KR101718392B1 - 신발에 부착된 관성 센서를 이용하여 보폭 정보를 계산하는 휴대 단말 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

보폭 정보를 계산하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 보폭 정보 계산 장치는 제1 관성 신호 및 제2 관성 신호를 사용하여 대상의 보폭 정보를 계산한다. 대상의 휴대 단말의 제1 관성 센서로부터 제1 관성 신호가 제공되고, 대상의 신발 등에 부착된 제2 관성 센서로부터 제2 관성 신호가 제공된다. 보폭 정보 계산 장치는 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면 제2 관성 신호를 사용하여 보폭 파라미터를 계산하고, 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면 이전에 계산된 보폭 파라미터를 사용하여 대상의 보폭을 계산한다.

Description

신발에 부착된 관성 센서를 이용하여 보폭 정보를 계산하는 휴대 단말 및 그 방법{MOBILE TERMINAL FOR COMPUTING FOOT LENGTH INFORMATION USING FOOT-MOUNTED INERTIA MOTION UNIT, AND METHOD USING THE SAME}
아래의 실시예들은 보폭 정보를 계산하는 장치 및 방법에 대한 것으로, 보다 상세히는 신발에 부착된 관성 센서를 이용하여 보폭 정보를 계산하는 휴대 단말 및 그 방법이 개시된다.
보행 항법 시스템은 보행자의 위치 정보를 제공한다. 보행 항법 시스템으로서, 글로벌 포지셔닝 시스템(Global Positioning System; GPS), 울트라 와이드 밴드(Ultra Wide Band; UWB), 와이파이(WiFi) 등의 무선 측위(positioning)을 이용하는 방법이 있으며, 관성 모션 유닛(Inertia Motion Unit; IMU)을 이용하는 관성 항법 방법이 있다.
IMU는 가속도 축, 지자기 축 및 자이로 축의 3개의 축들로 구성된 센서이다. 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning; PDR)은 IMU를 사용하여 보행자의 보행의 특성을 검출하고, 검출된 보행의 특성을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 시스템이다.
PDR은 크게 걸음 검출의 단계, 보폭 추정의 단계 및 이동 방향 추정의 단계로 나뉘어 진다. PDR은 보행자의 걸음을 검출하고, 검출된 보행자의 걸음에 대한 정보를 항법 정보의 제공에 대한 기준으로 사용한다. 보행자의 걸음에 대한 정보를 항법 정보의 제공에 대한 기준으로 사용하는 것은 (일반적인 교통 수단을 제외하고) 사람은 보행을 통해 자신의 위치를 변화시킨다는 가정에 근거한 것이다.
PDR에 관련하여 한국공개특허 제10-2009-0087300호 및 한국등록특허 제10-723834호 등이 공개된 바 있다. 이러한 기술들은 보행자의 걸음 및 위치를 검출하는 방법을 제공하고 있다.
일 실시예는 선행적인 실험을 요구하지 않고 보폭 정보를 계산하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 휴대 단말의 관성 신호 및 신발에 부착된 관성 센서의 관성 신호를 사용하여 보폭 정보를 계산하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 대상의 보폭을 대상의 이동 방향 정보와 결합하여 대상의 위치를 계산하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 측에 있어서, 제1 관성 신호를 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 단계; 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 상기 제2 관성 신호를 사용하여 상기 대상의 보폭을 추정하는 단계; 및 상기 걸음에 관련된 정보 및 상기 추정된 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 계산하는 단계를 포함하는 보폭 정보 계산 방법이 제공된다.
상기 보폭 정보 계산 방법은, 상기 제1 관성 신호를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 관성 신호 및 상기 제2 관성 신호는 서로 상이한 관성 신호 생성 장치들에 의해 각각 생성될 수 있다.
상기 제1 관성 신호는 상기 대상이 지닌 제1 관성 신호 생성 장치로부터 제공될 수 있다.
상기 제1 관성 신호 생성 장치는 휴대 단말의 관성 센서일 수 있다.
상기 제2 관성 신호는 상기 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 제2 관성 신호 생성 장치로부터 제공될 수 있다.
상기 보폭 파라미터는 상기 제1 관성 신호에 적용되는 파라미터일 수 있다.
상기 보폭 파라미터를 계산하는 단계는, 상기 제2 관성 신호를 사용함으로써 상기 제1 관성 신호를 사용하는 것에 비해 더 정확하게 상기 대상의 상기 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
상기 보폭 파라미터를 계산하는 단계는, 영속도 보정의 적용이 가능한 상기 제2 관성 신호를 사용함으로써 영교차점 검출이 요구되는 상기 제1 관성 신호를 사용하는 것에 비해 더 정확하게 상기 대상의 상기 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
상기 보폭 정보 계산 방법은, 상기 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 상기 보폭 파라미터를 사용하여 상기 보폭을 계산하는 단계를 더 포함하는 보폭 정보 계산 방법.
상기 대상의 걸음에 관련된 정보는 상기 대상의 한 걸음 동안의 가속도 분산 및 걸음 주파수를 포함할 수 있다.
상기 보폭 파라미터는 상기 가속도 분산, 상기 걸음 주파수 및 상기 추정된 보폭 간의 선형 관계 파라미터일 수 있다.
상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 관성 신호를 사용하는 영교차점 검출에 기반하여 상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
상기 대상의 보폭을 추정하는 단계는, 상기 제2 관성 신호에 대한 영속도 보정을 사용하여 상기 보폭을 추정할 수 있다.
상기 생성하는 단계, 상기 추정하는 단계 및 상기 계산하는 단계는 반복해서 수행될 수 있다.
상기 보폭 파라미터는 적어도 하나의 반복에서의 상기 대상의 걸음에 관련된 정보 및 상기 대상의 보폭을 사용하여 계산될 수 있다.
다른 일 측에 있어서, 제2 관성 신호를 수신하는 통신부; 및 제1 관성 신호를 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하고, 상기 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면 상기 제2 관성 신호를 사용하여 상기 대상의 보폭을 추정하고, 상기 걸음에 관련된 정보 및 상기 추정된 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 계산하는 처리부를 포함하는 보폭 정보 계산 장치가 제공된다.
