KR101926170B1 - 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치 - Google Patents

보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 목적은 사용자의 머리에 착용할 수 있도록 형성되며 압력 센서를 배제하고 가속도 센서, 위치 센서 등과 같이 사용자의 동적 물리량을 측정하는 센서만을 이용하여 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지, 분석할 수 있는, 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치를 제공함에 있다.

Description

보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치 {Motion sensing method and apparatus for gait-monitoring}
본 발명은 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 보행과 관련된 개선, 재활 등을 위한 모니터링이 올바르게 이루어질 수 있도록, 사용자의 운동을 효과적으로 감지하여 데이터를 수집하고 분석하는 운동 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 현대인의 일상생활에서의 운동량은 적절한 신체 건강을 유지하기에 상당히 부족하다는 점이 꾸준히 지적되어 왔다. 이에 따라 효과적으로 건강을 촉진할 수 있도록 하는 체계적인 운동 방법에 대한 관심도가 유례없이 높아지고 있다. 구체적인 예를 들자면, 체계적이고 효율적으로 신속하게 신체를 단련할 수 있도록 하는 운동, 장기적인 관점에서의 건강 촉진을 위한 자세의 교정 등과 같은 운동, 인간 수명이 길어짐에 따라 신체 능력이 저하된 노인에게 적합한 운동 등 다양한 운동에 대한 관심이 높아지는 실정이다. 이와 같은 다양한 요구에 부합하는 운동 방법 중 하나로서, 누구나 쉽게 할 수 있는 보행 운동이 있다.
신체적인 문제가 없는 사람이라면 누구나 보행을 할 수 있기 때문에 대부분의 사람들은 무의식적으로 익숙해진 자세로 보행을 하게 된다. 그런데 사람의 신체란 완벽하게 대칭적으로 이루어져 있지 않기 때문에, 대부분의 경우 불균형하고 올바르지 못한 자세로 보행이 이루어진다. 이와 같은 잘못된 자세의 지속적인 보행은 근육과 골격을 비뚤어지게 하고, 나아가 다양한 전신통증을 유발하는 원인이 되기도 한다. 일반인의 경우 이와 같은 잘못된 보행 자세는 신체 건강을 저하시키는 문제를 발생시키며, 특히 자라나는 어린이나 신체 능력이 저하된 노인의 경우 체형 왜곡이나 건강 저하 문제가 더욱 심하게 나타난다. 한편 운동선수, 무용수 등과 같이 일반인보다 더욱 향상된 신체 능력을 필요로 하는 전문인들에게는 신체 능력 향상에의 한계를 발생시키는 등의 문제가 있다.
이처럼 올바른 보행 자세는 일반인으로부터 전문인에 이르기까지 중요성을 인정받고 있으며, 따라서 보행 자세의 교정을 어떻게 효과적으로 수행할 것인지에 대한 다양한 연구가 이루어져 오고 있다.
한국특허등록 제1252634호("보행자세 분석 시스템", 2013.04.03, 선행문헌 1)에는, 신발에 압력 센서, 관성 센서 등을 구비하여 이 센서들로부터 검출되는 측정값들을 이용하여 보행 동작을 인식하고 보행 자세를 분석하는 시스템이 개시된다. 선행문헌 1은 신체적인 문제가 없는 일반 사용자의 보행 자세 분석을 목적으로 하는 기술로서, 보행요소를 발의 이동궤적, 걸음 주파수 및 보폭, 발끝의 방향, 발에 미치는 압력분포 등 보행자의 발과 연관된 부분에 초점을 맞추어 분석이 이루어지도록 하고 있다. 이외에도 한국특허등록 제1435366호("보행 감지 인터페이스 기기 및 이를 이용한 보행 정보 제공 방법", 2014.08.22, 선행문헌 2)의 경우 반구형으로 형성되어 사용자가 올라서서 전후좌우 방향으로 걸음을 내딛는 동작을 감지하여 보행 방향과 속도를 판단하는 보행 감지 장치가 개시되며, 한국특허등록 제1583369호("걸음 인지 시스템 및 그 방법, 그리고 이 방법을 처리하는 프로그램이 기록된 저장 매체", 2015.12.31, 선행문헌 3)에는 신발 깔창에 구비된 압력 센서 및 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 보행을 인지하는 기술이 개시되고, 한국특허공개 제2014-0076331호("보행 자세 교정장치 및 이의 제어방법", 2014.06.20, 선행문헌 4)에는 안경과 같은 형태로 얼굴에 착용되어 하방으로 신호를 송신하는 송신부 및 발등에 구비되어 신호를 수신하는 수신부를 포함하여 이루어져 보행 시 올바른 직립 자세를 유지하는지 감지할 수 있는 장치가 개시되는 등, 보행의 인지 및 분석과 관련된 다양한 기술들이 개시되고 있다.
