KR101978441B1 - 족저압을 이용한 보행보조장치의 제어방법 - Google Patents

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Abstract

다수의 발바닥 압력센서를 포함하는 발판, 보행을 보조하는 동력부 및 상기 발판으로부터 획득된 족저압의 데이터를 이용하여 상기 동력부를 제어하는 제어부를 포함하는 보행보조장치를 제어하기 위한 알고리즘을 생성하기 위한 보행보조장치의 제어방법은, 보행 데이터를 수신하는 단계, 2가지 이상의 보행환경에 대해 각각의 확률을 산출하는 단계, 및 산출된 확률을 비교하여 최종 보행환경을 결정하는 단계를 구비한다.

Description

족저압을 이용한 보행보조장치의 제어방법 {METHOD OF CONTROLLING WALK ASSISTANT DEVICE REFERRING TO PLANTAR PRESSURE}
본 발명은 보행보조장치에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 평지에서 계단으로 전환하는 과정에서 보행의 패턴을 이용하여 자연스럽게 보행의 보조력을 제공할 수 있는 보행보조장치의 제어방법에 관한 것이다.
보행보조장치로는 장애인을 위한 보행보조장치와 정상인을 위한 보행보조장치가 있다. 정상인을 위한 보행보조장치는 정상 보행에 지속적인 보조력을 제공하여, 보행 중인 사람이 무거운 짐을 들고 이동할 수 있게 하거나 더 먼 거리를 정상속도 또는 좀 더 빠른 속도로 이동할 수 있게 보조할 수가 있다.
이러한 보행보조장치는 평지는 물론 지형변화와 관계없이 보행자에게 안전한 보행을 보장할 수 있어야 한다. 하지만, 일반적으로 종래의 보행보조장치는 보행지형의 변화가 발생하면, 예를 들어 평지에서 경사면으로 전환되거나 경사면에서 평지로 전환되면 그에 맞게 다른 보조 환경을 실시간으로 변경하지 못할 수가 있다. 현재 보행 환경에 맞추어 다리의 운동과 운동역학이 변하게 되고, 보행보조장치도 지형변화에 맞추어 적절한 보조를 제공해야 한다.
한국등록특허 제10-0651639호는 "지능형 근력 및 보행 보조용 로봇의 발바닥 압력 센서"에 관한 것으로서, 신발 내부에 부착하여 발바닥이 지면에 닿았는지 떨어졌는지를 감지할 수 있는 압력 센서를 제공하며, 발바닥 중 전족부와 후족부에 에어튜브를 제공하여 사용자가 걷기 동장을 취할 때, 2 지점에서 압력을 측정할 수 있다. 위 압력 센서는 캐스터 워크를 이용하기 때문에 평지 보행을 위한 것이라 할 수 있으며, 2지점의 압력 센서만으로는 보행자가 평지에서 계단으로 전환하는지 계단에서 평지로 전환하는지를 실시간으로 탐지할 수 없다는 단점이 있다.
한국등록특허 제10-1317354호는 "보행보조토크 제어방법 및 보행보조장치"에 관한 것으로서, 4개의 압력센서를 이용하여 발바닥의 압력을 측정하고, 측정된 발바닥 압력을 이용하여 현재 보행자의 보행 주기가 입각기인지, 유각기인지 등을 판단하여 보행패턴을 결정한다는 내용이 개시되어 있다. 이 내용 역시 평지 보행만을 대상으로 하며, 평지 보행에서 입각기 및 유각기를 여러 단계로 분할하여 측정할 수 있지만, 4지점의 압력 센서만으로는 보행자가 평지에서 계단으로 전환하는지 계단에서 평지로 전환하는지를 실시간으로 탐지할 수 없다는 단점이 있다.
특히, 평지에서 계단으로 전환되는 상황은 낙상의 위험이 높은 동작으로 계단 전환되는 상황에 대한 신뢰성 있는 검출 알고리즘이 요구된다.
본 발명은 종래의 보행보조장치의 단점을 극복하기 위한 것으로서, 정상인의 보행에 있어서도 사용자에게 적절한 보조를 제공하기 위해서 보행환경을 구분할 수 있는 검출 알고리즘이 구현된 보행보조장치의 제어방법을 제공한다.
