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초록·키워드
본 연구는 외부 환경의 지형 및 속도변화에 강인한 GAIT Phase 판단 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 한다. GAIT Phase 판단에 대한 연구들에는 Time-Based Estimation(TBE) 방식부터, 고전적인 Machine Learning(ML) 기법을 사용한 방식, 그리고 최근 발달한 Artificial Neural Network(ANN)을 이용한 방식 등이 있다. 그 동안의 연구에서 개발된 모델들은 일정한 속도 및 지형 등의 제한조건 (예, 트레드밀 등) 내에서 만족할 만한 성능을 보이지만, 지형이 변화한다거나, 속도가 불규칙하게 변화하는 등 실제 사람이 활동하는 복잡한 환경변화에서는 신뢰도가 낮아지는 문제가 있었다. 본 연구에서는 위 문제를 해결하기 위해 Inertial Measurement Unit(IMU) 센서 기반의 1D Convolution Kernel 을 적용한 Convolution Neural Network(CNN) 모델을 제안한다. 제안된 모델의 Feature Set 은 IMU 센서의 L ... 전체 초록 보기
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