그런데, 선행문헌들을 살펴보면 보행을 감지함에 있어서 대부분 신발 또는 발판에 장착되는 압력 센서를 사용한다(선행문헌 4의 경우 얼굴에 착용하는 장치가 개시되기는 하나, 실질적으로 선행문헌 4는 직립 정도를 감지하기 위한 기술일 뿐으로 엄밀하게는 보행 자체를 인식하거나 분석하는 기술이라 하기에는 부족하다). 따라서 선행문헌들에 의한 장치를 사용하여 보행 자세를 인식 및 분석하고자 할 경우, 장기간 지속적으로 압력을 받는 과정에서 압력 센서가 손상될 우려가 있으며, 이에 따라 장치의 교체나 수리로 인한 사용자에게 시간적, 경제적 불편함을 초래할 수 있다. 또한, 사람의 발 크기는 개개인에 따라 상당히 편차가 크며 이에 따라 압력 센서를 장착한 신발이 다양한 크기로 생산되어야 한다는 점에서, 생산 효율 및 경제성이 상당히 떨어지는 문제가 있다. 물론 사용자 입장에서도, 예를 들어 한 가족끼리 보행 자세 교정을 위한 장치를 구매하고자 할지라도, 하나의 장치를 공유할 수 없고 발 크기에 맞추어 각자 따로 구매해야 되어, 경제적 부담이 늘어나는 문제가 있다.
이처럼 보행 자세를 교정하기 위하여 보행을 인식, 감지, 분석하는 기술에 있어서, 신발에 압력 센서를 구비하는 형태 외에 다른 형태의 장치를 이용하면서도 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지, 분석할 수 있게 하는 기술에 대한 요구가 점점 커지고 있는 실정이다.
1. 한국특허등록 제1252634호("보행자세 분석 시스템", 2013.04.03) 2. 한국특허등록 제1435366호("보행 감지 인터페이스 기기 및 이를 이용한 보행 정보 제공 방법", 2014.08.22) 3. 한국특허등록 제1583369호("걸음 인지 시스템 및 그 방법, 그리고 이 방법을 처리하는 프로그램이 기록된 저장 매체", 2015.12.31) 4. 한국특허공개 제2014-0076331호("보행 자세 교정장치 및 이의 제어방법", 2014.06.20)
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 사용자의 머리에 착용할 수 있도록 형성되며 압력 센서를 배제하고 가속도 센서, 위치 센서 등과 같이 사용자의 동적 물리량을 측정하는 센서만을 이용하여 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지, 분석할 수 있는, 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법은, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함하여 이루어지며 사용자의 머리에 착용되는 운동 인식 장치(100)를 이용한 운동 인식 방법에 있어서, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 수집 및 분석하여 보행 및 주행 여부를 판단하는 데이터 수집 및 운동 인식 단계; 수집된 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 사용하여 사용자 질량 중심의 운동 상태 값들을 산출하는 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계; 를 포함하여 이루어질 수 있다.
이 때 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계는, 상하 방향 가속도(az)를 수집하는 상하 방향 가속도 수집 단계, 수집된 상하 방향 가속도(az)의 피크를 검출하는 피크 검출 단계, 상하 방향 가속도(az) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상인지의 여부를 판단하는 운동 감지 단계, 상하 방향 가속도(az) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상이면, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 수집하는 3축 방향 가속도 수집 단계, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 푸리에 변환하여 주파수 응답 그래프를 도출하는 푸리에 변환 단계, 주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하는 운동 형태 판단 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한 이 때 상기 운동 인식 방법은, 상기 피크 검출 단계 또는 상기 푸리에 변환 단계 이전에, 상하 방향 가속도(az) 또는 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
또한 상기 운동 형태 판단 단계는, 하기의 식을 만족하면 사용자 운동을 보행 및 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 그 외의 운동으로 판단할 수 있다.
Mz,p / Mz,other > cz and Mx,p / Mx,other > cx
(여기에서,
az : 상하 방향 가속도,
fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
Mz,p : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 fp를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
Mz,other : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
cz : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,
ax : 좌우 방향 가속도,
Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
Mx,other : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
cx : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)
또한 이 때 상기 운동 형태 판단 단계는, 사용자 운동이 보행 및 주행 상태일 때, 상하 방향 가속도(az)의 푸리에 변환 결과에서 하기의 식을 만족하는 구간이 존재하면 사용자 운동을 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 보행 상태로 판단할 수 있다.
az < k
(여기에서,
k : 스탠스 판별 상수)
또한 상기 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계는, 좌우 방향 가속도(ax) 및 전후 방향 가속도(ay)를 이용하여 진행 방향을 도출하는 진행 방향 도출 단계, 3축 방향 가속도(ax, ay, az) 각각의 값에 미리 결정된 게인 값을 곱하여 사용자 질량 중심의 가속도를 도출하는 질량 중심 가속도 도출 단계, 미리 측정된 사용자 키 정보, 사용자 위치 정보 및 질량 중심 가속도를 이용하여 사용자 질량 중심의 속도 및 위치를 도출하는 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
이 때 상기 진행 방향 도출 단계는, 좌우 방향 가속도(ax) 및 전후 방향 가속도(ay)에 상하 방향을 축으로 회전 각도(θ)를 0ㅀ에서 180ㅀ까지 변화시켜 가면서 회전 행렬을 곱하는 회전 스캔 단계, 좌우 방향 가속도(ax)의 푸리에 변환 결과에서 Mx,p의 크기가 최대가 되는 회전 각도(θ) θc 및 θc+180ㅀ를 진행 방향 후보로 결정하는 진행 방향 후보 결정 단계, θc 및 θc+180ㅀ 중에서 상하 방향 가속도(az) 및 전후 방향 가속도(ay)의 부호 또는 위상이 서로 일치하는 회전 각도(θ)를 진행 방향으로 선택하여 확정하는 진행 방향 확정 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
(여기에서,
fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합)
또한 본 발명에 의한 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치(100)는, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함하여 이루어지며 사용자의 머리에 착용되는 센서 신호 수집부(110), 상기 센서 신호 수집부(110)로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및 위치 신호를 사용하여 사용자 질량 중심의 가속도, 속도, 위치를 포함하는 보행 또는 주행 운동 상태 값을 도출하고, 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값을 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출하는 운동 자세 도출부(121)를 포함하여 이루어질 수 있다.
