KR102407930B1 - Gait Recognition System and Method of Operating the Same - Google Patents
Gait Recognition System and Method of Operating the Same Download PDFInfo
- Publication number
- KR102407930B1 KR102407930B1 KR1020200112006A KR20200112006A KR102407930B1 KR 102407930 B1 KR102407930 B1 KR 102407930B1 KR 1020200112006 A KR1020200112006 A KR 1020200112006A KR 20200112006 A KR20200112006 A KR 20200112006A KR 102407930 B1 KR102407930 B1 KR 102407930B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- gait
- subject
- state
- gait state
- detection
- Prior art date
Links
- 230000005021 gait Effects 0.000 title claims abstract description 180
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 238000010827 pathological analysis Methods 0.000 claims description 7
- 238000005188 flotation Methods 0.000 claims description 6
- 238000005339 levitation Methods 0.000 claims description 3
- 208000018737 Parkinson disease Diseases 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N dopamine Chemical compound NCCC1=CC=C(O)C(O)=C1 VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 6
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 6
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 5
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 5
- 206010017577 Gait disturbance Diseases 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 206010034010 Parkinsonism Diseases 0.000 description 3
- 229960003638 dopamine Drugs 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 102000003802 alpha-Synuclein Human genes 0.000 description 2
- 108090000185 alpha-Synuclein Proteins 0.000 description 2
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 2
- 208000014644 Brain disease Diseases 0.000 description 1
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 description 1
- 208000012661 Dyskinesia Diseases 0.000 description 1
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 1
- 208000027089 Parkinsonian disease Diseases 0.000 description 1
- 208000008039 Secondary Parkinson Disease Diseases 0.000 description 1
- 206010068100 Vascular parkinsonism Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000006907 apoptotic process Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 208000013044 corticobasal degeneration disease Diseases 0.000 description 1
- 231100000433 cytotoxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000001472 cytotoxic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000003412 degenerative effect Effects 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001667 episodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000003906 hydrocephalus Diseases 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000017311 musculoskeletal movement, spinal reflex action Effects 0.000 description 1
- 230000004770 neurodegeneration Effects 0.000 description 1
- 239000002858 neurotransmitter agent Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 201000002212 progressive supranuclear palsy Diseases 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 230000002739 subcortical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
- A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
- A61B5/6807—Footwear
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02N—ELECTRIC MACHINES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H02N2/00—Electric machines in general using piezoelectric effect, electrostriction or magnetostriction
- H02N2/18—Electric machines in general using piezoelectric effect, electrostriction or magnetostriction producing electrical output from mechanical input, e.g. generators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0204—Operational features of power management
- A61B2560/0214—Operational features of power management of power generation or supply
Abstract
보행 인식 시스템 제공된다. 이 보행 인식 시스템은 대상자의 신발에 구비되어 대상자의 보행 상태를 탐지하는 적어도 하나의 보행 탐지 장치 및 보행 탐지 장치의 탐지 결과를 무선 네트워크를 통해 저장하고, 대상자의 보행 상태를 인식하고, 대상자에게 보행 상태에 대한 정보를 제공하고, 그리고 관리하는 관리부를 포함한다. 보행 탐지 장치는 대상자의 발의 위치를 감지하는 압전 센서, 압전 센서로부터 제공되는 신호를 이용하여 대상자의 보행 상태를 탐지하는 제어부, 제어부에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 무선 네트워크를 통해 관리부로 전송하는 송신부 및 제어부로 전원을 공급하는 전원부를 포함한다.A gait recognition system is provided. The gait recognition system is provided in the subject's shoes to store at least one gait detection device for detecting the gait state of the subject and the detection result of the gait detection device through a wireless network, recognize the gait state of the subject, and give the subject a gait It includes a management unit that provides and manages information about the status. The gait detection device includes a piezoelectric sensor that detects the position of the subject's foot, a control unit that detects the subject's gait state using a signal provided from the piezoelectric sensor, and transmits the subject's gait state detected by the controller to the management unit through a wireless network. It includes a power supply unit for supplying power to the transmitter and the control unit.