상기 처리부는 상기 제1 관성 신호를 사용하는 영교차점 검출에 기반하여 상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
상기 처리부는 상기 제2 관성 신호에 대한 영속도 보정을 사용하여 상기 보폭을 추정할 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 장치, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.
선행적인 실험을 요구하지 않고 보폭 정보를 계산하는 방법 및 장치가 제공된다.
휴대 단말의 관성 신호 및 신발에 부착된 관성 센서의 관성 신호를 사용하여 보폭 정보를 계산하는 방법 및 장치가 제공된다.
대상의 보폭을 대상의 이동 방향 정보와 결합하여 대상의 위치를 계산하는 방법 및 장치가 제공된다.
대상의 보폭을 사용하여 대상의 칼로리 소모 정보 또는 대상의 운동 정보를 제공하는 방법 및 장치가 제공된다.
도 1은 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 시스템을 나타낸다.
도 2는 일 예에 따른 보행자의 위치를 추정하는 방법을 나타낸다.
도 3은 일 예에 따른 영교차점 검출 방법을 이용하는 걸음 검출을 설명한다.
도 4는 일 예에 따른 신발에 부착된 관성 센서를 나타낸다.
도 5는 보행자의 두 걸음들 동안의 자이로 놈 값을 도시한다.
도 6은 보행자의 두 걸음들 동안의 자이로 놈의 분산 값을 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 보행자의 한 걸음 동안의 진행 방향으로의 속도를 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 장치의 구조도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 방법의 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 실시예들에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석될 수 있다. 실시예들에서, 특정 부분과 다른 부분에 대한 연결관계는, 양자의 직접적인 연결관계 이외에, 그 사이에 또 다른 부분을 거쳐 연결되는 간접적인 연결관계를 포함할 수 있다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낼 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 시스템을 나타낸다.
보폭 정보 계산 시스템(100)은 제1 관성 신호 생성 장치(110), 제2 관성 신호 생성 장치(120) 및 보폭 정보 계산 장치(130)를 포함할 수 있다.
제1 관성 신호 생성 장치(110)는 제1 관성 신호를 생성할 수 있다. 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 제2 관성 신호를 생성할 수 있다.
보폭 정보 계산 장치(130)는 제1 관성 신호 및 제2 관성 신호를 사용하여 보폭 정보를 계산할 수 있다. 보폭 정보는 보행자의 보폭 및 보폭 파라미터를 포함할 수 있다. 보폭 정보 계산 장치(130)는 복수의 관성 신호 장치들에 의해 생성된 관성 신호들을 사용함으로써 효율적이면서도 정확하게 보폭 정보를 계산할 수 있다.
제1 관성 신호 생성 장치(110) 및 보폭 정보 계산 장치(130)는 동일한 물리적인 장치일 수 있다. 또는, 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 보폭 정보 계산 장치(130)의 일부이거나 보폭 정보 계산 장치(130)의 부품일 수 있다. 예를 들면, 보폭 정보 계산 장치(130)는 보행자의 휴대 단말일 수 있고, 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 휴대 단말의 관성 센서일 수 있다. 관성 센서는 IMU일 수 있다.
휴대 단말은 피처(feature) 폰, 스마트폰, 태블릿(tablet) 및 웨어러블(wearable) 디바이스 등 사용자가 지니고 다닐 수 있는 장치를 포괄적으로 의미할 수 있다.
제2 관성 신호 생성 장치(120) 및 보폭 정보 계산 장치(130)는 동일한 물리적인 장치일 수 있다. 또는, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 보폭 정보 계산 장치(130)의 일부이거나 보폭 정보 계산 장치(130)의 부품일 수 있다. 또는, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 보폭 정보 계산 장치(130)와 통신하는, 보폭 정보 계산 장치(130)와는 별개의 장치일 수 있다. 보폭 정보 계산 장치(130)는 보행자의 휴대 단말일 수 있고, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 보행자의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서일 수 있다. 관성 센서는 IMU일 수 있다.
보폭 정보 계산 장치(130)는 보행자의 휴대 단말이고, 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 휴대 단말의 관성 센서이고, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 보행자의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서인 것으로 가정될 수 있다. 아래의 실시예의 설명에서, 휴대 단말은 보폭 정보 계산 장치(130)로, 휴대 단말의 관성 센서는 제1 관성 신호 생성 장치(110)로, 신발에 부착된 관성 센서는 제2 관성 신호 생성 장치(120)로 각각 간주 또는 대체될 수 있다.
도 2는 일 예에 따른 보행자의 위치를 추정하는 방법을 나타낸다.
휴대 단말을 이용하는 보행자의 위치 추정은 걸음 검출, 보폭 추정 및 이동 방향 추정의 3개의 단계들을 포함할 수 있다.
걸음 검출의 방법으로서, 피크치 검출 방법(peak detection method), 일정 구간 검출 방법(flat zone detection method), 영교차점 검출 방법(zero crossing detection method) 등이 있다.
피크치 검출 기법이 사용되기 위해서는 걸음으로 인식될 인식 값이 설정되어야 할 수 있다. 그러나, 보행자의 보행 속도에 따라 극점(peak point)가 크게 변하기 때문에 걸음으로 인식될 임계 값을 적정하게 설정하는 것은 매우 어려울 수 있다.
일정 구간 검출 기법이 사용되기 위해서는 가속도계의 출력인 가속도 중 평형 구간이 나타나야 할 수 있다. 평형 구간은 일시적으로 가속도의 변화율이 거의 0에 가까운 구간일 수 있다. 그러나, 이러한 평형 구간은 가속도계가 보행자의 신발에 장착된 경우에만 나타날 수 있다. 따라서, 가속도계가 보행자의 신발 외 다른 부분(예를 들면, 허리)에 장착된 경우에는 일정 구간 검출 기법은 사용되지 못할 수 있다.
