KR101371655B1 - 영속도 구간 검출 시스템 및 영속도 구간 검출 방법 - Google Patents

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Abstract

영속도 구간 검출 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 영속도 구간 검출 방법은 검출 대상에 부착된 회전각 검출 센서가 검출 대상의 운동으로 인해 변화되는 회전각을 센싱하는 단계, 센싱된 회전각의 변화 정도를 시간 기준으로 기록한 시계열 데이터를 생성하는 단계, 시계열 데이터를 세그멘테이션하는 단계 및 세그멘테이션된 시계열적 데이터로부터 영속도 구간을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

영속도 구간 검출 시스템 및 영속도 구간 검출 방법{System for detecting zero velocity interval and method for detecting zero velocity interval}
본 발명은 영속도 구간 검출 시스템 및 영속도 구간 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 생체 또는 사물의 일부에 부착되어 생체 또는 사물의 영속도로 운동하는 구간을 검출하는 영속도 구간 검출 시스템 및 영속도 구간 검출 방법에 관한 것이다.
관성항법 시스템은 관성센서들을 이용하여 관성력 데이터를 측정하고, 이러한 데이터를 시간에 대한 적분을 통해 자세 및 위치를 추정하는 시스템을 의미한다.
관성항법 시스템의 특성상 시간에 따른 오차의 누적으로 인하여 일정시간 이후에는 관성항법시스템을 통한 위치 및 자세 추정결과가 사용되지 못한다. 더욱 긴 시간의 결과를 보장하기 위해서는 정확한 현재 자세나 위치 등의 값을 입력받아 오차부분을 보상하여야 한다.
사람이 땅을 걸을 때, 발이 땅을 딛는 순간 발의 속도는 0이 된다. 이러한 시간들을 영속도 구간(Zero velocity interval)이라고 부른다. 보행용 관성항법 시스템을 구성할 때, 관성 센서를 발에 부착하면 영속도 구간에서 정확한 속도 값을 알 수 있게 되며, 이를 통해 다른 오차들을 추정할 수 있게 되며, 이를 보상할 수 있다. 이러한 방법은 관성항법 시스템에서 센서 오차 보상을 위하여 널리 이용되고 있다.
기존 발명(공개특허10-2007-0100592)중에 보행자의 발에 관성센서, 지자기센서, 압력센서 등을 부착하여 걸음걸이에 따른 각종 물리량을 측정하고, 이를 바탕으로 발의이동궤적, 걸음 주파수 및 보폭, 발끝의 방향, 발에 미치는 압력 분포등의 보행요소를 측정하는 발명이 있다.
또한 다른 종래의 방법(공개특허10-2007-0100592, 공개특허10-2008-0094172)은 신발의 바닥 중 일부 혹은 전체에 압력센서를 설치하여 영속도 구간을 추정한다. 이러한 경우 센서와 제어부를 연결하기 위한 선이 연결되어야 하기 때문에 신발의 세탁 등에 문제가 발생할 수 있으며, 착용감을 방해하게 되며, 센서를 설치하는 만큼 비용도 추가된다. 또한 센서와 제어부를 연결하는 선이 단락 혹은 단선이 되는 경우 제 기능을 하지 못할 수 있으며, 발을 통해 미세전류가 흐를 수도 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 생체 또는 사물의 일부에 부착되어 생체 또는 사물의 영속도로 운동하는 구간을 검출하는 영속도 구간 검출 시스템 및 영속도 구간 검출 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 방법은 검출 대상에 부착된 회전각 검출 센서가 상기 검출 대상의 운동으로 인해 변화되는 회전각을 센싱하는 단계, 상기 센싱된 회전각의 변화 정도를 시간 기준으로 기록한 시계열 데이터를 생성하는 단계, 상기 시계열 데이터를 세그멘테이션하는 단계 및 세그멘테이션된 상기 시계열적 데이터로부터 영속도 구간을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 영속도 구간 검출 방법은 세그멘테이션된 상기 시계열적 데이터를 기저장된 패턴과 비교하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 영속도 구간을 검출하는 단계는, 비교 결과를 이용할 수 있다.