Description
본 발명은 보행 인식 시스템 및 그 작동 방법에 관한 것으로, 더 구체적으로 대상자의 걸음걸이, 즉 보행 상태를 인식하여 이에 대한 진단을 통해 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템 및 그 작동 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a gait recognition system and an operating method thereof, and more particularly, to recognize the gait of a subject, that is, a gait state, and improve exercise ability through diagnosis thereof or gait recognition capable of early diagnosis of pathology It relates to a system and a method of operation thereof.
고위 보행 장애(high-level gait disorder)는 대뇌 피질(cortex)이나 피질하(subcortical) 구조의 이상에 의해서 나타나는 보행 장애이다. 대표적인 것으로 보행 동결(Freezing Of Gait : FOG)과 가속 보행(festination)이 있다.High-level gait disorder is a gait disorder caused by abnormalities in cortex or subcortical structures. Representative examples include Freezing Of Gait (FOG) and accelerated gait (festination).
이 중에서 보행 동결은 보행 중에 예측 불능(episodic)의 보행 중단이 일어나는 것을 지칭하며, 1~10초간 환자의 발이 마치 지면에 늘어붙는 것과 같은 상태가 된다. 이러한 보행 동결은 보행의 시작(initiation), 방향 전환(turning), 좁은 통로(narrow pathway), 그리고 목적지 도착 직전에서 빈번히 발생하며, 인지적 과부하(cognitive overload)에서 더욱 심해진다.Among them, gait freezing refers to an episodic cessation of gait during gait, and the patient's feet are in a state of being stretched to the ground for 1 to 10 seconds. Such gait freezing frequently occurs immediately before gait initiation, turning, narrow pathway, and arrival at a destination, and is more severe in cognitive overload.
그리고 가속 보행은 보행 중에 의지와 무관하게 보폭(stride length)이 짧아지고, 그리고 박자(cadence)가 빨라지는 상태를 지칭하며, 연쇄 효과(sequence effect) 혹은 운동 불안정성(motor instability)이라고도 알려져 있다.And accelerated gait refers to a state in which the stride length is shortened and the cadence is increased regardless of the will during gait, also known as the sequence effect or motor instability.
이러한 고위 보행 장애를 일으키는 질병으로서는 퇴행성 뇌질환으로서, 파킨슨병(Parkinson's disease), 진행성 핵상 마비(progressive supranuclear palsy), 대뇌피질 변성(corticobasal degeneration) 등이 있으며, 뇌수두증(hydrocephalus)과 동반된 2차성 파킨슨 증후군(Parkinson's syndrome) 및 혈관성 파킨슨증(vascular parkinsonism)도 해당된다.Diseases that cause such high-level gait disorders are degenerative brain diseases, such as Parkinson's disease, progressive supranuclear palsy, and corticobasal degeneration, and secondary Parkinson's disease accompanied by hydrocephalus. Also included are Parkinson's syndrome and vascular parkinsonism.
이와 같이 파킨슨병과 유사한 증상을 보이는 장애를 통칭하여 파킨스니즘(parkinsonism) 또는 파킨슨 증후군이라고 한다.As such, a disorder with symptoms similar to Parkinson's disease is collectively called Parkinsonism or Parkinson's syndrome.
파킨슨병은 신경 전달 물질인 도파민(dopamine)을 함유하는 신경이 퇴화되는 질환으로서, 최근 뇌 단백질인 알파-시누클라인(brain protein alpha-synuclein)이 파킨슨병의 도파민 함유 뉴런(neuron)의 파괴, 그 뉴런의 퇴화 유도에 관련이 있다고 알려지면서, 많은 연구가 보고되고 있다.Parkinson's disease is a disease in which nerves containing dopamine, a neurotransmitter, are degenerated. As it is known to be related to the induction of neuronal degeneration, many studies have been reported.