일반적으로, 보행자는 자신의 손으로 휴대 단말을 들고 다니거나, 허리 또는 가슴 등에 위치한 주머니에 휴대 단말을 넣고 다닐 수 있다. 따라서, 휴대 단말의 관성 센서에 대해서는 영교차점 검출 방법이 적합할 수 있다.
아래의 도 3에서는 영교차점 검출 방법을 이용하는 걸음 검출이 설명된다.
도 3은 일 예에 따른 영교차점 검출 방법을 이용하는 걸음 검출을 설명한다.
도 3의 그래프에서, x 축은 시간을 나타낸다. u 축은 가속도계(accelerometer)의 출력 값을 나타낸다. 그래프는 시간의 흐름에 따른 가속도계의 출력인 가속도를 나타내며, x 축 위의 원들은 검출된 걸음들을 나타낸다.
영교차점 검출 방법은 일반적으로 보행자가 손에 들고 있거나, 주머니 등에 넣고 있는 휴대 단말에 의해서 사용될 수 있다. 말하자면, 휴대 단말의 관성 센서에 의해 생성된 관성 신호에 대해서 영교차점 검출 방법이 사용될 수 있다.
관성 센서의 출력에 포함된 잡음 및 오차 성분을 제거하기 위해서 이동 구간 합(sliding window summing) 및 신호 차분(signal difference)을 사용하는 신호 처리가 적용될 수 있다.
보폭은 걸음 및 걸음 사이의 거리를 의미할 수 있다. PDR은 보행자의 보폭을 누적하여 보행자의 이동 거리를 계산할 수 있다. 일반적으로, 관성 항법 시스템에서는 가속도계의 출력인 가속도에 대한 이중 적분을 통해 보행자의 이동 거리를 계산할 수 있다.
그러나, PDR은, 예를 들면 미세전자기계시스템(Microelectromechanical Systems; MEMS) 형 가속도계와 같이, 출력 신호 내의 오차 성분이 큰 가속도계를 사용할 수 있다. 따라서, 가속도계의 출력 신호에 대한 이중 적분을 통해 보행자의 보폭이 계산될 경우, 계산된 보폭이 시간이 경과함에 따라 급격하게 발산할 수 있다. 전술된 것과 같은 이유로, PDR에서 보폭을 추정함에 있어서, 이중 적분 외에, 보행자의 걸음 및 걸음 사이에서 가속도계의 출력 신호에서 나타나는 보행자의 보행 특성이 추가적으로 이용될 수 있다.
아래의 실시예에서는, PDR이 휴대 단말 등 다양한 연산 능력을 가진 장치에 적용될 수 있도록, 상대적으로 간단한 구성을 갖는 선형 결합을 이용하는 보폭 추정 방법이 설명된다.
실시예와 관련된 실험 및 연구에 따르면, 사람의 보폭은 걸음의 걸음 주파수(walking frequency) 및 걸음의 가속도 분산(acceleration variance)에 비례하는 것으로 간주될 수 있다.
걸음 주파수는 보행의 속도에 관련된 정보일 수 있으며, 걸음이 발생하는 빈도는 걸음이 발생하는 빈도를 나타내는 지표일 수 있다. 일반적으로, 사람이 정상적으로 보행하는 경우, 보행자의 보행 속도가 빨라지면 보행자의 보폭도 증가하게 되며, 보행 속도가 느려지면 보폭도 감소하게 된다.
가속도 분산은 걸음이 검출된 시점들 사이에서의 가속도계의 출력 신호인 가속도의 분산을 의미할 수 있다. 또한, 가속도 분산은 보행자가 보행할 때 보행자의 발이 지면에 닿는 힘을 나타내는 지표일 수 있다. 사람이 정상적으로 보행하는 경우, 보행자의 보폭이 증가할수록 보행자의 발이 지면에 닿는 힘도 커지게 되며, 보폭이 감소할수록 발이 지면에 닿는 힘도 감소하게 된다.
말하자면, 보행자의 보행 특성을 나타내는 걸음 주파수 및 가속도 분산은 보폭에 대하여 선형적인 관계를 가질 수 있다. 선형적인 관계를 갖는 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용함으로써 보행자의 보폭이 추정될 수 있다.
아래의 수학식 1은 선형 결합을 이용하여 보행자의 보폭을 추정하는 방법을 나타낸다.
Figure 112015014562019-pat00001
여기에서, Step Length는 보행자의 보폭을 나타낼 수 있다. WF는 걸음 주파수를 나타낼 수 있다. AV는 가속도 분산을 나타낼 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00002
,
Figure 112015014562019-pat00003
및
Figure 112015014562019-pat00004
는 각각 보폭 파라미터들을 나타낼 수 있다.
아래의 수학식 2는 선형 결합을 통해 보행자의 전체 이동 거리를 추정하는 방법을 나타낸다.
Figure 112015014562019-pat00005
여기에서, Walking distance는 보행자의 전체 이동 거리를 나타낼 수 있다. n은 전체 걸음 수를 나타낼 수 있고, i는 i번 째의 걸음을 나타낼 수 있다.
그러나, 선형 결합을 이용하여 보행자의 보폭 및 전체 이동 거리를 추정하기 위해서는, 보폭 파라미터(예를 들면,
Figure 112015014562019-pat00006
,
Figure 112015014562019-pat00007
및
Figure 112015014562019-pat00008
)가 미리 계산될 것이 요구될 수 있다. 보폭 파라미터의 값은 사람 별로 상이할 수 있다, 또한, 보폭 파라미터는 한 사람에 대해서도 사람의 동작 별로 상이할 수 있다.
보폭 파라미터를 계산하는 일반적인 방법은 다음과 같을 수 있다. 우선, 보행자는 이미 거리가 알려진 구간을 정확하게 걸어서 이동할 수 있다. 다음으로, 보행자가 이동을 완료하면, 이동 동안의 걸음들에서의 평균 보폭, 평균 걸음 주파수 및 평균 가속도 분산의 값이 계산될 수 있다. 이동 및 계산의 선행적인 실험이 반복될 수 있고, 반복된 선행적인 실험의 결과를 수집함으로써 보폭 파라미터가 계산될 수 있다.