여기에서 상기 시계열 데이터는 상기 회전각 검출 센서의 회전 방향이 시계 방향인 경우에는 양의 값을 가지며, 상기 회전각 검출 센서의 회전 방향이 반 시계 방향인 경우에는 음의 값을 가지며, 상기 회전각 검출 센서가 회전하지 않으면 기설정된 절대값 이하의 값을 가질 수 있다.
한편 상기 영속도 구간을 검출하는 단계는, 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터가 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 구간을 영속도 구간으로 판단할 수 있다.
아울러, 영속도 구간 검출 방법은 상기 시계열 데이터를 Hidden Markov Model 알고리즘을 이용하여 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 패턴은 상기 시계열 데이터가 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 제 1 상태, 상기 시계열 데이터가 제 1 양의 값을 가지는 제 2 상태, 음의 값을 가지는 제 3 상태 및 제 2 양의 값을 가지는 제 4 상태를 포함할 수 있다.
만약 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면, 상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 4 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
또한 만약 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터와 상기 제 4 상태에 해당하는 세크멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면, 상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 3 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 시스템은 검출 대상의 운동으로 인해 변화되는 회전각을 센싱하는 회전각 검출부, 상기 센싱된 회전각의 변화 정도를 시간 기준으로 기록한 시계열 데이터를 저장하는 저장부, 상기 시계열 데이터를 세그멘테이션하여, 상기 검출 대상의 영속도 구간을 검출하는 제어부를 포함할 수 있다.
이때, 상기 저장부는 상기 회전에 대한 회전각 패턴을 저장할 수 있으며, 상기 제어부는, 세그멘테이션된 상기 시계열적 데이터를 상기 저장부로부터 독출한 상기 패턴과 비교하여 상기 영속도 구간을 검출할 수 있다.
아울러 상기 시계열 데이터는 상기 회전각 검출부의 회전 방향이 시계 방향인 경우에는 양의 값을 가지며, 상기 회전각 검출부의 회전 방향이 반시계 방향인 경우에는 음의 값을 가지며, 상기 회전각 검출부가 회전하지 않으면 기설정된 절대값 이하의 값을 가질 수 있다.
이때 상기 제어부는, 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터가 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 구간을 영속도 구간으로 판단할 수 있다.
한편, 영속도 구간 검출 시스템은 상기 시계열 데이터를 Hidden Markov Model 알고리즘을 이용하여 필터링하는 필터링부를 더 포함할 수 있으며, 상기 패턴은 상기 시계열 데이터가 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 제 1 상태, 상기 시계열 데이터가 제 1 양의 값을 가지는 제 2 상태, 음의 값을 가지는 제 3 상태 및 제 2 양의 값을 가지는 제 4 상태를 포함할 수 있다.
만약 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면, 상기 제어부는 상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 4 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
또한 만약 상기 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터와 상기 제 4 상태에 해당하는 세크멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면, 상기 제어부는 상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 3 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들은 추가적인 압력센서를 사용하지 않고, 보행용 관성항법 시스템에서 이미 사용되고 있는 관성센서의 일정 데이터를 통하여 영속도 구간을 추정할 수 있으며, 이에 따라 추가적인 압력센서를 장착하지 않아도 되기 때문에 제작 비용을 절감할 수 있으며, 상술한 문제점들도 해결될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 시스템의 개념도이다.
도 3은 사람의 보행에 있어서, 회전각 검출부를 통해 나타난 걸음 패턴과 패턴을 일반화한 도면이다.