이 때 상기 센서 신호 수집부(110)는, 3축 방향 각속도 센서(113)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
또한 상기 위치 측정 센서(112)는, GPS 신호를 이용하여 사용자 위치를 측정할 수 있다.
또한 상기 운동 인식 장치(100)는, 상기 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세와 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하는 운동 교정 생성부(122)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
또한 이 때 상기 운동 인식 장치(100)는, 상기 운동 교정 생성부(122)에 의하여 생성된 자세 교정용 정보를 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력하는 교정 정보 출력부(130)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
또한 상기 운동 인식 장치(100)는, 상기 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스(140)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어질 수 있다.
또한 상기 운동 인식 장치(100)는, 상기 센서 신호 수집부(110) 및 상기 운동 자세 도출부(121) 간의 신호 전달이, 블루투스, 와이파이, NFC 중 선택되는 적어도 하나의 무선 통신에 의하여 이루어질 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자의 머리에서 가속도, 위치 등을 측정하되 이를 질량 중심 운동 상태 값으로 변환하는 등과 같은 본 발명의 특징적인 분석 알고리즘을 사용함으로써, 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지, 분석할 수 있는 큰 효과가 있다.
또한 장치 구성적인 측면에서, 본 발명에 의하면 가속도 센서, 위치 센서 등과 같이 사용자의 동적 물리량을 측정하는 센서만을 이용할 수 있다는 큰 장점이 있다. 즉 기존에는 사용자의 발에 의해 눌림으로써 보행을 인지하는 압력 센서를 이용함으로써 장치 내구도 및 수명 저하 문제, 사용자 신체 치수에 따른 별도 장치 생산 및 사용 문제 등의 여러 문제들이 있었다. 그러나 본 발명의 경우 이러한 문제의 원인인 압력 센서를 발 부분에 배치한다는 기술 구성 자체가 완전히 배제되기 때문에, 상술한 바와 같은 여러 문제들이 원천적으로 제거되는 것이다. 물론 이로부터 사용자 편의성 향상, 사용자 또는 생산자 각각에서의 경제성 향상 등과 같은 효과 또한 얻을 수 있음은 당연하다.
도 1은 본 발명의 운동 인식 장치의 사용 상태의 여러 실시예.
도 2는 본 발명의 운동 인식 장치의 개략도.
도 3은 본 발명의 운동 인식 방법의 흐름도.
도 4는 데이터 수집 및 운동 인식 단계의 상세 흐름도.
도 5는 가속도 신호 측정 결과 예시.
도 6은 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계의 상세 흐름도.
이하, 상기한 바와 같은 구성을 가지는 본 발명에 의한 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치를 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
운동 인식 장치
도 1은 본 발명의 운동 인식 장치의 사용 상태의 여러 실시예이며, 도 2는 본 발명의 운동 인식 장치의 개략도를 도시하고 있다. 먼저 도 1, 2를 통해 본 발명의 운동 인식 장치의 구성을 간략히 설명하고, 이후 이러한 운동 인식 장치를 이용한 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법에 대하여 보다 상세히 설명한다.