보폭 파라미터를 계산하기 위하여, 외부에서의 GPS의 신호를 이용하는 방법도 고려될 수 있다. 그러나, 보행자가 보행을 하고 있는 상황에서는, GPS의 신호에서 발생하는 오차에 의해 오히려 GPS의 신호를 이용하여 계산되는 보폭 파라미터가 GPS의 신호를 이용하지 않고 계산되는 보폭 파라미터에 비해 더 정확하지 않게 될 수 있다.
말하자면, 영교차점 검출 방법을 사용하여 개인에게 맞는 보폭 파라미터를 계산하기 위해서는 정확하고 많은 반복적인 실행이 요구될 수 있다. 또한, 여러 사람들의 데이터에 의해 범용적인 보폭 파라미터가 생성될 수도 있지만, 범용적인 보폭 파라미터의 오차에 의해, 보행자의 위치에서 오차가 지속적으로 누적될 수 있다.
다른 보행 항법 시스템으로서, 신발 등에 부착된 관성 센서를 이용하는 방법이 있다. 실시예에 따른 신발 등에 부착된 관성 센서를 이용하는 방법에 대해 아래에서 설명된다.
도 4는 일 예에 따른 신발에 부착된 관성 센서를 나타낸다.
신발에 부착된 관성 센서는 x 축, y 축 및 z 축에 대한 관성 신호를 출력할 수 있다.
신발에 관성 센서가 부착된 경우, 보행자의 걸음이 더 정확하게 검출될 수 있으며, 보행자의 걸음의 상황 및 특성이 더 잘 반영된 신호가 획득될 수 있다.
신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법 시스템은 영교차점 검출 방법을 이용하는 보행 항법 시스템에 비해 더 정확하게 걸음을 검출할 수 있고, 보폭을 추정할 수 있다. 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법 시스템은 단순히 보행자의 걸음의 특성을 이용하는 것뿐만 아니라, 관성 센서의 출력의 성분을 분석함으로써 더 정밀하게 걸음을 검출할 수 있고, 보폭을 추정할 수 있다.
신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법 시스템에서, 걸음 검출을 위해 일반적으로 일정 구간 검출 방법이 사용될 수 있다. 보행자가 신발을 지면에 딛는 동안(말하자면, 디딤기)에는 신발의 움직임이 거의 발생하지 않을 수 있다. 보행자가 신발을 지면에 딛는 동안에는 가속도계의 출력 신호인 가속도 및 자이로스코프의 출력 신호인 자이로에서 평평한 신호 구간이 발생할 수 있다. 보행 항법 시스템은 가속도 및 자이로에서 평평한 신호 구간이 발생하는 순간(말하자면, 디딤기)을 구분함으로써 신발이 지면에 닿은 순간을 검출할 수 있다.
관성 센서의 출력을 사용하여 디딤기를 검출하는 방법에 대하여 아래에서 도 5 및 도 6을 참조하여 상세하게 설명된다.
도 5는 보행자의 두 걸음들 동안의 자이로 놈 값을 도시한다.
도 5에서, x 축은 시간을 나타낸다. y 축은 자이로 놈(norm) 값(deg/sec)을 도시한다. th는 디딤기를 검출하는 기준이 되는 임계 값을 나타낼 수 있다. 자이로 놈 값에 있어서, 임계 값 th는 0.6으로 설정된 것으로 도시되었다.
도 6은 보행자의 두 걸음들 동안의 자이로 놈의 분산 값을 도시한다.
도 6에서, x 축은 시간을 나타낸다. y 축은 자이로 놈의 분산 값(
Figure 112015014562019-pat00009
)을 나타낸다. th는 디딤기를 검출하는 기준이 되는 임계 값을 나타낼 수 있다.
자이로 놈 값은 하기의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112016085568711-pat00010
Figure 112016085568711-pat00034
는 자이로의 x 축의 값일 수 있다.
Figure 112016085568711-pat00035
는 자이로의 y 축의 값일 수 있다.
Figure 112016085568711-pat00036
는 자이로의 z 축의 값일 수 있다.
자이로 놈의 분산 값은 자이로스코프로부터의 출력에 의한 N 개의 자이로 놈들의 분산 값일 수 있다. N은 2 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면 N은 10일 수 있다.
보행자의 한 걸음의 보폭에 관련하여 아래에서 도 7을 참조하여 설명된다.
도 7은 일 예에 따른 보행자의 한 걸음 동안의 진행 방향으로의 속도를 나타낸다.
도 7에서 x 축은 보행자의 한 걸음 동안의 시간을 나타낼 수 있다. y 축은 진행 방향으로의 속도를 나타낼 수 있다.
신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 일반적인 보폭 추정 방법으로서, 영속도 보정(Zero velocity UpdaTe; ZUPT) 방법이 사용될 수 있다. ZUPT 방법은 보행자의 신발이 땅에 닿는 순간에는 신발의 움직임이 없다는 점을 이용하여 신발의 관성 센서에서 출력된 가속도에 대한 적분을 통해 구해진 속도 값을 디딤기 구간 동안에 0으로 고정시킬 수 있다. 보폭 추정 방법은 디딤기 구간 동안에 0으로 고정된 속도를 다시 적분함으로써 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.
관성 센서에서 출력된 가속도를 단순하게 적분함으로써 보폭을 추정한다면, 관성 센서의 출력의 오차 및 적분 상수로 인해 적분에 의해 생성된 보폭의 값이 쉽게 발산할 수 있다. ZUPT 방법이 사용되면, 보행자의 매 걸음마다 발산이 방지될 수 있기 때문에, 더 정확하게 보행자의 한 걸음 동안의 보폭이 추정될 수 있다.
전술된 것과 같이, 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법은 더 정확하고 안정적으로 보행자의 걸음을 검출하고, 보폭을 추정할 수 있다는 장점을 가질 수 있다. 또한, 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법은 추가적인 선행 실험을 요구하지 않는다는 장점을 가질 수 있다.