도 4는 영속도 구간 검출부가 검출한 시계열 데이터를 세그멘테이션하여 상태값으로 변환하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 세그멘테이션 조건을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 제 1 상태가 검출되지 않을 경우의 영속도 구간 검출 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 보행 상태별 비율과 상태 1을 찾지 못하는 경우와 상태 1, 4를 찾지 못하는 경우에 대한 시간비율을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8은 하나의 상태 내에 여러 영속도 구간이 존재하는 경우를 설명하기 위한 개념도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는, 본 발명의 다양한 실시 예들을 첨부된 도면들을 사용하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 시스템(100)의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 영속도 구간 검출 시스템(100)는 회전각 검출부(10), 세그멘테이션부(20), 영속도 구간 검출부(30)를 포함할 수 있다.
영속도 구간 검출 시스템(100)는 생체 또는 사물에 부착될 수 있는 형태로 구현될 수 있다. 영속도 구간 검출 시스템(100)는 바람직하게는 사람의 발 부위에 부착될 수 있으며, 이에 따라 영속도 구간 검출 시스템(100)는 바람직하게는 사람의 보행 중에 사람의 발이 지면과 접하는 순간인 영속도 구간을 추정할 수 있다. 영속도 구간 검출 시스템(100)는 또한 로봇과 같은 보행 분석이 요구되는 사물에도 부착되어, 영속도 구간을 검출하는 데에도 이용될 수 있다.
회전각 검출부(10)는 영속도 구간 검출 시스템(100)에 배치될 수 있으며, 이에 따라 영속도 구간 검출 시스템(100)가 부착된 생체 또는 사물의 일부의 회전각의 변화량 또는 회전 방향에 대한 정보를 검출할 수 있다.
회전각 검출부(10)는 자이로스코프와 같은 회전각 검출 센서를 포함할 수 있다. 이러한 경우에는 영속도 구간 검출 시스템은 하나의 장치로 구현될 수 있으며, 회전각 검출부(10)는 회전각 검출 센서로 구현될 수 있다.
회전각 검출 센서는 검출 대상의 일면에 부착될 수 있다.
한편, 영속도 구간 검출 시스템은 회전각 검출부(10)와 영속도 구간 검출 수단이 이격적으로 형성된 시스템으로 구현될 수 있다. 이러한 경우, 회전각 검출부(10)는 회전각 검출 센서와 회전각 검출 센서에서 검출한 데이터를 시계열적으로 저장하는 메모리와 같은 저장수단 및 저장수단에 저장된 시계열 데이터를 영속도 구간 검출 수단으로 전송하는 인터페이스를 구비할 수 있다. 여기에서 인터페이스는 무선 또는 유선으로 영속도 구간 검출 수단으로 시계열 데이터를 전송할 수 있다.
회전각 검출부(10)는 바람직하게는 자이로스코프로 구현될 수 있으나, 사물에 부착되어 회전각 또는 회전 방향을 검출할 수 있는 수단이라면 제한이 없음은 당업자에게 자명할 것이다.
회전각 검출부(10)는 영속도 구간 검출 시스템(100)가 부착된 생체 또는 사물의 일부의 회전각의 변화량 또는 회전 방향에 대한 시계열 데이터를 검출할 수 있다. 여기에서 시계열 데이터란, 회전 방향과 회전각 변화량을 시간의 경과에 따라 기록하는 데이터를 의미한다. 즉, 회전각 검출부(10)는 검출 시작부터 종료까지의 회전각의 변화량 또는 회전 방향에 대한 데이터를 시간의 경과에 따라 검출할 수 있으며, 바람직하게는 하나의 축을 시간으로 하는 그래프의 형태로 시계열 데이터를 관리할 수 있다. 시계열 그래프의 형태의 시계열 데이터는 더욱 상세하게 후술하도록 한다.
회전각 검출부(10)로부터 검출된 회전각 또는 회전 방향에 대한 시계열 데이터는 세그멘테이션부(20)로 전송될 수 있다.
세그멘테이션부(20)는 시계열 데이터를 일정한 시간 구간을 기준으로 세그멘테이션할 수 있다. 즉 세그멘테이션부(20)는 시계열 데이터를 유의미한 구간별로 세그멘테이션할 수 있으며, 이러한 세그멘테이션의 기준은 사용자에 의하여 조정될 수 있다.
