스마트 깔창의 센서를 이용한 보행 타입 분류 방법

Q: 이 논문에서 정의한 스마트 깔창이란 무엇인가?

압력 센서 어레이가 내장되어 발바닥의 압력 분포를 측정함으로써 보행 데이터를 수집할 수 있는 웨어러블 기기를 의미한다. 이는 걷기, 달리기, 계단 오르내리기 등 다양한 보행 종류를 구분하기 위한 기초 데이터를 제공하는 핵심 도구로 활용된다.

Q: DCNN 기반 보행 분류 방법이 기존 판별 분석 방식보다 우수한 점은 무엇인가?

연구 결과, 제안된 DCNN 방법은 7가지 보행 종류에 대해 88% 이상의 높은 분류율을 기록하였다. 특히 단 한 걸음의 샘플만으로도 84.82%의 분류 성능을 보여, 26.10%에 그친 기존 DA-NLDA 방식보다 실시간 분석 능력이 월등히 뛰어남을 입증하였다.

이성신; 장석호; 최상일

doi:10.7840/kics.2018.43.8.1378

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성신 (Dankook University) 장석호 (Dankook University) 최상일 (Dankook University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 1,378 - 1,381 (4page)

DOI: 10.7840/kics.2018.43.8.1378

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본 레터에서는 스마트깔창에 내장된 압력 센서를 이용하여 보행 데이터를 측정하고, 심층 컨볼루션 신경망(DCNN)을 이용하여 추출한 보행 특징을 바탕으로 보행의 종류를 분류하는 방법을 제안한다. 연속적인 보행에 대한 데이터는 단위 걸음으로 분할된 후 전처리 과정을 거쳐 DCNN의 입력으로 사용된다. DCNN의 출력으로 얻은 특징맵을 이용하여 분류를 위한 최종 완전 연결 네트워크를 구성하여 보행의 종류를 분류하였다. 7종류의 보행 데이터를 실측하여 분류 실험 해 본 결과, 제안한 방법이 88% 이상의 높은 분류율을 보이는 것을 확인하였다.

#Gait type classification #Smart insole #Deep convolutional neural network

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