그러나, 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보행 항법은 보행자의 신발에 부착될 관성 센서를 항상 추가적으로 요구한다는 단점을 가질 수 있고, 통상적으로 휴대 단말을 지니는 보행자에게 있어서는 휴대 단말의 관성 센서를 이용하는 보행 항법에 비해 더 불편하다는 단점을 가질 수 있다.
아래의 실시예에서는 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법 및 휴대 단말의 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법이 결합된 방법이 설명된다.
도 8은 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 장치의 구조도이다.
보폭 정보 계산 장치(130)는 처리부(810) 및 통신부(820)를 포함할 수 있다.
처리부(810)는 보폭 정보 계산 장치(130)의 동작을 위해 요구되는 작업을 처리할 수 있다. 예를 들면, 처리부(810)는 적어도 하나의 프로세서(processor)일 수 있다.
통신부(820)는 보폭 정보 계산 장치(130)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 수신할 수 있으며, 보폭 정보 계산 장치(130)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 전송할 수 있다. 통신부(820)는 네트워크 내의 다른 장치로 데이터를 전송할 수 있고, 다른 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(820)는 네트워크 칩(chip) 또는 포트(port)일 수 있다.
저장부(830)는 단말(110)의 동작을 위해 요구되는 데이터를 저장할 수 있고, 단말(110)의 동작에 의해 생성된 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(830)는 메모리(memory)일 수 있다. 저장부(830)는 램(RAM) 및 플레시(flash) 메모리 등과 같은 내장형의 저장 매체를 포함할 수 있고, 메모리 카드 등과 같은 탈착가능한 저장 매체를 포함할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 보폭 정보 계산 방법의 흐름도이다.
실시예의 보폭 정보 계산 방법은 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법 및 휴대 단말의 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법이 결합된 방법일 수 있다.
실시예의 보폭 정보 계산 방법은 대상의 보폭 정보를 계산할 수 있다. 대상은 보행자일 수 있다. 예를 들면, 대상은 보폭 정보 계산 장치(130)를 가지고 보행을 하고 있는 사람일 수 있다.
예를 들면, 실시예의 보폭 정보 계산 방법은, 보행자의 신발에 관성 센서가 부착된 경우 신발에 부착된 관성 센서로부터 제공되는 관성 신호를 이용하여 보폭 파라미터를 계산할 수 있다. 또한, 실시예의 보폭 정보 계산 방법은, 신발에 관성 센서가 부착되어 있지 않거나 신발에 부착된 관성 센서로부터 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 이미 계산된 보폭 파라미터 및 휴대 단말의 관성 센서에 의해 제공되는 관성 신호를 사용하여 보폭을 추정할 수 있다.
실시예의 보폭 정보 계산 방법은 신발에 부착된 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법 및 휴대 단말의 관성 센서를 이용하는 보폭 추정 방법을 결합함으로써 대상 별로 더 정확하게 보폭 파라미터를 계산할 수 있으며, 더 정확한 보폭 파라미터를 계산함으로써 휴대 단말에 기반한 보폭의 추정을 성능을 향상시킬 수 있다.
아래의 설명에서, 보폭 정보 계산 장치(130)는 대상의 휴대 단말일 수 있다. 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 대상의 휴대 단말의 관성 센서일 수 있다. 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서일 수 있다. 보폭 정보 계산 장치(130)는 제1 관성 신호 생성 장치(110) 및 제2 관성 신호 생성 장치(120) 중 적어도 하나를 포함하는 것으로 간주될 수도 있으며, 또는, 보폭 정보 계산 장치(130)는 제1 관성 신호 생성 장치(110) 및 제2 관성 신호 생성 장치(120)와는 별개의 장치로 간주될 수도 있다.
제1 관성 신호는 대상이 지닌 제1 관성 신호 생성 장치(110)로부터 제공될 수 있다. 제2 관성 신호는 대상이 지닌 제2 관성 신호 생성 장치(120)로부터 제공될 수 있다. 제1 관성 신호 및 제2 관성 신호는 서로 상이한 관성 신호 생성 장치들에 의해 각각 생성될 수 있다.
단계(910)에서, 보폭 정보 계산 장치(130)의 처리부(810)는 제1 관성 신호를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 제1 관성 신호를 보폭 정보 계산 장치(130)의 통신부(820)로 전송할 수 있다. 보폭 정보 계산 장치(130)의 통신부(820)는 제1 관성 신호 생성 장치(110)로부터 제1 관성 신호를 수신할 수 있다.
제1 관성 신호는 제1 관성 신호 생성 장치(110)에 의해 측정된 가속도를 포함할 수 있다. 전술된 것과 같이, 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 휴대 단말의 관성 센서일 수 있다. 제1 관성 신호의 가속도는 휴대 단말 또는 휴대 단말의 관성 센서의 가속도를 나타낼 수 있다.
단계(920)에서, 보폭 정보 계산 장치(130)의 처리부(810)는 제1 관성 신호를 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
전술된 것과 같이 제1 관성 신호를 생성하는 제1 관성 신호 생성 장치(110)는 휴대 단말의 일부일 수 있으며, 휴대 단말에 적합한 걸음 검출의 방법은 영교차점 검출 방법일 수 있다. 처리부(810)는 제1 관성 신호를 사용하는 영교차점 검출에 기반하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
대상의 걸음에 관련된 정보는 대상의 한 걸음 동안의 가속도 분산 및 걸음 주파수를 포함할 수 있다.
단계(920)은 아래의 단계들(921, 922 및 923)을 포함할 수 있다.
단계(921)에서, 처리부(810)는 제1 관성 신호의 가속도의 놈(normalization; norm) 값을 계산할 수 있다.
단계(922)에서, 처리부(810)는 제1 관성 신호가 영점 교차 지점을 나타내는지 여부를 검사할 수 있다.
제1 관성 신호가 영점 교차 지점을 나타내지 않는 경우, 영점 교차 지점을 검출하기 위해 다시 단계(910)가 반복될 수 있다. 제1 관성 신호가 영점 교차 지점을 나타내는 경우, 단계(923)가 수행될 수 있다.