더욱 상세하게는, 사용자가 시계열 데이터의 형태를 확인하여, 세그멘테이션부(20)에 세그멘테이션 기준을 입력할 수 있다. 이에 따라 다양한 속도에 따라 운동하는 생체 또는 사물에 대응하여, 유의미한 세그멘테이션을 수행할 수 있다.
다만, 사용자가 세그멘테이션 기준을 조정하는 것은 예시적인 것일 뿐이며, 회전각 검출부(10)에 의하여 검출된 시계열 데이터의 변화 주기를 검출하여, 주기에 따라서 세그멘테이션 기준을 자동으로 조정하는 것과 같은 형태로 세그멘테이션부(20)가 구현될 수 있는 것은 당업자에게 자명할 것이다.
세그멘테이션부(20)에 의하여 세그멘테이션된 시계열 데이터는 영속도 구간 검출부(30)로 전송될 수 있다.
영속도 구간 검출부(30)는 세그멘테이션된 시계열 데이터를 이용하여 생체 또는 사물의 일부의 영속도 구간을 검출할 수 있다.
영속도 구간 검출부(30)는 바람직하게는 세그멘테이션된 시계열 데이터 중 데이터 값이 0인 구간을 영속도 구간으로 추정할 수 있다. 다만, 데이터 값이 0인 구간은 실제 구현에 있어서는 노이즈 또는 사물 또는 생체의 미세 동작 등에 의하여 검출되기 어렵기 때문에, 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 구간의 데이터 값을 0으로 추정하며, 이에 따라 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 구간을 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
상기 기설정된 절대값은 복수 회의 분석 결과를 이용하여 결정되며, 사용자에 의하여 조정될 수 있다.
또한 영속도 구간 검출부(30)는 검출 대상이 빠르게 동작하는 경우 등에 있어서, 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 데이터 구간이 검출되지 않는 경우에는, 저장부(미도시)에 저장된 패턴을 세그멘테이션된 시계열 데이터와 대응시켜 영속도 구간을 검출할 수도 있다. 이와 같은 구성에 대하여서는 더욱 상세하게 후술하도록 한다.
한편 저장부(미도시)는 센싱된 회전각의 변화 정도를 시간 기준으로 기록한 시계열 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 세그멘테이션부(20)와 영속도 구간 검출부(30)는 CPU와 같은 하나의 하드웨어로 구현될 수 있으며, 세그멘테이션부(20)와 영속도 구간 검출부(30)를 포함하여 제어부로 명명할 수도 있다.
상술한 바와 같은 영속도 구간 검출 시스템(10)에 의하여 검출 대상의 일부의 영속도 구간을 압력 센서와 같은 추가 수단을 배제하고 검출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 영속도 구간 검출 시스템(10)가 검출 대상의 일부에 부착된 상황을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 영속도 구간 검출 시스템(100)는 사람의 신체의 발 부분에 부착될 수 있으며, 이에 따라 신체의 발 부분의 회전량 또는 회전 방향에 대한 정보를 이용하여 발의 영속도 구간, 즉 발이 지면에 접하는 구간을 검출할 수 있다.
도 2의 실시 예에서, 영속도 구간 검출 시스템(100)는 회전각 검출부(10)로 자이로스코프를 채택하였으며, 자이로스코프는 발의 회전량 또는 회전 방향을 검출할 수 있다. 자이로스코프에서 검출된 회전 방향이 반 시계 방향인 경우에는 시계열 데이터의 값을 음으로 정의할 수 있으며, 검출된 회전 방향이 시계 방향이 경우에는 시계열 데이터의 값을 양으로 정의할 수 있다.
이에 따라 사람의 보행 과정 중, 예를 들어 발의 뒤꿈치가 지면에 접하여 발의 전방 부분이 차례로 지면에 접하는 과정에서는 자이로스코프가 검출한 회전 방향이 시계 방향일 수 있으며, 이에 따라 시계열 데이터 값의 부호는 양이 될 수 있다.
상술한 과정을 통한 시계열 데이터 측정 결과가 도 3에 나타난다.
