑재하고 있는 스마트폰의 3축가속도 센서를 이용하는 걸음인식을 통하여 옥내외에서 일상적 활동을 하고 있는 개인의 상태를 추정하는 방안을 마련하였다.
일반보행, 의도적인 안장보행과 팔자 보행의 세 가지 형태의 보행을 하도록 하였고 이때 발생하는 무릎 내전 모멘트와 몸통, 골반의 움직임이 하지관절 부하에 어떠한 영향을 미치는가를 분석 하였다. 팔자보행은 일반인의 골반 움직임, 골관절염 및 만성요통 환자들의 무릎 통증에 대한 보상기전에 의한 것으로 보이며, 건강한 성인 남자의 팔자 보행에서 모멘트가 작게 나타난 결과 역시 의도적으로 보행을 한 결과 몸통과 골반의 스트레스에 대한 보상기전이 작용한 것으로 보인다.
8) 입력된 센서 값에 대한 변환을 실행한다. 적합한 변환 방안으로 푸리에 변환을 실행한다. x,y,z축 운동 에너지 값의 변화 양상을 다시 적분 변환함으로써 단순 행동 패턴의 변화가 아닌 다른 양상의 변화를 구분할 수 있다.
Lee는 걸음걸이 정보를 기반으로 사용자 인식 시스템을 제안했다. 카메라 센서에서 취득한 걸음걸이 시퀀스로부터 특징 정보 걸음걸이 에너지 영상(GEI: Gait Energy Image)을 생성하고 걸음걸이 에너지 영상에 고유특징 정규화 및 추출 기법을 적용하여 고유공간(eigenspace)에 사상된 특징정보를 학습한다. 걸음걸이 에너지 영상을 고유공간에 사상하여 사용자를 인식한다.

대상 데이터

실험에 사용한 이동통신 단말기는 삼성전자의 갤럭시 노트3를 사용하였다. 개발도구로는 C#을 이용하였으며 갤럭스 노트3의 내부에 기본 장착되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 감지한 센서 데이터를 수집하였다. 센서 데이터를 호스트로 보내는 통신 프로토콜은 블루투스를 이용하였다.
실험에 사용한 이동통신 단말기는 삼성전자의 갤럭시 노트3를 사용하였다. 개발도구로는 C#을 이용하였으며 갤럭스 노트3의 내부에 기본 장착되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 감지한 센서 데이터를 수집하였다.

이론/모형

Dernbach 등은 스마트폰의 센서 데이터를 추출하여 단순 동작과 복잡한 동작을 분류하였다. Caros는 눕기, 걷기, 뛰기, 계단 내려가기, 계단 오르기에 대한 행동을 인식하기 위해 결정트리기반 분류기법을 사용하였다[11].
3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude：SVM)를 사용하였다. 또한 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Al gorithm：HA)과 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm：ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm：ALPA)을 적용하였다[8].
개발도구로는 C#을 이용하였으며 갤럭스 노트3의 내부에 기본 장착되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 감지한 센서 데이터를 수집하였다. 센서 데이터를 호스트로 보내는 통신 프로토콜은 블루투스를 이용하였다.

성능/효과

걸음 인식을 통하여 정상 상태와 비정상 상태를 구분하는 것은 SVM방법만으로는 명확히 구분하기 어렵다고 할 수 있다. 그렇지만, 3축 가속도가 측정하여 보고한 값들을 에너지 총량 계산 방법으로 평가한 후, 다시 이것을 적분 변환하고 변환 값의 추이에서 나타난 이벤트와 원래의 에너지 값의 시계열 데이터를 대조함으로써 비정상 상태 추론이 가능하다는 것을 보였다. 단순히 3축 가속도 센서의 활동 에너지 총량 측정법으로는 구분이 애매하거나 모호하던 것이 적분변환을 거침으로써 구분이 비교적 뚜렷하게 이루지는 것을 볼 수 있었다.
이동통신 개인휴대 단말기는 일반화되어 있으며 보급률이 아주 높다. 둘째, 3축 가속도 센서 단독으로 사용자의 활동 상태를 다양하게 감지할 수 있는 것이다. 이동통인 단말기에 장착된 3축 가속도 센서만으로 정지상태, 걷기, 달리기 등 개인의 옥외활동 상태를 감지하고 이를 안정적으로 전송할 수 있다.

