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보행주기내의 발 뒷굽닿기와 발가락떼기 행동 판별 알고리즘 개발
유형진 ( Hyungjin Yoo ),최상일 ( Sangil Choi ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
인간의 보행에는 다양한 분야에서 유용하게 사용할 수 있는 정보를 가지고 있어 의료분야와 수사기관에서 사용되고 있다. 보행 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내기 위해 선행되어야 하는 작업은 보행주기를 판별하는 것이다. 본 연구에서는 보행주기 판별을 위하여 발 뒷굽 닿기와 발가락 떼기 행동을 가속도 값과 각속도 값을 사용하여 알아내고, 정확도를 분석하는 알고리즘에 대해 논한다.
최지우(Jiwoo Choi),유형진(Hyungjin Yoo),최상일(Sangil Choi),강태원(Taewon Kang) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.8
In the gait cycle, heel strike (HS) and toe off (TO) of both feet are repeatedly included, and identification of the gait cycle is to find these activities within the cycle. In this paper, we study a method to identify the gait cycle using LSTM, a representative recurrent neural network model. Learning data were collected by performing a gait experiment 20 times each on 50 study participants, 25 males and females each. When performing the experiment, they wear an inertial sensor(acceleration and angular velocity) on their left wrist for collecting gait data. As a result of obtaining the average precision and recall after learning through the LSTM model, the precision was 95.98% and the recall rate was 93.18%. Through this, it can be confirmed that it is an effective method to identify the gait cycle by learning the data obtained from the inertial sensor with the proposed LSTM model.