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단계(923)에서, 처리부(810)는 제1 관성 신호를 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 계산할 수 있다.
대상의 걸음에 관련된 정보는 대상의 한 걸음 동안의 가속도 분산 및 걸음 주파수를 포함할 수 있다.
단계(930)에서, 처리부(810)는 제2 관성 신호가 제공되는 상태인지 여부를 검사할 수 있다.
예를 들면, 제2 관성 신호 생성 장치(120)가 동작하지 않거나, 제2 관성 신호 생성 장치(120)가 제2 관성 신호를 통신부(820)로 전송하지 않거나, 통신부(820)가 제2 관성 신호를 수신할 수 없는 경우, 처리부(810)는 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 제2 관성 신호 생성 장치(120)가 제2 관성 신호를 통신부(820)로 전송하거나, 통신부(820)가 제2 관성 신호를 수신하는 경우, 처리부(810)는 제2 관성 신호가 제공되는 상태인 것으로 판단할 수 있다.
제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 단계(940)가 수행될 수 있다. 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 단계(990)가 수행될 수 있다.
단계(940)에서, 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 처리부(810)는 제2 관성 신호를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 제2 관성 신호를 보폭 정보 계산 장치(130)의 통신부(820)로 전송할 수 있다. 보폭 정보 계산 장치(130)의 통신부(820)는 제2 관성 신호 생성 장치(120)로부터 제2 관성 신호를 수신할 수 있다.
제2 관성 신호는 제2 관성 신호 생성 장치(120)에 의해 측정된 가속도 및 자이로를 포함할 수 있다. 전술된 것과 같이, 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서일 수 있다. 제2 관성 신호의 가속도 및 자이로는 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서의 가속도 및 자이로를 나타낼 수 있다.
단계(950)에서, 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 처리부(810)는 제2 관성 신호를 사용하여 대상의 보폭을 추정할 수 있다.
전술된 것과 같이 제2 관성 신호를 생성하는 제2 관성 신호 생성 장치(120)는 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 관성 센서일 수 있으며, 신발 등에 부착된 관성 센서에 적합한 걸음 검출의 방법은 영속도 보정일 수 있다. 처리부(810)는 제2 관성 신호에 대한 영속도 보정을 사용하여 대상의 보폭을 추정할 수 있다.
단계(950)은 아래의 단계들(951, 952 및 953)을 포함할 수 있다.
단계(951)에서, 처리부(810)는 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값 및 자이로의 놈 값을 계산할 수 있다.
단계(952)에서, 처리부(810)는 제2 관성 신호가 디딤기 순간(stance phase)을 나타내는지 여부를 검사할 수 있다. 디딤기 순간은 대상의 신발 또는 발이 지면에 닫는 순간일 수 있다.
예를 들면, 처리부(810)는 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값이 제1 임계 값보다 더 작고, 제2 관성 신호의 자이로의 놈 값이 제2 임계 값보다 더 작으면, 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내는 것으로 판단할 수 있다. 반면, 처리부(810)는 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값이 제1 임계 값의 이상이거나, 제2 관성 신호의 자이로의 놈 값이 제2 임계 값의 이상이면, 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내지 않는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 처리부(810)는 하기의 수학식 5의 판단 조건을 사용하여 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내는지 여부를 검사할 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00012
여기에서, Norm(acc)는 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값일 수 있다. Norm(gyr)는 제2 관성 신호의 자이로의 놈 값일 수 있다. th1은 가속도의 놈 값에 대한 제1 임계 값일 수 있다. th2는 자이로의 놈 값에 대한 제2 임계 값일 수 있다.
처리부(810)는 수학식 5의 판단 조건이 참이면 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내는 것으로 판단할 수 있고, 수학식 5의 판단 조건이 거짓(false)이면 제2 관성 신호가 디딤기의 순간을 나타내지 않는 것으로 판단할 수 있다. 말하자면, 디딤기의 순간은 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값 및 자이로의 놈 값이 각각 소정의 임계 값보다 작은 순간일 수 있다.
제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내지 않는 경우, 디딤기 순간을 검출하기 위해 다시 단계(940)가 반복될 수 있다. 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내는 경우, 단계(953)가 수행될 수 있다.
단계(951)는 반복해서 수행될 수 있으며, 처리부(810)는 단계(951)가 반복됨에 따라 제2 관성 센서의 가속도에 대한 적분을 수행함으로써 대상의 속도를 계산할 수 있다.
단계(953)에서, 처리부(810)는 제2 관성 센서의 가속도에 대한 적분에 ZUPT를 적용할 수 있다.
단계(952)에 따르면, 제2 관성 신호는 디딤기 순간을 나타낼 수 있다. 전술된 것과 같이, 처리부(810)는 제2 관성 센서에서 출력되어온 가속도에 대한 적분을 수행함으로써 대상의 속도를 계산할 수 있다. 처리부(810)는 제2 관성 신호가 디딤기 순간을 나타내면, 적분에 의해 생성된 대상의 속도를 0으로 고정시킬 수 있다. 대상의 속도가 0으로 고정되면, 고정 후 처리부(810)는 대상의 속도를 계산할 수 있고, 대상의 한 걸음 동안의 보폭을 추정할 수 있다.
단계(960)에서, 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 처리부(810)는 단계(920)에서 생성된 대상의 걸음에 관련된 정보 및 단계(950)에서 생성된 대상의 추정된 보폭을 사용하여 대상의 보폭 파라미터를 계산할 수 있다. 여기에서, 보폭 파라미터는 제1 관성 신호에 적용되는 파라미터일 수 있다.
전술된 것과 같이, 제1 관성 신호로부터 대상의 가속도 분산 및 걸음 주파수가 획득될 수 있다. 또한, 제2 관성 신호로부터 대상의 추정된 보폭이 획득될 수 있다. 보폭 파라미터는 가속도 분산, 걸음 주파수 및 추정된 보폭 간의 선형 관계 파라미터일 수 있다. 말하자면, 처리부(810)는 가속도 분산, 걸음 주파수 및 추정된 보폭을 사용하여 제1 관성 신호에 대한 보폭 파라미터를 재추정할 수 있다.
