KR100800874B1

KR100800874B1 - 보폭 추정 방법 및 이를 위한 휴대 단말

Info

Publication number: KR100800874B1
Application number: KR1020060106917A
Authority: KR
Inventors: 이재면; 홍현수; 박찬국; 김진원; 박경하; 오지헌
Original assignee: 삼성전자주식회사; 재단법인서울대학교산학협력재단
Priority date: 2006-10-31
Filing date: 2006-10-31
Publication date: 2008-02-04
Also published as: US8280678B2; US20080120062A1

Abstract

본 발명은 사용자의 운동 상태에 따라 즉, 운동 상태가 보행 상태이냐 달리기 상태이냐에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘 예컨대, 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용한다. 이러한 사용자의 운동 상태는 가속도계로부터 출력되는 가속도 신호의 가속도 분산값에 근거하여 판단된다.

보폭 추정, 걸음 주파수

Description

보폭 추정 방법 및 이를 위한 휴대 단말{METHOD FOR ESTIMATING STEP LENGTH AND PORTABLE TERMIANL THEREFORE}

도 1a는 보폭(step length)과 걸음 주파수 간의 관계를 나타낸 도면,

도 1b는 보폭과 가속도 분산 간의 관계를 나타낸 도면,

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 이동거리 측정 장치가 탑재된 휴대 단말의 블록 구성도.

도 3은 사용자의 운동 상태에 따라 걸음 주파수와 보폭 간의 관계를 나타낸 도면,

도 4는 사용자의 운동 상태에 따라 가속도 분산값과 보폭 간의 관계를 나타낸 도면,

도 6a 내지 도 7b는 본 발명의 실시예에 따라 사용자의 운동 상태에 알맞은 걸음 주파수 및 가속도 분산의 계수들을 산출하기 위해 보폭과 걸음 주파수 및 가속도 분산간의 관계를 모델링한 파형도들을 나타낸 도면들,

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 운동 상태 정보 제공부의 블록 구성도를 나타낸 도면,

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용하는 방법의 흐름도.

본 발명은 휴대 단말에 관한 것으로, 특히 보폭 추정 방법 및 이를 위한 휴대 단말에 관한 것이다.

근래 건강에 대한 관심이 높아지면서 걸음 수를 측정하거나, 이동 거리를 측정함으로써 운동량을 측정하는 장치들이 개발되고 있으며, 이러한 장치는 사용자에 의해 항상 휴대되는 이동통신 단말에 장착되기도 한다.

이러한 운동량 측정 장치는 보행자의 걸음 수 및 이동 거리를 정확히 측정하기 위해 사용자의 보폭을 추정한다. 보폭 추정은 보행 패턴에 따른 보폭 변화의 특성을 잘 반영하는 변수인 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용한다. 도 1a는 보폭(step length)과 걸음 주파수 간의 관계를 나타낸 도면이고, 도 1b는 보폭과 가속도 분산 간의 관계를 나타낸 도면이다. 도 1a 및 1b에 도시된 바와 같이, 보폭은 걸음 주파수 및 가속도 분산과 각각 선형적인 관계를 가지는 것을 알 수 있다. 따라서 보폭은 하기 수학식 1과 같이 걸음 주파수와 가속도 분산 두 개의 변수의 선형결합(linear combination)으로 나타낼 수 있다.

보폭(step length)=

여기서, a1, a2 = 걸음 주파수와 가속도 분산의 가중치

b = 상수항

WF = 걸음 주파수(walking frequency)

AV = 가속도 분산(acceleration variance)

따라서 한 번의 걸음이 발생했을 순간의 걸음 주파수와 가속도계 출력의 분산값을 계산할 수 있기 때문에 여러 걸음이 발생한 이후의 각 걸음이 일어났을 때의 보폭을 합산하여 총 이동한 거리를 다음 수학식 2와 같이 계산할 수 있다.

이동거리(walking distance)

여기서, n은 걸음 검출된 수

위의 계수 a1, a2, b 는 걸음 주파수와 가속도 분산의 선형결합에서 각각의 변수의 가중치로서 선형축약(linear regression)에 의하여 계산된다.

