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저자정보
홍상표 (인하대학교) 김연욱 (인하대학교) 조우형 (인하대학교) 좌경림 (인하대병원) 정한영 (인하대병원) 김규성 (인하대병원) 이상민 (한국대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제11권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
53 - 62 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

관성센서를 이용한 버그균형검사 점수 분류 연구
홍상표 ,  김연욱 ,  조우형 외 4명 재활복지공학회논문지 2017.02 학술저널
관성센서를 이용한 버그균형검사 자동 점수 분류 연구
홍상표 전자공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽·오른쪽 발목, 왼쪽·오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽·오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.
#Berg Balance Scale #BBS #Inertial Sensor #GMM #Machine Learning

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안하는 알고리즘
3. 실험방법
4. 실험결과
5. 결론 및 고찰
REFERENCES

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 이대희 / 2013 / 한발서기 자세에서 손의 사용이 성인의 균형능력 향상에 미치는 영향 / 신경치료 17 (1) : 1 ~ 5 Crossref [학술지(정기간행물)] - 류정탁 / 2013 / 3축 가속도센서와 기울기 센서를 이용한 낙상감지시스템 개발 / 한국산업정보학회논문지 18 (4) : 19 ~ 24 dbpia [학술지(정기간행물)] - 원종임 / 2011 / 뇌졸중 환자에 대한 기능적 보행평가, 버그 균형척도, 일어나 걸어가기 검사의 동시 타당도 / 한국전문물리치료학회지 18 (2) : 43 ~ 51 dbpia [학술지(정기간행물)] - 이수영 / 2011 / 파킨슨병 환자의 낙상과 비-낙상에 대한 통합형 파킨슨병 평가척도(Unified Parkinson’s Disease Rating Scale)의 비교 / 특수교육재활과학연구 50 (4) : 171 ~ 182 dbpia

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