본 발명은 평지 보행뿐만 아니라 지형변화 또는 보행환경이 변환하는 경우, 예를 들어 보행자가 평지에서 계단으로 전환하거나 계단에서 평지로 전환할 때에도 자연스럽게 보행 보조 장치의 보조력을 조절할 수 있는 알고리즘이 구현된 보행보조장치의 제어방법을 제공한다.
상술한 본 발명의 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 예시적인 일 실시예에 따르면, 다수의 발바닥 압력센서를 포함하는 발판, 보행을 보조하는 동력부 및 상기 발판으로부터 획득된 족저압의 데이터를 이용하여 상기 동력부를 제어하는 제어부를 포함하는 보행보조장치를 제어하기 위한 알고리즘을 생성하기 위한 보행보조장치의 제어방법은, 보행 데이터를 수신하는 단계, 2가지 이상의 보행환경에 대해 각각의 확률을 산출하는 단계, 및 산출된 확률을 비교하여 최종 보행환경을 결정하는 단계를 구비한다.
보행보조장치의 제어방법은 상기 확률을 산출하는 단계는 다항 로지스틱 회귀분석을 이용한 모델을 이용할 수 있다. 구체적으로, 상기 보행보조장치의 제어방법은 다항 로지스틱 회귀분석을 위해 복수의 파라미터 조합을 정의하는 단계, 각 파라미터 조합에 대해 N(N≥2)개 세트의 보행 데이터 중 선택된 적어도 하나의 보행 데이터를 이용하여 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 결정하는 단계, N개 세트의 보행 데이터 중 나머지 보행 데이터를 각 결정된 모델에 입력하여 보행환경을 검증하는 단계, 및 검증된 보행환경과 실제 보행환경을 비교하여 검증 확률이 가장 높은 파라미터 조합을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이러한 과정을 통해서 검증 확률이 가장 높은 파라미터 조합을 이용할 수 있고, 이렇게 결정된 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 최종 보행환경을 결정할 수 있다.
2가지 이상의 보행환경에 대해 각각의 확률을 산출하는 단계에서 다항 로지스틱 회귀분석을 이용할 수 있으며, 이 때 파라미터의 조합은 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 및 전후방 압력중심의 이동범위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
보행환경은 다양한 세트를 형성할 수 있는데, 일 예로, 평지에서 보행하는 평지 보행 및 평지와 계단 사이를 전환하는 전환 보행 간에 보행환경을 구분하도록 알고리즘을 설정할 수가 있다.
상술한 본 발명의 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 예시적인 일 실시예에 따르면, 다수의 발바닥 압력센서를 포함하는 발판, 보행을 보조하는 동력부 및 상기 발판으로부터 획득된 족저압의 데이터를 이용하여 동력부를 제어하는 제어부를 포함하는 보행보조장치의 제어방법은, (a) 다수의 발바닥 압력센서로부터 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심, 및 전후방 압력중심의 이동범위 중 적어도 하나를 포함하는 M(M≥2)개 조합의 파라미터 조합을 정의하는 단계; (b) M개 조합의 파라미터 조합 중 하나를 선택하는 단계; (c) 선택된 파라미터 조합에 따라 다수의 상기 발바닥 압력센서로부터 N(N≥2)개 세트의 보행 데이터를 수신하는 단계; (d) 수신된 보행 데이터 중 적어도 하나의 세트의 보행 데이터로부터 다항 로지스틱 회귀분석을 이용하기 위한 모델을 결정하는 단계; (e) 수신된 보행 데이터 중 나머지 세트의 보행 데이터로부터 상기 결정된 모델에 따라 적어도 하나의 평지 보행 확률(PA) 및 적어도 하나의 전환 보행 확률(PB)을 계산하는 단계; (f) 계산된 평지 보행 확률(PA)와 전환 보행 확률(PB)을 비교하여 검증을 위한 보행환경을 선택하는 단계; 및 (h) 검증을 위해 선택된 보행환경과 실제 보행환경을 비교하여 최종 확률을 계산하는 단계;를 포함하며, 상기 (b)단계의 다른 파라미터 조합을 선택하여 상기 (c) ~ (h)을 반복하고, 최종 확률이 가장 높은 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 보행보조장치를 제어할 수 있다.