도 3의 [A]는 일정한 속도로 검출 대상이 보행하는 경우를 나타낸 것이며, 발목과 평행한 축의 자이로스코프 출력으로 일정한 패턴을 보이고 있음을 알 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 검출 대상이 일정한 속도로 보행하는 경우에는, 일정한 주기를 가지는 시계열 데이터가 검출된다. 본 실시 예에 따른 검출 대상의 시계열 데이터는 약 1.25초의 주기를 가지고 보행하는 것을 알 수 있다.
[B]는 [A]와 같은 측정 결과를 복수 회를 반복하여 얻은 일반화된 패턴이며, 더욱 상세하게 후술할 것으로 영속도 구간 검출 시스템(10)는 상술한 패턴을 이용하여 영속도 구간을 더욱 정확하게 검출할 수 있다.
도 4는 도 3의 시계열 데이터 중 하나의 주기를 나타낸 그래프이며, 상술한 바와 같이, 세그멘테이션부(20)는 시계열 데이터를 세그멘테이션할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 시계열 데이터의 중 하나의 주기는 다섯 개의 구간으로 세그멘테이션될 수 있다.
세그멘테이션은 일정한 시간을 주기로 수행될 수도 있지만, 도 4에 도시된 것과 같이 유의미하도록 데이터 값의 부호가 변경되는 점을 기준으로 세그멘테이션이 수행될 수도 있다. 즉, 시계열 그래프에서 시계열 데이터 대응점이 시간축을 도과하는 점을 기준으로 세그멘테이션부(20)는 시계열 데이터를 세그멘테이션할 수 있다.
세그멘테이션된 시계열 데이터는 4개의 상태로 구분될 수 있다. 제 1 상태는 데이터의 절대값이 0에 가까운, 즉 상술한 바와 같은 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 상태를 구분하는 문자 Yk가 1 인 상태이다.
제 2 상태는 데이터 값이 양의 값을 가지는 Yk가 2인 상태이다. 제 3 상태는 데이터 값의 부호가 음을 가지는, Yk가 3인 상태이다. 상술한 상태와 Yk간의 대응 관계가 320에 도시된다.
도 4의 실시 예에서는 1-2-3-2 상태가 반복된다.
다만, 데이터 값이 양의 값을 가지는 제 2 상태를 더욱 세분화하여 세그멘테이션할 수 있도록, 필터링부(미도시)는 시계열 데이터를 HMM알고리즘(Hidden Markov Mode Algorithm)을 이용하여 필터링 할 수 있다. HMM알고리즘은 공지된 기술이기 때문에 여기에서는 상세한 설명은 생략하도록 한다.
HMM 알고리즘에서 이용되는 상태변이행렬 A와 관측행렬 C는 각각 수학식 1과 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112010087779294-pat00001
Figure 112010087779294-pat00002
HMM 알고리즘을 통하여 각 세그멘테이션된 데이터들은 상태값으로 변환될 수 있다. 도 4의 330에는 이러한 HMM 필터 결과가 도시된다. 330에 도시된 바와 같이, HMM 필터 결과는 제 1 양의 값을 가지는 제 2 상태와 제 2 양의 값을 가지는 제 4 상태를 구분된다.
한편, 도 2의 [A]와 같은 결과에서 도 4의 310과 같이 세그먼테이션되는 조건에 대하여 도 5와 관련하여 다시 한번 설명하도록 한다.
α1(410) 및 α2(411)는 보행 특성, 신발의 종류에 따라 달라질 수 있으며, 도 3과 같은 실험 데이터를 통하여 구할 수 있다. 세그먼테이션 조건은 센서값의 범위 뿐만 아니라 시간적인 요소도 포함할 수 있다. 더욱 상세하게, 일정 시간 이상을 하나의 조건 범위에 만족될 수 있어야 하나의 세그먼테이션된 데이터로 인정될 수 있다.