본 발명의 운동 인식 장치(100)는, 도 1에 도시되어 있는 바와 같이 사용자의 머리에 착용되도록 이루어진다. 즉 착용 상태의 구체적인 예시로서 본 발명의 운동 인식 장치(100)는, 도 1의 개략도에 나타나는 바와 같이 머리에 착용된 밴드 또는 모자에 구비되는 형태로 이루어질 수도 있고, 보다 소형화시켜서 이어폰과 같이 귀에 꽂는 형태로 이루어질 수도 있다. 한편 구성적인 구체적인 예시로서 본 발명의 운동 인식 장치(100)는, 도 2에 나타나는 바와 같이, 가장 기본적으로는 센서 신호 수집부(110) 및 운동 자세 도출부(121)를 포함하여 이루어지며, 여기에 상기 운동 인식 장치(100)는, 운동 교정 생성부(122), 교정 정보 출력부(130) 등을 더 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 센서 신호 수집부(110)는, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함하여 이루어진다. 상기 3축 방향 가속도 센서(111)는 자이로스코프를 내장하는 형태 등과 같이 일반적으로 3축 방향의 가속도를 측정하는 데 사용되는 센서들 중 적절한 것을 선택하여 채용할 수 있다. 상기 위치 측정 센서(112)는 사용자의 절대 위치를 측정하기 위한 것으로서, 예를 들어 GPS 신호를 이용하여 사용자 위치를 측정하도록 이루어질 수 있으며, 또는 최근 GPS보다 정확성이 높은 초정밀 위성항법 기술이 개발되고 있는바 이러한 기술이 적용되는 센서가 사용될 수도 있다. 더불어 상기 센서 신호 수집부(110)는, 이하 보다 상세히 설명될 운동 인식 및 분석 과정에서의 정확도를 높일 수 있도록, 도 2에 도시된 바와 같이 3축 방향 각속도 센서(113)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
특히 본 발명의 운동 인식 장치(100)에서 상기 센서 신호 수집부(110)는, 도 1에 도시된 바와 같이 사용자의 머리에 착용되어 가속도, 속도, 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정한다. 기존에는 앞서 설명한 바와 같이 대부분의 경우 보행 및 주행 모니터링을 위해 직접적으로 발로 눌러지는 부분인 신발, 발판 등에 구비되는 압력 센서를 사용하였으며, 이에 따라 센서의 손상이 빨리 일어나 장치 내구도 및 수명이 짧아지는 문제가 있었다. 물론 이는 사용 중 장치 손상으로 인한 보행 인식 및 분석 정확성의 저하, 잦은 장치 교체로 인한 편의성 및 경제성 저하 등의 문제를 유발시킨다. 더불어 이러한 장치가 신발에 구비되는 경우 사용자의 발 크기에 따라 사용자마다 각각 별도의 장치가 필요하게 되어, 사용자의 편의성 및 경제성 저하가 가중되며, 생산자에게는 크기별 별도 생산을 해야만 하여 역시 경제적 부담을 발생시키는 등의 문제가 있었다.
그러나 본 발명에서는 보행 인식을 함에 있어서 발로 눌리는 압력을 사용한다는 개념을 완전히 탈피하여, 도 1에 도시된 바와 같이 사용자의 머리에서 측정되는 가속도, 속도, 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정하고 (이하 설명될) 본 발명의 특징적인 분석 알고리즘을 적용하여 보행의 인식, 감지, 분석을 실현한다. 이처럼 본 발명은 종래기술과는 측정 위치가 전혀 상이하고(종래기술 : 발 / 본 발명: 머리), 측정 물리량도 전혀 상이하다(종래기술 : 압력 / 본 발명 : 가속도, 위치 등 동적 물리량). 이 때 앞서 종래기술에서 지적된 여러 문제점들의 근본적인 원인은 '압력 센서를 발 부분에 배치한다'는 기술 구성에서 오는 것인바, 본 발명에 의하면 그 구성만으로서 상술한 바와 같은 여러 문제들이 원천적으로 제거될 수 있게 된다.
상기 운동 자세 도출부(121)는, 상기 센서 신호 수집부(110)로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및 위치 신호를 사용하여 사용자 질량 중심의 가속도, 속도, 위치를 포함하는 보행 또는 주행 운동 상태 값을 도출하고, 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값을 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출하는 역할을 한다. 상기 운동 자세 도출부(121)에서 사용하는 본 발명의 분석 알고리즘에 대해서는 이후 보다 상세히 설명될 것이므로 여기에서는 설명을 생략한다.
한편 상기 운동 자세 도출부(121)는, 다양한 계산을 수행할 수 있는 집적 회로 형태로 이루어져 상기 센서 신호 수집부(110)와 하나의 기판 상에 형성될 수도 있고, 또는 별도의 컴퓨터 등과 같은 형태로 이루어질 수도 있다. 이 때 상기 운동 자세 도출부(121)가 상기 센서 신호 수집부(110)와 별개로 형성될 경우, 상기 센서 신호 수집부(110) 및 상기 운동 자세 도출부(121) 간의 신호 전달을 위해 도 2에 도시된 바와 같이 통신부(114)가 구비될 수 있다. 상기 통신부(114)는 유선으로 이루어질 수도 있으며, 또는 보다 사용자 편의성을 높일 수 있도록 블루투스, 와이파이, NFC 중 선택되는 적어도 하나의 무선 통신을 이용하여 신호가 전달되도록 이루어질 수도 있다.
상기 운동 교정 생성부(122)는, 상기 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세와 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하는 역할을 한다. 상기 운동 자세 도출부(121)에서는 상술한 바와 같이 상기 센서 신호 수집부(110)에서 수집된 신호를 바탕으로 사용자의 보행 또는 주행 자세를 도출하는데, 구체적인 예를 들자면 보행 또는 주행 시 사용자의 진행 방향, 속도 등을 도출할 수 있으며, 이로부터 보행 자세의 요소 중 하나인 보폭을 얻을 수 있다. 이러한 경우 상기 운동 교정 생성부(122)에서는, 최적의 키-보폭 관계 데이터를 내장하고 있다가, 해당 사용자의 보행 자세 정보를 이와 비교하여 해당 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단하고, 최적 범위에서 벗어날 경우 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 용이하게 산출해 낼 수 있는 것이다.