이때, 보폭 추정 파라미터 계수들은 보폭과 걸음 주파수와의 관계 및 보폭과 가속도 분산간의 관계를 모델링함으로써 구해진다. 그런데, 사용자가 보행 상태에 있는지 또는 달리기 상태에 있는 지를 구분하지 않고 통합하여 모델링 할 경우 1차(first order) 모델 및 2차(second order) 모델 모두는 최악의 경우(worst case)의 보폭 추정 성능이 약 84~83%로 매우 저하된다. 이는 걸음 주파수 및 가속도 분산의 패턴이 보행 상황과 달리기 상황에서 다르게 나타나기 때문에 통합하여 모델링을 행할 경우 보폭 추정 파라미터 계수에 상당한 오차가 포함되기 때문이다. 따 라서 보행 상황과 달리기 상황에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터 계수를 사용하여 보폭을 추정하는 기법이 필요하다.

따라서 본 발명의 목적은 사용자의 운동 상태를 고려하여 정확한 보폭을 검출할 수 있는 휴대 단말 및 그 방법을 제공하는 데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은 휴대 단말에 있어서, 하나 이상의 축에서의 가속도 신호를 감지하여 출력하는 가속도계와, 상기 가속도계의 출력 신호로부터 가속도 분산값을 계산하는 걸음 검출부와, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 큰 지를 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 크면 사용자가 달리기 상태에 있는 것으로 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 작으면 사용자가 보행 상태에 있는 것으로 판단하는 운동 상태 판단부와, 상기 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘을 사용하는 보폭 추정부를 포함한다.

또한, 본 발명은 하나 이상의 축에서의 가속도 신호를 감지하여 출력하는 가속도계를 포함하는 휴대 단말에서 보폭 추정 방법에 있어서, 상기 가속도계의 출력 신호로부터 가속도 분산값을 계산하는 단계와, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 큰 지를 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 크면 사용자가 달리기 상태에 있는 것으로 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 작으면 사용자가 보행 상태에 있는 것으로 판단하는 단계 와, 상기 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘을 사용하는 단계를 포함한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면에 표시되더라도 가능한 동일한 참조번호 및 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명은 사용자의 운동 상태에 따라 즉, 운동 상태가 보행 상태이냐 달리기 상태이냐에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘 예컨대, 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용한다. 이러한 사용자의 운동 상태는 가속도계로부터 출력되는 가속도 신호의 가속도 분산값에 근거하여 판단된다. 상기한 바와 같은 기능이 구현된 이동거리 측정 장치를 장착한 휴대 단말의 구성 요소 및 동작을 도 2를 참조하여 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 휴대 단말의 블록 구성도를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 휴대 단말은 제어부(10), 가속도계(20), 운동 상태 정보 제공부(30), 메모리부(40) 무선 통신부(50) 및 표시부(60)를 포함한다.

먼저, 제어부(10)는 휴대 단말의 전반적인 동작을 제어한다. 또한, 제어부(10)는 운동 상태 정보 제공부(30)로부터 정보를 제공받으면 표시부(60) 상에 디스플레이한다.

표시부(60)는 LCD(Liquid Crystal Display)등으로 이루어질 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따라 운동 상태 정보 제공부(30)로부터 출력되는 정보를 표시한다. 메모리부(50)는 다수의 어플리케이션과 데이터를 저장하고 있으며, 또한, 메모리부(50)는 본 발명의 실시예에 따라 운동 상태 정보 제공부에서 수행하는 기능들을 위한 알고리즘, 예컨대, 걸음검출 알고리즘, 운동 상태 판단 알고리즘, 보폭 추정 알고리즘, 운동량 측정 알고리즘 등을 저장한다. 무선 통신부(50)는 통상적으로 기지국과의 무선 통신을 수행한다.

운동 상태 정보 제공부(30)는 가속도계(20)의 출력 신호로부터 보행자의 운동 상태를 판단하여 보행자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용한다. 이 경우 운동 상태 정보 제공부(30)는 가속도 분산값에 근거하여 사용자의 운동 상태를 판단한다.

