초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구에서는 머신러닝을 활용한 사람의 운동 지표 추정 시 실험의 번거로움으로 인해 발생하는 학습 데이터 크기의 문제를 해결하고자 사람의 움직임 전략을 모사할 수 있는 제어기를 학습하는 알고리즘을 개발하여 사람의 데이터를 모사하는 제어기가 사람의 데이터를 대체할 수 있을지 확인해 보고자 한다.

○ 전체 내용
최종 목표를 달성하고자 사람의 움직임 시 갖는 전략이 역학 및 에너지 특성으로 설명 가능하다고 가정하고, 생체역학 모델을 기반으로 해당 전략을 학습할 수 있는

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구에서는 머신러닝을 활용한 사람의 운동 지표 추정 시 실험의 번거로움으로 인해 발생하는 학습 데이터 크기의 문제를 해결하고자 사람의 움직임 전략을 모사할 수 있는 제어기를 학습하는 알고리즘을 개발하여 사람의 데이터를 모사하는 제어기가 사람의 데이터를 대체할 수 있을지 확인해 보고자 한다.

○ 전체 내용
최종 목표를 달성하고자 사람의 움직임 시 갖는 전략이 역학 및 에너지 특성으로 설명 가능하다고 가정하고, 생체역학 모델을 기반으로 해당 전략을 학습할 수 있는 강화학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 사람의 직립 자세 제어 동작이 자세 안정화와 작용 토크 간 상대적 중요성 을 결정하는 전략임을 설명하기 위해 본 연구진이 진행한 선행연구를 기반으로, 전략 변화를 목표 달성과 에너지 소비 사이의 최적화를 달성하는 전략으로 정량화하고, 이를 통해 생성한 데이터가 사람의 운동 지표 추정에 활용 가능할지 확인해 보고자 한다.
세부 연구 내용은 다음과 같다.
- 움직임 전략 및 패턴 모사 시뮬레이터 학습 알고리즘 개발
- 사람의 운동 지표 추정 및 생성 데이터 검토

□ 연구개발성과
- 사람의 전략 변화 모사 시뮬레이터 및 제어기 학습 알고리즘 개발
- 보행 시 사람의 에너지소비량을 추정하는 알고리즘 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
사람의 움직임의 목적을 정량화하여 해당 움직임의 특징을 예측하거나 평가할 수 있다. 이는 휴머노이드 로봇 등의 직립 보행 제어시 목적함수 설정 등에 활용하거나, 재활 시 특정 상황에서 환자의 운동 능력을 평가하는 등에 활용될 수 있다.
또한, 웨어러블 기기를 통해 제공할 수 있는 정보의 양을 향상하여 향후 비교적 수집이 용이한 웨어러블 기기를 활용한 건강정보 데이터베이스 플랫폼 구축 및 이를 활용한 디지털 헬스케어 산업 성장에 기여할 수 있을 것이다

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1) 연구개발과제의 최종 목표 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1) 내부 목표 조정을 통한 사람의 자세 제어 전략 변화 표현 ... 6
• 2) 사람의 제한조건 인식의 신경 표현을 학습하는 Deep RL ... 8
• 3) 보행 시 사람의 에너지소비량 추정 ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 12
• 1) 연구수행 결과 ... 12
• 2) 목표 달성 수준 ... 12
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 12
• 1) 목표 미달 원인(사유) 자체분석 내용 ... 12
• 2) 자체 보완활동 ... 13
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 13
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 13
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
• 참고문헌 ... 15
• 끝페이지 ... 17