그 중 브루스 양크너(Bruce Yankner) 팀은 이 뇌 단백질 알파-시누클라인이 신경 내의 도파민과 결합할 때, 세포 독성 물질인 반응성 산소 분자(toxic reactive oxygen molecules)의 분비를 촉진시켜 결국, 신경 세포의 자가 죽음(apoptosis)을 초래하여, 도파민을 함유하는 신경의 퇴화를 유도한다고 밝혔고, 또한, 이런 알파-시누클라인에 의한 특정 신경의 퇴화가 결국 파킨슨병 환자의 주 증상인 부자율적인 운동 장애를 일으키는 원인을 제공할 수 있다고 밝혔다.Among them, Bruce Yankner's team found that when the brain protein alpha-synuclein binds to dopamine in the nerve, it stimulates the secretion of toxic reactive oxygen molecules, which are cytotoxic substances, which eventually leads to the release of nerve cells. It has been shown that the degeneration of neurons containing dopamine is caused by auto-death (apoptosis). In addition, the degeneration of specific nerves by this alpha-synuclein eventually causes involuntary movement disorders, the main symptom of Parkinson's disease patients. He said it could be the cause.
그리고 유병률 및 발생 메커니즘(mechanism)을 살펴보면, 유병률은 고위 보행 장애의 대표적 질병인 파킨슨병이 인구 10만 명당 780명의 유병률을 지니며, 60세 이상의 인구에서의 유병율은 1.47%에 이른다.And looking at the prevalence and mechanism of occurrence, Parkinson's disease, a representative disease of high-level gait disorders, has a prevalence of 780 per 100,000 people, and the prevalence in the population over 60 years of age reaches 1.47%.
이러한 보행 동결은 파킨슨병 환자의 약 1/2에서 발생하며, 병의 진행과 더불어 증가하여 병이 더 진행된 상태에서는 60%에 이른다.This gait freezing occurs in about 1/2 of Parkinson's disease patients, and increases with disease progression, reaching 60% in more advanced disease states.
파킨슨병 환자의 경우 보행 동결로 인해 자주 낙상을 경험하며, 골절 위험이 증가하기 때문에, 환자의 일상 생활이나 삶의 질에 큰 영향을 미친다.Parkinson's disease patients frequently fall due to gait freezing, and the risk of fractures increases, which greatly affects the patient's daily life and quality of life.
현재 파킨슨병 환자를 위한 진단 방식은 주관적인 임상 척도에 의존할 뿐, 객관적이고 정량적인 진단 시스템(system)이 전혀 없는 상태이다. 파킨슨병의 심한 정도와 진행 정도를 파악하기 위한 임상 척도로서 임상 의사의 관찰을 통하여 0점에서 4점(높은 점수는 증상이 심한 것을 나타냄)까지의 점수로 판정하는 UPDRS(Unified Parkinson's Disease Rating Scale)가 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, UPDRS는 점수를 판정하는 기준이 객관적이지 못하여, 임상 의사 개인 내의 판정 신뢰성(intra-rater reliability)과 임상 의사들 사이의 판정 신뢰성이 모두 낮아 진단의 정확성과 이를 통한 투약의 효율성이 낮고, 환자 상태에 적합한 치료를 결정하기 위해서는 반복적인 시행 착오가 필요하다는 심각한 문제점이 있다.Currently, diagnostic methods for Parkinson's disease patients rely only on subjective clinical scales, and there is no objective and quantitative diagnostic system at all. UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) is a clinical scale to determine the severity and progression of Parkinson's disease, and is evaluated by a score from 0 to 4 (higher scores indicate severe symptoms) through observation by a clinician. is the most widely used. However, in UPDRS, the criteria for judging scores are not objective, and both intra-rater reliability within clinicians and among clinicians are both low, so diagnosis accuracy and medication efficiency are low, and patients There is a serious problem that repeated trial and error is required to determine the appropriate treatment for the condition.
또한, 기존의 보행 동결 분석의 경우, 시간 영역과 퍼지 이론(fuzzy theory)을 적용하여 분석이 이루어지며, 이러한 방법만으로는 다양한 파킨슨병 환자의 보행 동결의 상황을 과대평가(over-estimation)하거나 혹은 과소평가(under-estimation)할 수 있는 문제가 있다.In addition, in the case of the existing gait freeze analysis, the analysis is performed by applying the time domain and fuzzy theory, and only this method over-estimates or underestimates the situation of gait freeze in various Parkinson's disease patients. There are issues that can be under-estimated.