후속연구

3) 범죄 위험에 노출되는 개인의 상태를 추론할 수 있는 효율적인 방안의 하나로써 개인휴대 이동통신단말기에 장착되어 있는 3축 가속도 센서를 활용할 것을 제안한다. 이 방법이 효율적이라고 할 수 있는 근거는 두 가지이다.
이러한 방법을 통하여 비정상상태를 인지할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 개인의 상태에 따르는 위험도를 산출하고 이를 이용하여 보행자, 부녀자들의 생활안전을 증진하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위험상황을 판단하는데 있어 정확한 대응을 위해서는 다중 센서 융합을 통한 지능형 감시 기술이 필수라고 할 수 있는 이유는 무엇인가?	현재 운용되는 대부분의 감시 시스템은 단일 센서기반으로 단순히 상황에 대한 분석·인식만 가능하기 때문에 카메라 해상도 개선만 가지고는 안전사고나 범죄와 같은 복합적이고 다양한 상황을 판단하는데 어려움이 있다. 이에 따라 위험상황을 판단하는데 있어 정확한 대응을 위해서는 다중 센서 융합을 통한 지능형 감시 기술이 필수라고 할 수 있다.
	걸음인식은 주로 어떤 방안으로 활용되어 왔는가?	걸음인식은 주로 개인의 인증을 위한 방안으로 활용되어 왔다. 걸음인식 방법으로는 영상촬영에 의한 걸음인식, 관성센서에 의한 걸음인식, 3축 가속도 센서에 의한 걸음인식이 주로 활용되었다.
	걸음인식 방법으로는 주로 어떤 방법들이 주로 활용되었는가?	걸음인식은 주로 개인의 인증을 위한 방안으로 활용되어 왔다. 걸음인식 방법으로는 영상촬영에 의한 걸음인식, 관성센서에 의한 걸음인식, 3축 가속도 센서에 의한 걸음인식이 주로 활용되었다. 걸음걸이 인식 기법은 각 개인의 특성을 나타낼 수 있는 모션 정보, 걸음걸이 영상의 광류, 다리의 각도, 키와 보폭 등을 분석하여 인식에 사용하는 모델 기반 방법과 걸음걸이 실루엣 영상 전체를 사용하여 하나의 패턴으로 사용하는 비모델 기반 방법이 있다[10-13].

참고문헌 (13)

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Y. Nam, Y. Choi, and W. Cho, "Human Activity Recognition using an Image Sensor and a 3-axis Accelerometer Sensor," Korean Society for Internet Information, vol.11, no.1, 2010, pp.129-141.
Y. Kim, S. Kim, H. Lho, and W. Cho, "Real-Time Step Count Detection Algorithm Using a Tri-Axial Accelerometer," Korean Society for Internet Information, vol.12, no.3, 2011, pp.17-26
J. Kwapiz, G. Weiss, and S. Moor, "Activity Recognition using Cell Phone Accelerometers," Association for Computing Machinery SIGKDD Explorations Newsletter, vol. 12, Issue 2, 2010, pp. 74-82.
J. Jang and W. Cho, "Road Safety Message Providing Methodology for Considering the Elderly Walking Behavior," the J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.12, issue 1, 2017, pp. 9-16.
H. Park and J. Seo, "Implementation of Mobile Authentication System for Context-Awareness based on Near Field Communication," the J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.12, issue 1, 2017, pp. 39-46.
J. Mun, and S. Hwang, "Input Signal Model Analysis for Adaptive Beamformer," the J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.12, issue 3, 2017, pp. 433-438.
Y. Lee and P. Moon, "Comparison and Analysis of Functional Features of IoT Operating Systems," the J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.12, issue 2, 2017, pp. 337-344.

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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