이를 상세히 설명하면, 가속도 분산값은 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 값을 나타낸다. 도 3은 사용자의 운동 상태에 따라 걸음 주파수와 보폭 간의 관계를 나타낸 도면이고, 도 4는 사용자의 운동 상태에 따라 가속도 분산값과 보폭 간의 관계를 나타낸 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 빠른 걸음(fast) 상태와 천천히 달리기(run1) 상태간의 구분이 매우 미소한 것을 확인할 수 있다. 또한, 같은 보행 속도라도 사용자마다 보행하는 경우와 달리는 경우가 있기 때문에 걸음 주파수를 이용하여 운동상태를 구분인식 할 수 없다.

그러나, 도 4에 도시된 바와 같이, 빠른 걸음(fast)과 천천히 달리기(run1)의 가속도 분산값은 걸음 주파수에 비하여 현저한 차이가 있는 것을 확인할 수 있 다. 이는 사용자가 천천히 뛰더라도 지면에 발이 닿는 순간의 충격에 의하여 가속도계 출력 신호가 보행 상황에서의 출력 신호와 그 값이 크게 나기 때문이다.

그에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 가속도 분산값의 크기를 이용하여 보행 상황과 달리기 상황이 구분된다.

그리고, 본 발명에서는 각각의 운동상태에 알맞은 걸음 주파수 및 가속도 분산의 계수들을 도 6a 내지 도 7b에서와 같이 모델링하여 미리 산출한다. 도 6a 내지 7b를 참조하면, 1차(first order) 모델 및 2차(second order) 모델이 보폭 추정 모델로서 사용될 수 있다. 도 6a는 보행 상황에서의 걸음 주파수 계수를 추정하기 위한 모델이고, 도 6b는 달리기 상황에서의 걸음 주파수를 추정하기 위한 모델이다.

도 7a는 보행 상황에서의 가속도 분산 계수를 추정하기 위한 모델이고, 도 7b는 달리기 상황에서의 가속도 분산 계수를 추정하기 위한 모델이다.

이 각각의 운동상태에 알맞은 걸음 주파수 및 가속도 분산의 계수들은 메모리부(40)에 저장될 수 있다. 다르게는, 운동 상태 정보 제공부(30)에 저장될 수도 있다. 그에 따라, 각각의 운동상태에 알맞은 걸음 주파수 및 가속도 분산의 계수들이 사용되어 보폭이 추정된다.

이러한 운동상태 정보 제공부의 구성을 보다 상세히 설명하기 위해 도 8을 참조한다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 운동 상태 정보 제공부의 블록 구성도를 나타낸다.

도 8을 참조하면, 운동상태 정보 제공부(30)는 걸음 검출부(32), 운동 상태 판단부(34) 및 보폭 추정부(36)를 포함한다.

먼저, 걸음 검출부(32)에는 가속도계(20)의 출력 신호가 제공된다. 본 실시예는 가속도계(20)는 휴대 단말에 탑재된 경우를 예시하였지만, 운동 상태 정보 제공부가 단독으로 구성되는 경우에는 가속도계(20)를 포함할 수 있음은 당업자에게 자명하다.

가속도계(20)는 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)형 즉, 초소형 가속도계로서 휴대폰 또는 PDA 등의 개인 항법 기기 내에 장착될 수 있으며, 적어도 2개의 축에서 가속도를 감지할 수 있도록 구성된다. 본 발명의 실시 예에 따르면 가속도계(20)는 3축 가속도계나 1축 가속도계 3개를 이용하여 구현될 수 있다. 이러한 가속도계(20)는 3개의 축이 측면(lateral) 방향(좌측 또는 우측), 진행(forward) 방향, 중력(downward) 방향으로 배치되도록 휴대 단말에 장착된다. 이때 각 축이 정확히 배치되는 것이 바람직하지만, 본 발명의 실시 예에서는 방향보다는 걸음에 의한 가속도 성분이 중요하므로 가속도 신호 검출에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 각 축이 각 방향과 조금 틀어져도 그 특성을 유지할 수 있다. 가속도계(20)는 보행자의 측면 방향, 진행 방향, 중력 방향에 대한 직선 운동을 감지하고, 각 감지 결과에 대응된 가속도 신호를 출력한다.

걸음 검출부(32)는 가속도계(20)로부터 출력되는 가속도 신호로부터 걸음 주파수 및 가속도 분산값을 산출한다.