처리부(810)는 아래의 수학식 6에 따라 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00013
여기에서, Step Length는 단계(950)에서 계산된 대상의 보폭을 나타낼 수 있다. WF는 단계(920)에서 계산된 대상의 걸음 주파수를 나타낼 수 있다. AV는 단계(920)에서 계산된 대상의 가속도 분산을 나타낼 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00014
,
Figure 112015014562019-pat00015
및
Figure 112015014562019-pat00016
는 보폭 파라미터들을 나타낼 수 있다.
단계(990)에서, 처리부(810)는 보폭 파라미터를 사용하여 대상의 보폭을 계산할 수 있다. 여기에서, 계산된 보폭은 제1 관성 신호 및 보폭 파라미터를 사용하여 계산된 것으로, 단계(950)에서 제2 관성 신호를 사용하여 추정된 보폭과는 상이할 수 있다.
예를 들면, 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 처리부(810)는 이전에 계산된 보폭 파라미터를 사용하여 대상의 보폭을 계산할 수 있다. 말하자면, 처리부(810)는 이전에 제2 관성 신호가 제공되는 상태일 때 제2 관성 신호에 따라서 추정된 대상의 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 재추정할 수 있고, 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태일 때 계산된 보폭 파라미터를 보폭의 계산을 위해 사용할 수 있다. 처리부는 제2 관성 신호를 사용함으로써 제1 관성 신호를 사용하는 것에 비해 더 정확하게 대상의 보폭 파라미터를 계산할 수 있다. 처리부는 영속도 보정의 적용이 가능한 제2 관성 신호를 사용함으로써 영교차점 검출이 요구되는 제1 관성 신호를 사용하는 것에 비해 더 정확하게 대상의 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
전술된 것과 같이, 처리부(810)는 기본적으로 휴대 단말의 움직임에 대한 제1 관성 신호를 사용할 수 있다. 처리부(810)는 신발 등의 움직임에 대한 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면 제2 관성 신호에 따라서 생성된 대상의 걸음에 관련된 정보를 제1 관성 신호에 따라서 생성된 대상의 걸음에 관련된 정보에 결합할 수 있다. 또한, 처리부(810)는 신발 등의 움직임에 대한 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면 제1 관성 신호만을 단독으로 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(810)는 계산된 보폭을 대상의 이동 방향 정보와 결합하여 대상의 위치를 계산할 수 있다. 또한, 처리부(810)는 계산된 보폭을 사용하여 대상의 건강 관리와 관련된 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 대상의 건강 관리와 관련된 정보는 대상의 칼로리 소모 정보 및 대상의 운동 정보를 포함할 수 있다.
전술된 단계들(910, 920, 930, 940, 950, 960 및 990)은 반복해서 수행될 수 있다. 예를 들면, 대상이 보행을 계속함에 따라, 전술된 단계들(910, 920, 930, 940, 950, 960 및 990)은 반복해서 수행될 수 있다. 예를 들면, 단계(910)는 제1 관성 신호 제공 장치(110)가 새로운 제1 관성 신호를 생성하고, 생성된 제1 관성 신호를 통신부(820)로 전송할 때마다 반복해서 수행될 수 있다. 단계(940)는 제2 관성 신호 제공 장치(120)가 새로운 제2 관성 신호를 생성하고, 생성된 제2 관성 신호를 통신부(820)로 전송할 때마다 반복해서 수행될 수 있다.
단계(922)로부터 단계(910)로 향하는 화살표는 다음의 반복에서 제1 관성 신호가 획득됨을 나타낼 수 있다. 또한, 단계(952)로부터 단계(940)로 향하는 화살표는 다음의 반복에서 제2 관성 신호가 획득됨을 나타낼 수 있다.
전술된 단계들(910, 920, 930, 940, 950, 960 및 990)이 반복해서 수행됨에 따라, 단계(960)에서, 처리부(810)는 적어도 하나의 이전의 반복에서의 대상의 걸음에 관련된 정보 및 대상의 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
예를 들면, 처리부(810)는 아래의 수학식 7 및 수학식 8에 따라 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00017
Figure 112015014562019-pat00018
여기에서,
Figure 112015014562019-pat00019
,
Figure 112015014562019-pat00020
및
Figure 112015014562019-pat00021
는 각각 보폭 파라미터들을 나타낼 수 있다. SL i은 단계(950)의 i 번째의 반복에서 계산된 대상의 보폭을 나타낼 수 있다. WF i은 단계(920)의 i 번째의 반복에서 계산된 대상의 걸음 주파수를 나타낼 수 있다. AV는 단계(920)의 i 번째의 반복에서 계산된 대상의 가속도 분산을 나타낼 수 있다. i는 1 이상의 정수일 수 있다.
Figure 112015014562019-pat00022
,
Figure 112015014562019-pat00023
및
Figure 112015014562019-pat00024
는 보폭 파라미터들을 나타낼 수 있다.
또한, 단계(951)에서, 처리부(810)는 제2 관성 센서의 가속도가 반복하여 획득됨에 따라 반복되어 획득된 가속도에 대한 적분을 수행함으로써 대상의 속도를 계산할 수 있다.
전술된 단계들(910, 920, 930, 940, 950, 960 및 990)이 반복해서 수행됨에 따라, 처리부(810)는 보폭 파라미터들을 지속적으로 재추정할 수 있으며, 대상의 걸음 및 보폭을 지속적으로 추정할 수 있다. 제2 관성 신호가 제공되는 상태이면, 처리부(810)는 제2 관성 신호를 사용하여 보폭 파라미터를 계산할 수 있고, 대상의 걸음을 검출할 수 있고, 대상의 보폭을 추정할 수 있다. 또한, 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 처리부(810)는 이전에 계산된 보폭 파라미터들을 사용하여 대상의 걸음을 검출할 수 있고, 대상의 보폭을 추정할 수 있다.