최근에는 가속도계와 자이로스코프(gyroscope)를 포함하는 관성 센서(sensor)를 이용하여 사용자의 자세 및 속도, 이동 거리를 계산하는 관성 항법 장치에 대한 연구가 가속화되고 있다. 사용되는 관성 센서에 포함되는 자이로스코프 및 가속도계는 각각 회전 각속도와 선형 각속도를 측정하는 관성 센서로서 이동하는 항체의 자세 및 속도, 위치를 계산하는 관성 항법 장치의 핵심 센서로 사용된다. 이때, 사용자의 자세는 자이로스코프의 출력을 적분하여 계산하고, 그리고 사용자의 속도와 위치는 가속도계의 출력을 적분하여 계산한다.Recently, research on an inertial navigation device for calculating a user's posture, speed, and movement distance using an inertial sensor including an accelerometer and a gyroscope is accelerated. The gyroscope and accelerometer included in the used inertial sensor are inertial sensors that measure rotational angular velocity and linear angular velocity, respectively, and are used as core sensors of an inertial navigation device that calculates the posture, velocity, and position of a moving antibody. At this time, the user's posture is calculated by integrating the output of the gyroscope, and the user's speed and position are calculated by integrating the output of the accelerometer.
또한, 최근에는 위와 같은 관성 항법 장치로 사용자의 보행 상태를 측정하여, 이를 사용자의 건강과 관련된 운동 수행에 적용하기도 하고 있는 실정이다.Also, recently, the user's gait state is measured with the above-described inertial navigation device, and this is applied to exercise performance related to the user's health.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 가속도 센서, 압력 센서 또는 자이로스코프 센서 대신에 압전 센서로부터 얻어지는 신호를 기반으로 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘(algorithm)을 통하여 다양한 대상자의 보행 상태를 인식하여 대상자의 운동 수행을 보조하고, 그리고 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템을 제공하는 데 있다.The problem to be solved by the present invention is based on a signal obtained from a piezoelectric sensor instead of a conventional accelerometer, pressure sensor, or gyroscope sensor by recognizing the gait state of various subjects through an aircraft flight area recognition algorithm (algorithm). An object of the present invention is to provide a gait recognition system capable of assisting in exercise performance, improving exercise ability, or enabling early diagnosis of pathology.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 종래의 가속도 센서, 압력 센서 또는 자이로스코프 센서 대신에 압전 센서로부터 얻어지는 신호를 기반으로 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 다양한 대상자의 보행 상태를 인식하여 대상자의 운동 수행을 보조하고, 그리고 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템의 작동 방법을 제공하는 데 있다.Another problem to be solved by the present invention is to recognize the gait state of various subjects through a flight area recognition algorithm of an aircraft based on a signal obtained from a piezoelectric sensor instead of a conventional accelerometer, pressure sensor, or gyroscope sensor to perform movement of the subject An object of the present invention is to provide a method of operating a gait recognition system capable of assisting and improving motor performance or early diagnosis of pathology.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에 언급한 과제들에 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 보행 인식 시스템을 제공한다. 이 보행 인식 시스템은 대상자의 신발에 구비되어 대상자의 보행 상태를 탐지하는 적어도 하나의 보행 탐지 장치 및 보행 탐지 장치의 탐지 결과를 무선 네트워크를 통해 저장하고, 대상자의 보행 상태를 인식하고, 대상자에게 보행 상태에 대한 정보를 제공하고, 그리고 관리하는 관리부를 포함할 수 있다. 보행 탐지 장치는 대상자의 발의 위치를 감지하는 압전 센서, 압전 센서로부터 제공되는 신호를 이용하여 대상자의 보행 상태를 탐지하는 제어부, 제어부에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 무선 네트워크를 통해 관리부로 전송하는 송신부 및 제어부로 전원을 공급하는 전원부를 포함할 수 있다.In order to achieve the above object, the present invention provides a gait recognition system. The gait recognition system is provided in the subject's shoes to store at least one gait detection device for detecting the gait state of the subject and the detection result of the gait detection device through a wireless network, recognize the gait state of the subject, and give the subject a gait It may include a management unit that provides and manages information about the status. The gait detection device includes a piezoelectric sensor that detects the position of the subject's foot, a control unit that detects the subject's gait state using a signal provided from the piezoelectric sensor, and transmits the subject's gait state detected by the controller to the management unit through a wireless network. It may include a power supply unit for supplying power to the transmitter and the control unit.