상기 교정 정보 출력부(130)는, 이처럼 상기 운동 교정 생성부(122)에 의하여 생성된 자세 교정용 정보를 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들자면, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 상기 운동 인식 장치(100) 상에 구비된 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다. 또는 스마트폰, 컴퓨터, 또는 전용 디스플레이 등과 연결되어, 도해 또는 영상으로 정확한 교정 정보가 출력되도록 할 수도 있는 등, 다양한 형태로의 실현이 가능하다.
더불어 상기 운동 인식 장치(100)는, 상기 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스(140)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어질 수 있다. 이러한 보행 또는 주행 운동 분석을 필요로 하는 사용자는, 건강 촉진을 위해 매일 산책 또는 조깅을 수행하는 일반인이나, 또는 신체 능력 향상을 위해 훈련하는 전문가 등이 있을 수 있으며, 이러한 운동 분석 데이터가 누적되어 시간적인 변화를 볼 수 있도록 이루어지는 것이 당연히 바람직하다. 뿐만 아니라, 이처럼 운동 분석 데이터가 대량으로 누적 저장되면, 이러한 데이터가 빅데이터로서 활용되어 각종 통계나 분석에 사용될 수도 있는 등, 다양한 활용이 가능하다.
운동 인식 방법
본 발명의 운동 인식 방법은, 상술한 바와 같은 운동 인식 장치를 이용하여 사용자의 운동을 감지하고 보행인지 주행인지를 판단하는 등의 분석을 수행한다. 이 때 앞서 설명한 바와 같이, 본 발명에서 사용되는 분석 알고리즘은 사용자의 머리에서 측정되는 동적 물리량을 이용하는 바, 상기 운동 인식 장치(100)는 최소한으로는 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함하여 이루어지면 되며, 상기 운동 자세 도출부(121)에서 이하에 설명될 분석 알고리즘이 수행되면 된다. 또한 상기 운동 인식 장치(100)는 장치의 기능 향상을 위해 앞서 설명한 다양한 부가 구성들을 더 포함하여 이루어질 수도 있음은 물론이다.
도 3은 본 발명의 운동 인식 방법의 흐름도를 도시하고 있다. 본 발명의 운동 인식 방법은 크게 두 단계로 이루어지는데, 즉 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 수집 및 분석하여 보행 및 주행 여부를 판단하는 데이터 수집 및 운동 인식 단계와, 수집된 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 사용하여 사용자 질량 중심의 운동 상태 값들을 산출하는 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계를 포함하여 이루어진다. 이하에서 각 단계의 세부 단계들을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 4는 데이터 수집 및 운동 인식 단계의 상세 흐름도를 도시하고 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계는, 상하 방향 가속도 수집 단계, 피크 검출 단계, 운동 감지 단계, 3축 방향 가속도 수집 단계, 푸리에 변환 단계, 운동 형태 판단 단계를 포함하여 이루어져, 사용자에게서 운동이 일어나고 있는지, 또한 운동이 일어났다면 그 운동이 보행 또는 주행에 해당하는지를 인식한다.
도 4에 도시된 바와 같이 최초에는 수집될 데이터 변수들이 초기화되어, 운동 인식을 수행할 준비가 이루어진다.
상기 상하 방향 가속도 수집 단계에서는, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 모두 수집하는 것이 아니라, 일단 상하 방향 가속도(az)를 수집한다. 수집된 상하 방향 가속도(az)는 그대로 사용될 수도 있으나, 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 거치도록 하는 것이 더욱 바람직하다. 이 때 상기 밴드 패스 필터는, 예를 들어 일반적인 사람의 보행 또는 주행 주파수에 해당하는 0.1 ~ 5 Hz로 형성될 수 있으나, 물론 이 범위는 적절하게 변경 결정될 수 있다.
상기 피크 검출 단계에서는 이렇게 수집된 상하 방향 가속도(az)의 피크를 검출하며, 상기 운동 감지 단계에서는 상하 방향 가속도(az) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상인지의 여부를 판단함으로써 운동이 일어났는지의 여부를 판단한다. 상기 운동 감지 단계에서 운동이 일어나지 않았다고 판단되면, 다시 최초의 준비 단계로 돌아가 변수 초기화가 이루어지게 된다.
부연하자면, 상기 운동 인식 장치(100)에서 분석을 수행함에 있어서, 항상 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 수집하도록 이루어질 경우 운동을 하지 않고 있을 때 불필요한 계산 부하가 발생함으로써 전력 소모, 발열 등의 문제가 생길 수 있다. 이한편 사용자가 가만히 앉아 있거나 몸을 뒤척이는 정도로 움직이는 경우와, 걷거나 달리는 정도로 움직이는 경우에 있어서, 가장 크게 차이가 나는 것은 사용자가 위아래로 흔들리는 정도, 즉 상하 방향 가속도(az)가 된다. 따라서 운동 인식 장치(100)를 착용한 사용자의 상하 방향 가속도(az)를 먼저 수집하여, 이 값이 어떤 문턱 치 이상이 되면 사용자가 걷거나 달리고 있다고 판단하고 그 때부터 본격적인 운동 감지를 시작하도록 함으로써, 앞서 설명한 불필요한 계산 부하 문제를 방지할 수 있다.