경우에 따라, 처리부(810)는 제1 관성 신호를 사용하여 보행 동작 상황을 검출할 수 있고, 검출된 보행 동작 상황에 대한 보폭 파라미터를 계산할 수 있다.
예를 들면, 보행 동작 상황은 텍스팅(texting) 모드, 스윙(swing) 모드 및 폰(phone) 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 텍스팅 모드는 대상이 휴대 단말의 화면을 보고 있는 상황을 나타낼 수 있다. 스윙 모드는 대상이 휴대 단말을 혼에 들고 흔들며 걸어가는 상황을 나타낼 수 있다. 폰 모드는 대상이 휴대 단말을 귀에 대고 통화를 하고 있는 상황을 나타낼 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
110: 제1 관성 신호 생성 장치
120: 제2 관성 신호 생성 장치
130: 보폭 정보 계산 장치
810: 처리부
820: 통신부
830: 저장부

Claims (20)

  1. 대상이 지닌 제1 관성 신호 생성 장치로부터 제공되는 제1 관성 신호를 사용하여 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 단계;
    상기 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 제2 관성 신호 생성 장치로부터 제공되는 제2 관성 신호를 사용하여 상기 대상의 보폭을 추정하는 단계; 및
    상기 걸음에 관련된 정보 및 상기 추정된 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 계산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 대상의 보폭을 추정하는 단계는,
    상기 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값 및 상기 제2 관성 신호의 자이로의 놈 값을 획득하는 단계; 및
    상기 제2 관성 신호가 상기 대상의 상기 신발 또는 상기 발이 지면에 닫는 순간인 디딤기 순간을 나타내는지 여부를 검사하는 단계
    를 포함하고,
    상기 가속도의 놈 값이 제1 임계 값보다 더 작고, 상기 자이로의 놈 값이 제2 임계 값보다 더 작으면, 상기 제2 관성 신호가 상기 디딤기 순간을 나타내는 것으로 판단되고,
    상기 대상의 속도는 상기 제2 관성 센서의 가속도에 대한 적분에 의해 계산되고, 상기 제2 관성 신호가 상기 디딤기 순간을 나타내면 상기 속도가 0으로 고정되고,
    상기 보폭은 상기 디딤기 순간의 검출에 기반하여 결정되고,
    상기 보폭은 상기 디딤기 순간에 0으로 고정된 상기 속도를 적분함으로써 추정되는 보폭 정보 계산 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 관성 신호를 획득하는 단계
    를 더 포함하는 보폭 정보 계산 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 보폭 파라미터는 상기 제1 관성 신호를 사용하여 검출된 상기 대상의 보행 동작 상황에서의 보폭의 파라미터인 보폭 정보 계산 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 보행 동작 상황은 텍스팅 모드, 스윙 모드 및 폰 모드 중 적어도 하나인 보폭 정보 계산 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 관성 신호 생성 장치는 휴대 단말의 관성 센서인 보폭 정보 계산 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제2 관성 신호가 제공되지 않는 상태이면, 상기 보폭 파라미터를 사용하여 상기 보폭을 계산하는 단계
    를 더 포함하는 보폭 정보 계산 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 대상의 걸음에 관련된 정보는 상기 대상의 한 걸음 동안의 가속도 분산 및 걸음 주파수를 포함하는 보폭 정보 계산 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보폭 파라미터는 상기 가속도 분산, 상기 걸음 주파수 및 상기 추정된 보폭 간의 선형 관계 파라미터인 보폭 정보 계산 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 단계는,
    상기 제1 관성 신호를 사용하는 영교차점 검출에 기반하여 상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 보폭 정보 계산 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 대상의 보폭을 추정하는 단계는,
    상기 디딤기 순간에 상기 제2 관성 신호에 대한 영속도 보정을 적용함으로써 상기 보폭을 추정하는 보폭 정보 계산 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계, 상기 추정하는 단계 및 상기 계산하는 단계는 반복해서 수행되는 보폭 정보 계산 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 보폭 파라미터는 적어도 하나의 반복에서의 상기 대상의 걸음에 관련된 정보 및 상기 대상의 보폭을 사용하여 계산되는 보폭 정보 계산 방법.
  17. 제1항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  18. 대상의 발, 발목 또는 신발에 부착된 제2 관성 신호 생성 장치로부터 제2 관성 신호를 수신하는 통신부; 및
    상기 대상이 지닌 제1 관성 신호 생성 장치로부터 제공되는 제1 관성 신호를 사용하여 상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하고, 상기 제2 관성 신호를 사용하여 상기 대상의 보폭을 추정하고, 상기 걸음에 관련된 정보 및 상기 추정된 보폭을 사용하여 보폭 파라미터를 계산하는 처리부
    를 포함하고,
    상기 처리부는 상기 제2 관성 신호의 가속도의 놈 값 및 상기 제2 관성 신호의 자이로의 놈 값을 획득하고, 상기 제2 관성 신호가 상기 대상의 상기 신발 또는 상기 발이 지면에 닫는 순간인 디딤기 순간을 나타내는지 여부를 검사하고, 상기 가속도의 놈 값이 제1 임계 값보다 더 작고, 상기 자이로의 놈 값이 제2 임계 값보다 더 작으면, 상기 제2 관성 신호가 상기 디딤기 순간을 나타내는 것으로 판단하고, 상기 디딤기 순간의 검출에 기반하여 상기 보폭을 계산하고, 상기 제2 관성 센서의 가속도에 대한 적분에 의해 상기 대상의 속도를 계산하고, 상기 제2 관성 신호가 상기 디딤기 순간을 나타내면 상기 속도를 0으로 고정하고, 상기 디딤기 순간에 0으로 고정된 상기 속도를 적분함으로써 상기 보폭을 추정하는 보폭 정보 계산 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 처리부는 상기 제1 관성 신호를 사용하는 영교차점 검출에 기반하여 상기 대상의 걸음에 관련된 정보를 생성하는 보폭 정보 계산 장치.
  20. 삭제
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