이하에서는, 도 6과 관련하여, 상태 1 즉 영속도 구간을 검출하지 못한 경우의 영속도 구간을 추정하기 위한 구성을 설명하기 위한 그래프이다.
보편적으로 각 상태 중에서 가장 인식률이 좋은 상태는 제 2 상태와 제 3 상태이다. 이 때문에, 때때로 제 1 상태, 또는 제 4 상태 및 제 1 상태를 검출하지 못하는 상황이 발생될 수 있다.
세그먼테이션된 데이터의 상태에 대한 경우의 수는 다음 세 가지와 같다.
1)제 3 상태 - 제 4 상태 - 제 1 상태 - 제 2 상태
2)제 3 상태 - 제 4 상태 - 제 2 상태 (제 1 상태가 검출되지 않은 경우)
3)제 3 상태 - 제 2 상태 (제 1 상태 및 제 4 상태가 검출되지 않은 경우)
만일 제 1 상태가 검출되지 않은 경우에는, 제 4 상태와 제 2 상태 사이에 제 1 상태가 존재하지만 이를 검출하지 못한다고 영속도 구간 검출부(30)가 판단할 수 있다.
제 2 상태의 시작점은 정확하게 나타나므로 제 4 상태의 범위안에 제 1 상태가 포함되어 있다고 간주할 수 있으며, 제 1 상태의 구간, 즉 영속도 구간을 추정할 수 있다.
다양한 환경에서의 데이터를 기초로 전체 걸음에서 제 1 상태가 지속되는 비율을 이용하여 제 4 상태의 구간 내에서 제 1 상태가 포함된다고 유추될 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 제 1 상태가 검색되지 않은 경우에도, 제 4 상태와 제 2 상태의 시작점 사이에 제 1 상태가 존재한다고 추정될 수 있다.
또한 도시되지는 않았으나, 제 1 상태 및 제 4 상태가 동시에 검출되지 않는 경우도 발생될 수 있다. 이 경우, 영속도 구간 검출부(30)는 제 2 상태와 제 3 상태 사이에 제 1 상태가 있는 것으로 판단할 수 있다.
이하에서는 도 7과 관련하여, 복수 회의 시험을 통하여 얻어진 시간 비율 별 패턴을 이용하여 영속도 구간을 검출하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 7은 복수 회의 시험을 통하여 얻어진 시간별 각 상태의 비율을 나타내는 막대 그래프이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 한 주기에서 제 2 상태는 27.4%를 차지하며, 제 3 상태는 42.8%, 제 4 상태는 18.5% 및 제 1 상태는 11.3%를 차지한다. 이 때, 제 4 상태와 제 1 상태를 합한 구간 중 각각이 차지하는 비율은 62.1% 및 37.9%이다.
상술한 바와 같이, 제 1 상태가 검출되지 않은 경우, 제 2 상태와 제 4 상태 사이에 제 1 상태가 존재한다고 추정할 수 있다. 또한 제 4 상태 사이의 후반 37.9%가 제 1 상태임을 추정할 수 있으며, 이에 따라 더욱 정교하게 영속도 구간을 추정할 수 있다.
아울러, 상술한 바와 같이, 제 1 상태 및 제 4 상태가 검출되지 않은 경우, 도 7의 경우 3에 도시된 바와 같이, 제 3 상태의 후반 15.6%를 영속도 구간으로 추정할 수 있다.
도 8은 영속도 구간으로 추정되는 구간이 복수 개 검색된 경우에 정확한 영속도 구간을 검출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 복수 개의 세그멘테이션된 데이터 구간(701,702)이 영속도로 추정되는 경우, 가장 넓은 범위(701)를 가지는 부분을 영속도 구간으로 추정한다.
이는 순간적으로 나타나는 작은 영역의 추정 부분은 주로 데이터 값이 양에서 음으로 또는 음에서 양으로 변화되는 과정에서 범위를 만족하여 나타나는 경우가 많고, 실제 검출 대상의 속도가 0이 아닌 경우가 존재하기 때문에 일정시간 이상을 가지는 가장 넓은 범위의 구간을 영속도 구간으로 추정하는 것에서 기인한다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 영속도 구간 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선 각속도 검출부는 검출 대상의 회전에 대한 정보를 검출할 수 있다(S810). 이후, 회전에 대한 정보, 즉 시계열 데이터를 구분화, 즉 세그멘테이션할 수 있다(S820).