상기 3축 방향 가속도 수집 단계에서는, 상술한 바와 같이 상하 방향 가속도(az) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상이면, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 수집한다. 여기에서도 마찬가지로, 수집된 3축 방향 가속도(ax, ay, az)가 그대로 사용될 수도 있으나, 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 거치도록 하는 것이 더욱 바람직하다. 이 때의 밴드 패스 필터는 앞서 상하 방향 가속도(az) 노이즈 제거에 사용되었던 밴드 패스 필터와 동일하게 형성될 수도 있고, 또는 적절하게 변경 설정될 수도 있다.
상기 푸리에 변환 단계에서는, 3축 방향 가속도(ax, ay, az)를 푸리에 변환하여 주파수 응답 그래프를 도출하며, 상기 운동 형태 판단 단계에서 비로소 주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하게 된다. 상기 운동 형태 판단 단계에서 보행 및 주행 운동에 해당하는 운동이 일어나지 않았다고 판단되면, 다시 최초의 준비 단계로 돌아가 변수 초기화가 이루어지며, 그렇지 않고 보행 및 주행 운동이 일어났다고 판단되면 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계가 수행되게 된다.
이처럼 상기 운동 형태 판단 단계에서는 사용자의 운동이 보행 및 주행 상태인지를 판단하는데, 구체적인 예로서 보행 시의 가속도 신호 측정 결과가 도 5에 도시되어 있다. 도 5의 좌측에는 가로축이 시간 / 세로축이 좌우(x), 전후(y), 상하(z) 각각의 3축 방향 가속도(ax, ay, az)인 시간 영역 가속도 그래프가 도시되어 있고, 우측에는 상술한 바와 같이 가로축이 주파수, 세로축이 크기로 나타나는 상기 푸리에 변환 단계를 통해 도출된 주파수 응답 그래프가 도시되어 있다.
보행 또는 주행 시에는 당연히 주기적으로 상하 방향, 전후 방향, 좌우 방향으로 흔들리며, 즉 도 5의 좌측에 도시된 바와 같이 주기적인 신호가 발생된다. 이 때 좌우의 발이 번갈아 내딛어지면서 보행 또는 주행이 이루어지기 때문에, 좌우 방향의 주기적인 신호의 주파수는, 상하 방향 및 전후 방향의 주기적인 신호의 주파수의 1/2 값을 가지게 되며, 이는 도 5의 우측 그래프에서도 쉽게 확인할 수 있다. 한편, 보행 시에는 항상 한 발 또는 양 발이 지면에 닿아 있게 되고, 주행 시에는 한 발 또는 양 발이 지면으로부터 떠 있게 된다. 즉 보행이나 주행이 이루어질 때는 머리에서의 큰 흔들림이 반드시 주기적으로 발생된다.
상술한 바와 같은 점들을 고려하여, 상기 운동 형태 판단 단계는, 하기의 식을 만족하면 사용자 운동을 보행 및 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 그 외의 운동으로 판단하도록 이루어진다. 즉 아래의 관계식을 쉽게 풀어 설명하면, 상하 방향 및 좌우 방향으로 주기적으로 흔들리는 정도가 어느 수준 이상으로 크게 나타나면 보행 또는 주행이 이루어지고 있다고 판단한다는 것이다.
Mz,p / Mz,other > cz and Mx,p / Mx,other > cx
(여기에서,
az : 상하 방향 가속도,
fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
Mz,p : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 fp를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
Mz,other : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
cz : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,
ax : 좌우 방향 가속도,
Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
Mx,other : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
cx : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)
위와 같은 식을 만족함으로써 사용자 운동이 보행 및 주행 상태라고 판단되었을 때, 이제는 그 운동이 보행인지 주행인지를 판단해야 한다. 이 때, 앞서 설명한 바와 같이 보행 시에는 항상 한 발 또는 양 발이 지면에 닿아 있게 되고, 주행 시에는 한 발 또는 양 발이 지면으로부터 떠 있게 된다. 여기에서 주행 중 양 발이 지면으로부터 떠 있는 시점에서는, 양 발은 허공을 젓고 있기 때문에 사용자에게 상하 방향으로 더 가해지는 외부 힘이 없고, 따라서 이 때에는 상하 방향 가속도(az)가 최소의 상수값으로서 형성되게 된다.
상술한 바와 같은 점들을 고려하여, 상기 운동 형태 판단 단계는, 상하 방향 가속도(az)의 푸리에 변환 결과에서 하기의 식을 만족하는 구간이 존재하면 사용자 운동을 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 보행 상태로 판단하도록 이루어진다.
az < k
(여기에서,
k : 스탠스 판별 상수)
여기에서 스탠스 판별 상수(stance phase constant)는, 가속도계가 중력 외에 다른 외력이 작용하지 않을 때의 신호 레벨 수준의 기설정된 값으로서, 대략 0에 가까운 값으로 적절히 결정될 수 있다.
상술한 바와 같은 세부 단계로 이루어지는 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계를 통해 사용자의 보행 또는 주행 운동이 감지되면, 수집된 변수들을 사용하여 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계가 이루어지게 된다. 도 6은 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계의 상세 흐름도를 도시하고 있으며, 도시된 바와 같이 이 단계는, 진행 방향 도출 단계, 질량 중심 가속도 도출 단계, 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계를 포함하여 이루어진다.