상세히 설명하면, 걸음 검출부(32)는 가속도계(20)에서 출력되는 3축의 신호를 제곱하여 더한 신호를 사용하며 이동구간합 및 저역 필터링을 적용하여 신호에 포함된 노이즈를 제거하고 오차 성분을 제거한다. 이 경우, 이동구간합 기법은 일정한 크기의 윈도우(window)를 시간 축에 대하여 이동시키면서 윈도우 구간 안의 가속도 값을 더하는 신호 처리 기법이다. 이어서, 걸음 검출부(320는 이동구간합 값의 분산값을 계산하고 이를 운동 상태 판단부(34)에 출력한다. 전술한 바와 같이, 운동 상태 판단부(34)는 가속도 분산값에 근거하여 사용자의 운동 상태가 판단한다. 구체적으로, 운동 상태 판단부(34)는 도 5에 도시된 바와 같이, 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값, 예컨대, 도 5에서는 0.8 정도의 값보다 작으면 사용자는 보행 상태에 있는 것으로 판단한다. 또한, 운동 상태 판단부(34)는 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값, 예컨대, 도 5에서는 0.8 정도의 값보다 크면 사용자가 달리기 상태에 있는 것으로 판단한다.

그리고, 운동 상태 판단부(34)는 운동 상태 판단 결과를 보폭 추정부(36)에 출력한다. 보폭 추정부(36)는 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용하여 보폭을 추정한다.

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용하는 방법의 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 먼저, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 101에서 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터 계수들을 저장한다. 전술한 바와 같이, 이들 보폭 추정 파라미터 계수들은 미리 산출되어 저장된다. 그에 따라 사용자의 운동 상태가 판단되었을 때, 판단된 사용자의 운동 상태에 따라 적절한 보폭 추정 파라미터 계수들이 사용될 수 있다. 이러한 보폭 추정 파라미터 계수들은 운 동 상태 정보 제공부(30) 또는 메모리부(40)에 저장될 수 있다.

이후, 운동 상태 정보 제공부(30)는 가속도계(20)로부터의 각 축에서의 출력 신호를 획득한다. 이어서, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 105에서 가속도계(20)의 각 축에서의 출력 신호의 제곱값을 합산한다. 전술한 바와 같이, 휴대 단말은 사용자가 주머니, 가방 등에 휴대하기 때문에 장착 위치가 고정되지 않는다. 따라서 본 발명은 가속도계의 출력 신호를 제곱합하여 합산함으로써, 각 축에서의 출력 신호의 방향성을 제거한다.

이 경우 가속도 센서(20)로부터 출력된 각 축의 가속도 신호는 잡음뿐만 아니라 여러 가지 오차를 포함하고 있다. 특히, 가속도 센서(20)가 휴대 단말 등과 같이 핸드 헬드 타입 장치에 장착되는 경우에는 가속도 센서(20)의 각 축이 정확히 고정되지 않고 흔들리기 때문에 잡음, 바이어스, 환산 계수 오차, 비정렬 오차 등과 같은 오차가 더 심하게 나타날 수 있다. 이와 같이 가속도 신호에 포함된 노이즈, 바이어스, 여러 오차 등은 보행 패턴 검출에 영향을 주어 정확한 걸음을 검출하는데 방해가 된다.

따라서 본 발명의 실시 예에 따른 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 107에서 각 합산값에 대하여 이동구간합(sliding window summing)을 수행하여, 각 합산값에 포함된 노이즈를 제거한다.

그런데 상기한 바와 같은 이동구간합 처리를 수행한다 해도 가속도 신호 에 포함되어 있던 노이즈는 제거되지만, 바이어스, 환산 계수 오차, 비정렬 오차 등과 같은 각종 오차들은 제거되지 않는다. 따라서, 상기 산출된 이동구간합 값들에는 여전히 바이어스 및 각종 오차 성분들이 포함되어 있게 된다.

이에 따라, 운동 상태 정보 제공부(30)는 각 이동구간합 값에 대해 저역 필터링을 수행하여 이동구간합 값들에 포함된 바이어스 및 오차들을 제거한다. 즉, 이동구간합 값들은 보행에 따른 패턴을 나타내기에 충분히 신호 처리된다.