상술한 바와 같이 세그멘테이션된 시계열 데이터는 HMM 알고리즘을 이용하여 필터링할 수 있다(S830).
만일 제 1 상태가 검출되면(S840, Y), 제 1 상태를 가지는 구간을 영속도 구간으로 추정한다(S850).
제 1 상태가 검출되지 않으면(S840,N), 제 4 상태가 검출되는 경우(S860,Y)에는 상술한 바와 같이 제 4 상태와 제 2 상태 사이에 제 1 상태가 존재한다고 추정한다(S870).
또한 제 4 상태가 검출되지 않는 경우(S860,N), 제 2 상태와 제 3 상태 사이에 제 1 및 제 4 상태가 존재한다고 추정할 수 있으며, 제 3 상태 후반의 소정의 범위에 제 1 상태 구간이 존재한다고 추정할 수 있다(S880).
또한 상술한 바와 같이, 복수 개의 영속도 구간이 검출되면, 유추된 제 1 상태 구간 중 가장 넓은 구간을 영속도 구간으로 추정할 수 있다(S890).
상술한 바와 관련된 더욱 상세한 설명은 영속도 구간 검출 시스템과 관련하여 전술하였으므로, 여기에서는 생략하도록 한다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 누구든지 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범주 내에서 본 발명의 바람직한 실시 예를 다양하게 변경할 수 있음은 물론이다. 따라서 본 발명은 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어나지 않는다면 다양한 변형 실시가 가능할 것이며, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
10 : 회전각 검출부 20 : 세그멘테이션부
30 : 영속도 구간 검출부 100 : 영속도 구간 검출 시스템

Claims (5)

  1. 검출 대상에 부착된 회전각 검출 센서가 상기 검출 대상의 운동으로 인해 변화되는 회전각을 센싱하는 단계;
    상기 센싱된 회전각의 변화 정도를 시간 기준으로 기록한 시계열 데이터를 생성하는 단계;
    상기 시계열 데이터를 세그멘테이션하는 단계; 및
    세그멘테이션된 상기 시계열적 데이터로부터 영속도 구간을 검출하되, 복수 개로 세그멘테이션된 데이터 구간이 영속도로 추정되는 구간에는 가장 넓은 범위를 가지는 구간을 영속도 구간으로 검출하는 단계;를 포함하는 영속도 구간 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    세그멘테이션된 상기 시계열적 데이터를 기저장된 패턴과 비교하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 영속도 구간을 검출하는 단계는, 비교 결과를 이용하는 것을 특징으로 하는 영속도 구간 검출 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 시계열 데이터를 Hidden Markov Model 알고리즘을 이용하여 필터링하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 패턴은 상기 시계열 데이터가 기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 제 1 상태, 상기 시계열 데이터가 제 1 양의 값을 가지는 제 2 상태, 음의 값을 가지는 제 3 상태 및 제 2 양의 값을 가지는 제 4 상태를 포함하는 것을 특징으로 하는 영속도 구간 검출 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면,
    상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 4 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정하는 것을 특징으로 하는 영속도 구간 검출 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    기설정된 절대값 이하의 값을 가지는 세그멘테이션된 상기 시계열 데이터와 상기 제 4 상태에 해당하는 세크멘테이션된 상기 시계열 데이터가 존재하지 않으면,
    상기 시계열 데이터를 상기 패턴과 대응시켜, 상기 패턴의 상기 제 3 상태와 상기 제 2 상태 사이에 대응하는 시계열 데이터 구간 사이의 세그멘테이션된 시계열 데이터 구간을 상기 영속도 구간으로 추정하는 것을 특징으로 하는 영속도 구간 검출 방법.
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