상기 진행 방향 도출 단계에서는, 좌우 방향 가속도(ax) 및 전후 방향 가속도(ay)를 이용하여 진행 방향을 도출한다. 구체적인 예시로서 상기 진행 방향 도출 단계는 다음과 같은 세부 순서로 이루어질 수 있다.
먼저 회전 스캔 단계에서는, 좌우 방향 가속도(ax) 및 전후 방향 가속도(ay)에 상하 방향을 축으로 회전 각도(θ)를 0ㅀ에서 180ㅀ까지 변화시켜 가면서 회전 행렬을 곱해 준다. 조금 구체적으로 설명하자면, 가속도 값은 가속도계의 로컬 좌표에서 측정되는데, 이를 먼저 상하 방향의 가속도(ax)와 임의의 2축의 가속도로 나눠야 한다. 이를 위해 중력 방향을 검출해야 하는데, 이 과정에서 3축 로컬 가속도 측정값을 쿼터니언으로 변환하는 과정을 필요로 한다. 이러한 쿼터니언 변환 과정에서 1차 상보필터(complimentary)를 사용하며, 이는 가속도 센서 값과 자이로 센서 값의 적분 값을 이용한다.
다음으로 진행 방향 후보 결정 단계에서, 좌우 방향 가속도(ax)의 푸리에 변환 결과에서 Mx,p의 크기가 최대가 되는 회전 각도(θ) θc 및 θc+180ㅀ를 진행 방향 후보로 결정한다. 마지막으로 진행 방향 확정 단계에서, θc 및 θc+180ㅀ 중에서 상하 방향 가속도(az) 및 전후 방향 가속도(ay)의 부호 또는 위상이 서로 일치하는 회전 각도(θ)를 진행 방향으로 선택하여 확정하게 된다.
(여기에서,
fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합)
이러한 결정 과정의 물리적 의미를 조금 더 풀어서 설명하면 다음과 같다. 전후와 좌우 방향 가속도 성분 중, 1/2주파수에 해당하는 성분은 좌우의 발이 번갈아 내딛어지면서 발생하는 것이다. 전후와 좌우 방향 가속도를 0ㅀ에서 180ㅀ까지 스캔하였을 때 1/2주파수 성분의 크기가 최대값이 되는 각도를 좌우 방향 후보로 설정하고, 그의 직각이 되는 방향을 전후 방향 후보로 설정한다. 이 때 스캔한 각도 값은 0~180ㅀ 이므로 180ㅀ 오차가 존재할 수 있다. 이 오차를 보상하기 위한 방법으로, 인체 보행/주행에서 나타나는 현상을 반영하여, 상하 방향 가속도(az) 및 전후 방향 가속도(ay)의 부호가 서로 일치하면 후보 방향을 선택하고, 틀리면 180ㅀ를 전후, 좌우 각도에 더하여 방향을 확정하도록 한다.
상기 질량 중심 가속도 도출 단계에서는, 3축 방향 가속도(ax, ay, az) 각각의 값에 미리 결정된 게인 값을 곱하여 사용자 질량 중심의 가속도를 도출한다. 일반적으로 어떤 대상물의 운동을 분석할 경우 그 대상물의 질량 중심의 운동을 기준으로 분석하게 되는데, 앞서 분석에 사용된 모든 변수값들은 사용자의 머리에서 측정된 것이기 때문에, 이를 질량 중심의 운동 상태 값으로 변환하는 것이다. 이러한 게인 값은 상수 벡터(γ)로 나타날 수 있으며, 사용자 키 정보 등과 같은 신체 정보를 이용하여 미리 구해질 수 있다.