제어부는 압전 센서로부터 제공되는 신호에서 불필요한 잡음을 제거하는 센서 데이터 전처리부 및 센서 데이터 전처리부로부터 제공되는 대상자의 보행 상태를 식별하는 보행 탐지 분석부를 더 포함할 수 있다.The controller may further include a sensor data preprocessor for removing unnecessary noise from a signal provided from the piezoelectric sensor, and a gait detection analyzer for identifying the gait state of the subject provided from the sensor data preprocessor.
보행 탐지 분석부는 대상자의 발의 위치에 관련된 보행 상태 중 착지, 부양, 바닥 충격 값 또는 부양 시간 중 적어도 2개 이상의 정보를 식별하는 것을 수행할 수 있다.The gait detection analysis unit may identify at least two or more pieces of information among landing, flotation, floor impact value, and flotation time among gait states related to the position of the subject's foot.
관리부는 보행 탐지 장치로부터 대상자의 보행 상태에 대한 탐지 결과를 수신하는 것, 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 수신된 탐지 결과로부터 대상자의 보행 상태를 미리 입력된 보행 인식 조건과 비교하여 식별하는 것, 대상자의 보행 상태에 대해 시간대별로 인식하는 것 및 인식된 대상자의 보행 상태의 결과를 이용하여 대상자에 대한 운동 보조 또는 개선을 위한 정보, 또는 병적 진단 결과를 제공하는 것을 수행할 수 있다.The management unit receives the detection result of the subject's gait state from the gait detection device, and identifies the subject's gait state from the detection result received through the flight area recognition algorithm of the aircraft by comparing it with the previously input gait recognition condition; Recognizing the subject's gait state for each time period and using the recognized subject's gait state result may be used to provide information for assisting or improving exercise to the subject, or a pathological diagnosis result.
압전 센서는 전원부로 전력을 공급할 수 있다.The piezoelectric sensor may supply power to the power supply unit.
또한, 상기한 다른 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 보행 인식 시스템의 작동 방법을 제공한다. 이 방법은 신발에 구비된 보행 탐지 장치로 대상자의 보행 상태를 탐지하는 것 및 보행 탐지 장치의 탐지 결과를 무선 네트워크를 통해 전송받은 관리부에서 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 수신된 대상자의 보행 상태를 미리 입력된 보행 인식 조건과 비교하여 식별하는 것을 포함할 수 있다. 보행 탐지 장치는 압전 센서에서 대상자의 발의 위치를 감지하는 것, 압전 센서로부터 제공되는 신호를 이용하여 제어부에서 대상자의 보행 상태를 탐지하는 것, 및 제어부에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 송신부가 무선 네트워크를 통해 관리부로 송신하는 것을 수행할 수 있다.In addition, in order to achieve the above other object, the present invention provides a method of operating a gait recognition system. This method detects the subject's gait state with the gait detection device provided in the shoe, and the management unit that receives the detection result of the gait detection device through the wireless network detects the subject's gait state received through the flight area recognition algorithm of the aircraft. Comparing with pre-input gait recognition conditions may include identifying. In the gait detection device, the piezoelectric sensor detects the position of the subject's foot, the control unit detects the subject's gait state using a signal provided from the piezoelectric sensor, and the transmitter wirelessly transmits the subject's gait state detected by the control unit. Transmission to the management unit through the network can be performed.
관리부는 보행 탐지 장치의 송신부에 의해 전송된 대상자의 보행 상태에 대한 탐지 결과로부터 대상자의 보행 상태를 미리 입력된 보행 인식 조건과 비교하여 식별하는 것 및 인식된 대상자의 보행 상태의 결과를 이용하여 대상자에 대한 운동 보조 또는 개선을 위한 정보, 또는 병적 진단 결과를 제공하는 것을 수행할 수 있다.The management unit identifies the subject's gait state from the detection result of the subject's gait state transmitted by the transmitter of the gait detection device by comparing it with the gait recognition condition input in advance, and using the result of the recognized subject's gait state It may be performed to provide information for assisting or improving exercise, or pathological diagnosis results.