이어서, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 111에서 상기 이동구간합 값의 분산값을 계산한다. 전술한 바와 같이, 가속도 분산값은 사용자의 운동 상태를 파악하는데 근거가 되는 값이다. 가속도 분산값이 계산되면 운동 상태 제공부(30)는 단계 113에서 계산된 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 큰지를 판단한다. 이 운동 상태 판단 임계값은 사용자의 보행 상태와 달리기 상태를 구별하기 위한 값으로 도 5에서는 대략 0.8의 값을 갖는다.

만약, 계산된 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 크면, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 115로 진행하여 사용자가 달리기 상태에 있음을 판단한다. 이어서, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 119로 진행하여 달리기 상태에 적합한 보폭 추정 알고리즘 즉, 사용자의 달리기 상태에 적합한 보폭 추정 파라미터의 계수를 선택하고 단계 123으로 진행한다.

그리고, 계산된 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 작으면, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 117로 진행하여 사용자가 보행 상태에 있음을 판단한다. 이어서, 운동 상태 정보 제공부(30)는 단계 121로 진행하여 보행 상태에 적합한 보폭 추정 알고리즘 즉, 사용자의 달리기 상태에 적합한 보폭 추정 파라미터의 계수를 선택하고 단계 123으로 진행한다.

그에 따라, 상태 정보 제공부(30)는 단계 123에서 사용자의 운동 상태에 적합한 보폭 추정 파라미터의 계수를 사용하여 보폭을 추정할 수 있다.

상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 한편, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시 예에서는 가속도계의 각 축에서의 출력 신호의 제곱합을 합산한 후 이동구간합을 수행하였지만, 각 축에서의 출력 신호에 대한 이동구간합을 산출한 후, 각 축에서의 출력신호의 이동구간합 값들을 합산할 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위의 균등한 것에 의해 정해 져야 한다.

본 발명은 가속도계를 사용하여 보행자 항법을 할 때에나, 조깅을 할 때에 자동으로 알고리즘을 변경하여 이동거리와 운동량을 보다 정확하게 측정할 수 있다. 이를 이용해 하나의 센서 시스템으로 자동으로 알고리즘을 변경하여 사용자에게 정확하고 편리하게 정보를 제공할 수 있다.

Claims

휴대 단말에 있어서,

하나 이상의 축에서의 가속도 신호를 감지하여 출력하는 가속도계와,

상기 가속도계의 출력 신호로부터 가속도 분산값을 계산하는 걸음 검출부와,

상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 큰 지를 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 크면 사용자가 달리기 상태에 있는 것으로 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 작으면 사용자가 보행 상태에 있는 것으로 판단하는 운동 상태 판단부와,

상기 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘을 사용하는 보폭 추정부를 포함함을 특징으로 하는 휴대 단말.
제1항에 있어서, 상기 걸음 검출부는 상기 가속도계의 하나 이상의 축에서의 출력 신호를 제곱하여 합산한 후, 이 합산값에 이동구간합 및 저역 필터링 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 휴대 단말.
제1항에 있어서, 상기 보폭 추정부는 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터 계수들을 저장하고 있는 것을 특징으로 하는 휴대 단말.
하나 이상의 축에서의 가속도 신호를 감지하여 출력하는 가속도계를 포함하는 휴대 단말에서 보폭 추정 방법에 있어서,

상기 가속도계의 출력 신호로부터 가속도 분산값을 계산하는 단계와,

상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 큰 지를 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 크면 사용자가 달리기 상태에 있는 것으로 판단하고, 상기 가속도 분산값이 운동 상태 판단 임계값보다 작으면 사용자가 보행 상태에 있는 것으로 판단하는 단계와,

상기 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 알고리즘을 사용하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 보폭 추정 방법.
제4항에 있어서, 상기 가속도 분산값을 계산하는 단계는 상기 가속도계의 하나 이상의 축에서의 출력 신호를 제곱하여 합산한 후, 이 합산값에 이동구간합 및 저역 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보폭 추정 방법.
제4항에 있어서, 상기 상이한 보폭 추정 알고리즘을 사용하는 단계는 상기 사용자의 운동 상태에 따라 상이한 보폭 추정 파라미터 계수들을 사용하여 보폭을 추정하는 단계인 것을 특징으로 하는 보폭 추정 방법.