상기 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계에서는, 미리 측정된 사용자 키 정보, 사용자 위치 정보 및 질량 중심 가속도를 이용하여 사용자 질량 중심의 속도 및 위치를 도출한다. 즉 상술한 바와 같이 구해진 질량 중심 가속도를 적분하여 (적분상수값이 더해진) 질량 중심의 속도, 위치를 구할 수 있으며, 또는 위치 측정 센서에 의해 시간적으로 측정된 사용자 위치 정보를 이용하여 질량 중심의 속도, 위치를 구할 수도 있다. 이 두 계산값 사이에는 적분상수값만큼의 오차가 있는바 이를 적절히 비교하여 정확한 질량 중심의 속도, 위치 값을 구해낼 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 사용자의 머리에서 측정된 가속도, 위치 등을 사용하여, 사용자가 보행 또는 주행 운동을 하고 있는지를 정확히 판단해 낼 수 있으며, 또한 보행 또는 주행 시 사용자의 질량 중심이 어떻게 운동하고 있는지(즉 질량 중심의 가속도, 속도, 위치가 어떻게 나타나는지) 정확하게 파악할 수 있다. 따라서 이를 기반으로 보행 또는 주행 자세의 다양한 요소를 도출하고, 자세의 교정에 활용할 수 있게 된다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
100: 운동 인식 장치
110: 센서 신호 수집부
111: 3축 방향 가속도 센서 112: 위치 측정 센서
113: 3축 방향 각속도 센서 114: 통신부
120: 분석부
121: 운동 자세 도출부 122: 운동 교정 생성부
130: 교정 정보 출력부 140: 데이터베이스

Claims (14)

  1. 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서를 포함하여 이루어지며 사용자의 머리에 착용되는 운동 인식 장치를 이용한 운동 인식 방법에 있어서,
    3축 방향 가속도 데이터로부터 얻어지는 주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하는 데이터 수집 및 운동 인식 단계;
    수집된 3축 방향 가속도를 사용하여 사용자 질량 중심의 운동 상태 값들을 산출하는 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계;
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계는,
    상하 방향 가속도를 수집하는 상하 방향 가속도 수집 단계,
    수집된 상하 방향 가속도의 피크를 검출하는 피크 검출 단계,
    상하 방향 가속도 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상인지의 여부를 판단하는 운동 감지 단계,
    상하 방향 가속도 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상이면, 3축 방향 가속도를 수집하는 3축 방향 가속도 수집 단계,
    3축 방향 가속도를 푸리에 변환하여 주파수 응답 그래프를 도출하는 푸리에 변환 단계,
    주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하는 운동 형태 판단 단계
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 운동 인식 방법은,
    상기 피크 검출 단계 또는 상기 푸리에 변환 단계 이전에,
    상하 방향 가속도 또는 3축 방향 가속도를 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계
    를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 운동 형태 판단 단계는,
    하기의 식을 만족하면 사용자 운동을 보행 및 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 그 외의 운동으로 판단하는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
    Mz,p / Mz,other > cz and Mx,p / Mx,other > cx
    (여기에서,
    az : 상하 방향 가속도,
    fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
    Mz,p : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 fp를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
    Mz,other : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
    cz : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,
    ax : 좌우 방향 가속도,
    Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
    Mx,other : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
    cx : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)
  5. 제 4항에 있어서, 상기 운동 형태 판단 단계는,
    사용자 운동이 보행 및 주행 상태일 때,
    상하 방향 가속도의 푸리에 변환 결과에서 하기의 식을 만족하는 구간이 존재하면 사용자 운동을 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 보행 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
    az < k
    (여기에서,
    k : 스탠스 판별 상수)
  6. 제 1항에 있어서, 상기 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계는,
    좌우 방향 가속도 및 전후 방향 가속도를 이용하여 진행 방향을 도출하는 진행 방향 도출 단계,
    3축 방향 가속도 각각의 값에 미리 결정된 게인 값을 곱하여 사용자 질량 중심의 가속도를 도출하는 질량 중심 가속도 도출 단계,
    미리 측정된 사용자 키 정보, 사용자 위치 정보 및 질량 중심 가속도를 이용하여 사용자 질량 중심의 속도 및 위치를 도출하는 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 진행 방향 도출 단계는,
    좌우 방향 가속도 및 전후 방향 가속도에 상하 방향을 축으로 회전 각도 θ를 0ㅀ에서 180ㅀ까지 변화시켜 가면서 회전 행렬을 곱하는 회전 스캔 단계,
    좌우 방향 가속도의 푸리에 변환 결과에서 Mx,p의 크기가 최대가 되는 회전 각도 θc 및 θc+180ㅀ를 진행 방향 후보로 결정하는 진행 방향 후보 결정 단계,
    θc 및 θc+180ㅀ 중에서 상하 방향 가속도 및 전후 방향 가속도의 부호 또는 위상이 서로 일치하는 회전 각도를 진행 방향으로 선택하여 확정하는 진행 방향 확정 단계
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법.
    (여기에서,
    fp : 상하 방향 가속도 az의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
    Mx,p : 좌우 방향 가속도 ax의 푸리에 변환 결과에서 fp/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합)
  8. 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서를 포함하여 이루어지며 사용자의 머리에 착용되는 센서 신호 수집부,
    상기 센서 신호 수집부로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및 위치 신호를 사용하여 사용자 질량 중심의 가속도, 속도, 위치를 포함하는 보행 또는 주행 운동 상태 값을 도출하고, 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값을 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출하는 운동 자세 도출부
    를 포함하여 이루어지며,
    상기 운동 자세 도출부는, 3축 방향 가속도 데이터로부터 얻어지는 주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 센서 신호 수집부는,
    3축 방향 각속도 센서를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 위치 측정 센서는,
    GPS 신호를 이용하여 사용자 위치를 측정하는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.

  11. 제 8항에 있어서, 상기 운동 인식 장치는,
    상기 운동 자세 도출부에 의하여 도출된 보행 자세와 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하는 운동 교정 생성부
    를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 운동 인식 장치는,
    상기 운동 교정 생성부에 의하여 생성된 자세 교정용 정보를 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력하는 교정 정보 출력부
    를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
  13. 제 8항에 있어서, 상기 운동 인식 장치는,
    상기 운동 자세 도출부에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
  14. 제 8항에 있어서, 상기 운동 인식 장치는,
    상기 센서 신호 수집부 및 상기 운동 자세 도출부 간의 신호 전달이,
    블루투스, 와이파이, NFC 중 선택되는 적어도 하나의 무선 통신에 의하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 장치.
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