본 발명의 보행보조장치의 제어방법은 정상인의 보행에 있어서 사용자에게 적절한 보조를 제공하기 위해서 보행환경을 구분할 수 있는 검출 알고리즘을 구현할 수 있다.
본 발명의 보행보조장치의 제어방법은 평지 보행뿐만 아니라 지형변화 또는 보행환경이 변환하는 경우, 예를 들어 보행자가 평지에서 계단으로 전환하거나 계단에서 평지로 전환할 때에도 자연스럽게 보행 보조 장치의 보조력을 조절할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위해 보행환경의 예들을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위한 보행보조장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위해 발바닥 압력을 셀 단위로 측정한 결과를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법의 흐름과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법에 따라 제1 보행환경과 제2 보행환경의 결과를 비교하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 참고로, 본 설명에서 동일한 번호는 실질적으로 동일한 요소를 지칭하며, 상기 규칙 하에서 다른 도면에 기재된 내용은 인용하여 설명할 수 있고, 당업자에게 자명하다고 판단되거나 반복되는 내용은 생략될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위해 보행환경의 예들을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위한 보행보조장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치(100)는 발판(110), 동력부(120) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다. 본 실시예에서 발판(110)에는 적어도 50개의 셀을 포함하는 압력센서(112)가 제공되며, 압력센서(112)는 각 셀 단위로 발바닥으로부터 전달되는 압력을 측정할 수가 있다. 압력센서(112)로부터 압력이 전달됨에 따라 제어부(130)는 보행 데이터를 산출할 수 있으며, 보행 데이터를 이용하여 동력부(120)의 보조력을 제어할 수가 있다.
본 실시예에서는 보행보조장치(100)가 발목에 대해서만 대응되지만, 다른 실시예에 따르면 무릎, 고관절 또는 허리까지 움직임을 보조할 수 있는 장치로 확장될 수 있으며, 동력부 역시 무릎이나 고관절, 허리 등의 움직임을 보조할 수 있는 위치에 제공될 수가 있다.
보행환경 실험
도 1을 보면, 정상인을 기준으로 평지보행 (level walking), 평지에서 계단상승 전환 보행 (transition walking from level to stair ascent) 및 평지에서 계단하강 전환 보행 (transition walking from level to stair descent)을 수행하였으며, (b) 및 (c) 이전에서는 발판(110)과 동일 또는 유사한 압력센서를 포함하는 압력판을 이용하여 전환 보행 시의 발바닥 압력 변화를 측정하였다.
상기 보행환경 실험에서는 압력판을 통해, 발의 접촉시간 (stance time), 초기 접촉 시 내외측 압력중심 (mediolateral center of pressure), 초기 접촉 시 전후방 압력중심 (anteroposterior center of pressure), 내외측 압력중심의 이동 범위 (mediolateral range of center of pressure), 전후방 압력중심의 이동 범위 (anteroposterior range of center of pressure)을 측정하였다.
발의 지역좌표계 설정
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법을 설명하기 위해 발바닥 압력을 셀 단위로 측정한 결과를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 보행환경의 특성을 측정하기 위해서, 족저압을 측정하기 위한 압력판(plantar pressure plate)을 이용할 수 있으며, 발의 지역좌표계 (local coordinate)를 설정하기 위해서 정적인 상태에서 발의 압력을 측정하였다. 우선, 발의 지역좌표계 원점(origin)을 특정하기 위해서 압력이 발생하는 가로방향 및 세로 방향의 셀의 최대 개수로 발의 세로 및 가로의 길이를 구하고, 각 길이를 이등분하였다. 족저압 압력판의 전역 좌표계의 원점을 기준으로 이등분 한 길이만큼의 위치에 발의 지역좌표계 원점을 설정할 수 있다.
압력중심의 산출
그리고, 압력중심을 구하기 위한 수직 지면반력(vertical ground reaction force)을 계산할 수 있는데, 여기서 각 셀에서 측정된 압력(Pressurei)과 일정한 값을 가지는 셀의 넓이(cell area)를 곱하고, 이를 전체적으로 합하여 수직 지면반력을 계산할 수 있다.