보행 탐지 장치는 대상자의 발의 위치를 감지하는 압전 센서, 압전 센서로부터 제공되는 신호를 이용하여 대상자의 보행 상태를 탐지하는 제어부, 제어부에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 무선 네트워크를 통해 관리부로 전송하는 송신부 및 제어부로 전원을 공급하는 전원부를 포함할 수 있다.The gait detection device includes a piezoelectric sensor that detects the position of the subject's foot, a control unit that detects the subject's gait state using a signal provided from the piezoelectric sensor, and transmits the subject's gait state detected by the controller to the management unit through a wireless network. It may include a power supply unit for supplying power to the transmitter and the control unit.
제어부는 압전 센서로부터 제공되는 신호에서 불필요한 잡음을 제거하는 센서 데이터 전처리부 및 센서 데이터 전처리부로부터 제공되는 대상자의 보행 상태를 식별하는 보행 탐지 분석부를 더 포함할 수 있다.The controller may further include a sensor data preprocessor for removing unnecessary noise from a signal provided from the piezoelectric sensor, and a gait detection analyzer for identifying the gait state of the subject provided from the sensor data preprocessor.
보행 탐지 분석부는 대상자의 발의 위치에 관련된 보행 상태 중 착지, 부양, 바닥 충격 값 또는 부양 시간 중 적어도 2개 이상의 정보를 식별하는 것을 수행할 수 있다.The gait detection analysis unit may identify at least two or more pieces of information among landing, flotation, floor impact value, and flotation time among gait states related to the position of the subject's foot.
압전 센서는 전원부로 전력을 공급할 수 있다.The piezoelectric sensor may supply power to the power supply unit.
상술한 바와 같이, 본 발명의 과제의 해결 수단에 따르면 대상자의 발의 위치를 감지하는 압전 센서로부터 얻어지는 신호를 기반으로 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 대상자의 보행 상태가 탐지 및 인식됨으로써, 대상자의 보행 상태에 대한 객관적인 진단 기준이 제시되고, 대상자의 보행 상태에 대한 지속적인 모니터링(monitoring)이 가능할 수 있다. 이에 따라, 다양한 대상자의 보행 상태를 인식하여 대상자의 운동 수행을 보조하고, 그리고 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템이 제공될 수 있다.As described above, according to the means of solving the problem of the present invention, the gait state of the subject is detected and recognized through the flight area recognition algorithm of the aircraft based on the signal obtained from the piezoelectric sensor that detects the position of the subject's feet, so that the subject's gait Objective diagnostic criteria for the condition may be presented, and continuous monitoring of the subject's gait condition may be possible. Accordingly, there may be provided a gait recognition system capable of recognizing the gait state of various subjects to assist the subject's exercise performance, and improving exercise ability or early diagnosis of pathology.
또한, 본 발명의 과제의 해결 수단에 따르면 압전 센서를 포함하는 보행 탐지 장치로 얻어지는 대상자의 발의 위치에 대한 신호를 기반으로 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 대상자의 보행 상태가 탐지 및 인식됨으로써, 대상자의 보행 상태에 대한 객관적인 진단 기준이 제시되고, 대상자의 보행 상태에 대한 지속적인 모니터링이 가능할 수 있다. 이에 따라, 다양한 대상자의 보행 상태를 인식하여 대상자의 운동 수행을 보조하고, 그리고 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템의 작동 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to the means of solving the problem of the present invention, the subject's gait state is detected and recognized through the flight area recognition algorithm of the aircraft based on the signal for the position of the subject's foot obtained by the gait detection device including the piezoelectric sensor, so that the subject Objective diagnostic criteria for the gait state of the patient are presented, and continuous monitoring of the gait state of the subject may be possible. Accordingly, there may be provided a method of operating a gait recognition system capable of recognizing the gait state of various subjects to assist the subject's exercise performance, improving exercise ability, or performing early diagnosis of pathology.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템을 설명하기 위한 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 보행 탐지 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 적용 예를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 보행 탐지 장치의 수행 방법을 설명하기 위한 블록 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 관리부의 수행 방법을 설명하기 위한 블록 순서도이다.1 is a schematic configuration diagram for explaining a gait recognition system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a gait detection device, which is a component of a gait recognition system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an application example of a gait recognition system according to an embodiment of the present invention.