Figure 112017106145155-pat00001
여기서, N은 압력센서의 총 셀의 수, cell area는 셀의 넓이(전체는 약 57.76 mm3), Pressure는 각 셀에서 측정된 압력값일 수 있다.
그 다음, 수직 지면반력 데이터를 바탕으로 모멘트 평형식을 이용하여 내외측 및 전후방 압력중심을 계산할 수 있다.
Figure 112017106145155-pat00002
Figure 112017106145155-pat00003
여기서, N은 압력센서의 총 셀의 수, cell area는 셀의 넓이(전체는 약 57.76 mm3), Pressure는 각 셀에서 측정된 압력값, xi는 지역좌표계 원점에서 압력이 측정된 셀까지의 내외측 길이, yi 는 지역좌표계 원점에서 압력이 측정된 셀까지의 전후방 길이, COPx 는 내외측(x방향) 압력중심, 그리고 COPy 는 전후방(y방향) 압력중심일 수 있다. 그리고, 반드시 그럴 필요는 없지만, 본 실시예에서와 같이 외측과 전방 방향이 양의 값을 가지는 것으로 할 수 있다.
보행환경 별 실험 결과
상술한 지역좌표계 설정 및 압력중심의 산출방법에 따라, 보행 환경 별로 보행 데이터를 측정 및 가공할 수 있다.
본 실험은 보행 환경별로 2번의 실험 데이터를 평균하였으며, 유의수준 약 0.05 기준으로 일원분산분석(ANOVA) 및 사후검증 수행 방법을 통해 진행될 수 있다. 일원분산분석 결과로 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 내외측 및 전후방 압력중심, 전후방 압력중심의 이동 범위가 통계적으로 유의한 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다.
사후검증은 평지 보행과 평지에서 계단상승 전환 보행, 평지보행과 평지에서 계단하강 전환 보행, 그리고 평지에서 계단상승 전환 보행과 평지에서 계단하강 전환 보행 3가지 경우를 각각 검증할 수 있다.
그 결과에 따르면, 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 그리고 전후방 압력중심의 이동 범위에서 유의한 차이점을 볼 수 있다. 초기 접촉 시 내외측 압력중심은 평지보행과 평지에서 계단하강 전환 보행 그리고 평지에서 계단상승 전환 보행과 평지에서 계단하강 전환 보행의 두 경우에 유의한 차이를 보이는 것도 확인할 수 있다.
Figure 112017106145155-pat00004
다항 로지스틱 회귀분석
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법의 흐름과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 보행보조장치에서는 제어부는 다수의 발바닥 압력센서로부터 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 및 전후방 압력중심의 이동범위 또는 이를 산출할 수 있는 데이터를 수신할 수 있다. 이들 데이터는 압력센서 별로 측정되는 압력이 될 수 있으며, 이들 압력을 이용하여 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 등을 산출하고, 그에 따른 N개 세트의 보행 데이터를 수신할 수 있다. 여기서 N은 2 이상의 개수로 정의될 수 있다.
N개 세트의 보행 데이터는 여러 데이터를 포함할 수 있지만, 본 실시예에서는 적어도 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심의 y좌표, 초기 접촉 시 내외측 압력중심의 x좌표 및 전후방 압력중심의 이동범위(y)를 포함하도록 할 수 있다.
우선, 보행 데이터로 가능한 파라미터 중 다양한 M(≥2)개의 조합을 선택할 수 있다. 여기서 파라미터의 조합이라 함은 대응될 수 있는데, 만약 보행데이터로서 가능한 파라미터가 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심 위치, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 위치, 및 전후방 압력중심의 이동범위라면, 이들로 가능한 조합은 (발의 접촉 시간), (초기 접촉 시 전후방 압력중심), (초기 접촉 시 내외측 압력중심), (전후방 압력중심의 이동 범위)와 같이 단일 파라미터를 포함할 수 있으며, 이 외에도 (발의 접촉 시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심)의 조합, (발의 접촉 시간, 초기 접촉 시 내외측 압력중심)의 조합, (발의 접촉 시간, 전후방 압력중심의 이동 범위)의 조합, (초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심)의 조합, (초기 접촉 시 전후방 압력중심, 전후방 압력중심의 이동 범위)의 조합 등이 가능할 수 있다.
이들 파라미터의 조합 중 하나가 선택되면, 우선 수신된 N개 세트의 보행 데이터 중 적어도 한 세트의 보행 데이터로부터 다항 로지스틱 회귀분석을 이용할 수 있는 모델을 계산할 수 있다.
Figure 112017106145155-pat00005
여기서, 한 세트의 보행 데이터에 포함된 4개의 파라미터를 포함한다고 가정할 때, 예를 들어 X1을 발의 접촉시간, X2를 초기 접촉 시 내외측 압력중심, X3를 초기 접촉 시 전후방 압력중심, X4를 전후방 압력중심의 이동범위라고 정의하는 경우, A값을 계산하기 위한 수식은 위와 같을 수 있으며, 이 값에 따라 평지 보행 확률(PA) 및 전환 보행 확률(PB)을 계산할 수 있다. 물론, 앞서 설명한 바와 같이, 파라미터의 조합에 따라 A 값을 구하기 위한 모델은 달라질 수 있다.
이는 다항 로지스틱 회귀 모델을 만들기 위한 것으로서, 모델을 생성하기 위한 데이터 및 테스트를 위한 데이터는 모두 실험을 통해서 얻은 데이터가 될 수 있으며, 기본적으로 어떤 보행환경인지를 알고 있을 수 있다.
모델을 생성하기 위한 데이터를 통해서 모델의 q0, q1, q2 등의 계수의 값을 얻을 수 있고, X1, X2 등의 테스트 데이터를 통해서 이미 알고 있는 보행환경의 일치 또는 불일치 개수를 확인할 수 있고, 최종 확률을 계산할 수 있다.
보행 데이터에 속하는 파라미터의 조합도 다양하게 하고, 그에 따른 최종 확률을 구하여 가장 높은 확률을 나타내는 모델과 그 때 사용된 파라미터의 조합을 최종적으로 선택하여 알고리즘으로 선택할 수 있다.
수신된 N개 세트의 보행 데이터 중 나머지 세트의 보행 데이터로부터 위와 같은 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 적어도 하나의 평지 보행 확률(PA) 및 적어도 하나의 전환 보행 확률(PB)을 계산할 수 있으며, 계산된 평지 보행 확률(PA)과 전환 보행 확률(PB)을 비교하여 검증을 위한 보행환경을 선택할 수 있다.
여기서, 실제 보행환경을 알고 있다고 가정할 때, 검증을 위한 보행환경의 정확성을 최종 확률로 산출할 수 있다. 즉, 검증을 위한 보행환경과 실제 보행환경이 일치하는 개수(C)를 산출할 수 있으며, 최종 확률은 (C/N) 등의 식을 이용하여 산출이 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행보조장치의 제어방법에 따라 검증을 위한 보행환경과 결과를 알고 있는 실제 보행환경의 결과를 비교하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 검증을 위한 보행환경 및 실제 보행환경이 일치하는 확률(C/N)을 산출할 수 있다.
그리고, 앞서 언급한 다른 파라미터 조합의 보행 데이터에 대해서 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 결정하고, 결정된 모델에 따라 평지 보행 확률(PA) 및 전환 보행 확률(PB)을 이용하여 검증을 위한 보행환경을 선택할 수 있다. 그리고, 검증을 위한 보행환경의 결과를 이용하여 각 파라미터 조합에 대한 최종 확률을 비교할 수 있다.
이러한 과정을 통해서 가장 일치 확률이 높은 파라미터 조합 및 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 결정할 수 있으며, 결정된 모델에 따라 보행보조장치의 알고리즘을 개발하여, 보행보조장치를 제어할 수 있다.
본 실시예에서는 평지 보행과 계단으로 전환하는 전환 보행을 구분하기 위해 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심, 및 전후방 압력중심의 이동 범위의 파라미터 조합을 이용할 수 있지만, 비교하기 위한 보행환경에 따라, 예를 들어, 평지 보행과 경사 보행의 구분, 평지에서라도 느린 보행과 빠른 보행의 구분, 계단 보행 중 상승 보행과 하강 보행 간의 전환 등 다양한 보행환경에 대해 다양한 파라미터 조합 및 각 조합에 따른 보행 데이터의 세트가 사용될 수 있다.
반복된 실험에 따르면, 최종적으로 선정한 다항 로지스틱 회귀모델을 이용하여 평지 보행과 계단 전환 보행 간의 상황을 약 95.2% 확률로 구분할 수 있으며, 평지 보행과 전환 보행 간의 환경구분은 다항 로지스틱 회귀모델을 통하여 검증될 수 있음을 확인할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술분야의 숙련된 당업자라면 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 보행보조장치 110 : 발판
112 : 압력센서 120 : 동력부
130 : 제어부

Claims (9)

  1. 다수의 발바닥 압력센서를 포함하는 발판, 보행을 보조하는 동력부 및 상기 발판으로부터 획득된 족저압의 데이터를 이용하여 상기 동력부를 제어하는 제어부를 포함하는 보행보조장치를 제어하기 위한 알고리즘을 생성하기 위한 보행보조장치의 제어방법에 있어서,
    보행 데이터를 수신하는 단계;
    2가지 이상의 보행환경에 대해 각각의 확률을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 확률을 비교하여 최종 보행환경을 결정하는 단계;를 구비하며,
    상기 확률을 산출하는 단계는 다항 로지스틱 회귀분석을 이용한 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    다항 로지스틱 회귀분석을 위해 복수의 파라미터 조합을 정의하는 단계;
    각 파라미터 조합에 대해 N(N≥2)개 세트의 보행 데이터 중 선택된 적어도 하나의 보행 데이터를 이용하여 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 결정하는 단계;
    상기 N개 세트의 보행 데이터 중 나머지 보행 데이터를 상기 모델에 입력하여 보행환경을 검증하는 단계; 및
    검증된 보행환경과 실제 보행환경을 비교하여 검증 확률이 가장 높은 파라미터 조합을 결정하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 검증 확률이 가장 높은 파라미터 조합을 이용한 상기 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 상기 최종 보행환경을 결정하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 파라미터 조합은 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 및 전후방 압력중심의 이동범위 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 보행환경은 평지에서 보행하는 평지 보행 및 평지와 계단 사이를 전환하는 전환 보행을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 다수의 발바닥 압력센서는 적어도 50 셀 이상의 압력센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  7. 다수의 발바닥 압력센서를 포함하는 발판, 보행을 보조하는 동력부 및 상기 발판으로부터 획득된 족저압의 데이터를 이용하여 상기 동력부를 제어하는 제어부를 포함하는 보행보조장치의 제어방법에 있어서,
    (a) 다수의 상기 발바닥 압력센서로부터 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 전후방 압력중심, 초기 접촉 시 내외측 압력중심 및 전후방 압력중심의 이동범위 중 적어도 하나를 포함하는 M(M≥2)개 조합의 파라미터 조합을 정의하는 단계;
    (b) 상기 M개 조합의 파라미터 조합 중 하나를 선택하는 단계;
    (c) 상기 선택된 파라미터 조합에 따라 다수의 상기 발바닥 압력센서로부터 N(N≥2)개 세트의 보행 데이터를 수신하는 단계;
    (d) 수신된 상기 보행 데이터 중 적어도 하나의 세트의 보행 데이터로부터 다항 로지스틱 회귀분석을 이용하기 위한 모델을 결정하는 단계;
    (e) 수신된 상기 보행 데이터 중 나머지 세트의 보행 데이터로부터 상기 모델에 따라 적어도 하나의 평지 보행 확률(PA) 및 적어도 하나의 전환 보행 확률(PB)을 계산하는 단계;
    (f) 계산된 상기 평지 보행 확률(PA)와 상기 전환 보행 확률(PB)을 비교하여 검증을 위한 보행환경을 선택하는 단계; 및
    (h) 검증을 위한 상기 선택된 보행환경과 실제 보행환경을 비교하여 최종 확률을 계산하는 단계;를 포함하며,
    상기 (b)단계의 다른 파라미터 조합을 선택하여 상기 (c) ~ (h)을 반복하고, 최종 확률이 가장 높은 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 상기 보행보조장치를 제어하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보행환경은 평지에서 보행하는 평지 보행 및 평지와 계단 사이를 전환하는 전환 보행을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 다수의 발바닥 압력센서는 적어도 50 셀 이상의 압력센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행보조장치의 제어방법.
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