4 is a block flow diagram illustrating a method of performing a gait detection apparatus, which is a component of a gait recognition system, according to an embodiment of the present invention.
5 is a block flow diagram illustrating a method of performing a management unit, which is a component of a gait recognition system, according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면들과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예는 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them, will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein, and may be embodied in different forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided so that this disclosure may be thorough and complete, and the spirit of the present invention may be sufficiently conveyed to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
명세서 전문에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 따라서, 동일한 참조 부호 또는 유사한 참조 부호들은 해당 도면에서 언급 또는 설명되지 않았더라도, 다른 도면을 참조하여 설명될 수 있다. 또한, 참조 부호가 표시되지 않았더라도, 다른 도면들을 참조하여 설명될 수 있다.Like reference numerals refer to like elements throughout. Accordingly, the same or similar reference signs may be described with reference to other drawings, even if not mentioned or described in the drawings. In addition, although reference signs are not indicated, description may be made with reference to other drawings.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 장치는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 장치의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 또한, 바람직한 실시예에 따른 것이기 때문에, 설명의 순서에 따라 제시되는 참조 부호는 그 순서에 반드시 한정되지는 않는다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, 'comprises' and/or 'comprising' refers to the presence of one or more other components, steps, operations and/or devices mentioned. or addition is not excluded. In addition, since it is according to a preferred embodiment, reference signs provided in the order of description are not necessarily limited to the order.
하나의 구성 요소(element)가 다른 구성 요소와 '접속된(connected to)' 또는 '결합한(coupled to)'이라고 지칭되는 것은, 다른 구성 요소와 직접적으로 연결된 또는 결합한 경우, 또는 중간에 다른 구성 요소를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소와 '직접적으로 접속된(directly connected to)' 또는 '직접적으로 결합한(directly coupled to)'으로 지칭되는 것은 중간에 다른 구성 요소를 개재하지 않은 것을 나타낸다. '및/또는'은 언급된 아이템(item)들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.When an element is referred to as 'connected to' or 'coupled to' with another element, it means that another element is directly connected or coupled to another element or in the middle. Includes all cases involving On the other hand, when one element is referred to as 'directly connected to' or 'directly coupled to' with another element, it indicates that another element is not interposed therebetween. 'and/or' includes each and every combination of one or more of the recited items.
공간적으로 상대적인 용어인 '아래(below)', '밑(beneath)', '하부(lower)', '위(above)', '상부(upper)' 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 장치 또는 구성 요소들과 다른 장치 또는 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 장치의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 장치를 뒤집을 경우, 다른 장치의 '아래(below)' 또는 '밑(beneath)'으로 기술된 장치는 다른 장치의 '위(above)'에 놓일 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 '아래'는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 장치는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.Spatially relative terms 'below', 'beneath', 'lower', 'above', 'upper', etc. It can be used to easily describe the correlation of a device or components with other devices or components. Spatially relative terms should be understood as terms including different orientations of the device in use or operation in addition to the orientation shown in the drawings. For example, if the device shown in the figure is turned over, a device described as 'beneath' or 'beneath' of another device may be placed 'above' of the other device. Accordingly, the exemplary term 'down' may include both the direction of the bottom and the top. The device may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.
또한, 본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서, 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 따라서, 도면에서 예시된 영역들은 개략적인 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 장치의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다.Further, the embodiments described herein will be described with reference to cross-sectional and/or plan views, which are ideal illustrative views of the present invention. In the drawings, thicknesses of films and regions are exaggerated for effective description of technical content. Accordingly, the shape of the illustrative drawing may be modified due to manufacturing technology and/or tolerance. Accordingly, the embodiments of the present invention are not limited to the specific form shown, but also include changes in the form generated according to the manufacturing process. Accordingly, the regions illustrated in the drawings have a schematic nature, and the shapes of the illustrated regions in the drawings are intended to illustrate specific shapes of regions of the device and not to limit the scope of the invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템을 설명하기 위한 개략적인 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 보행 탐지 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 그리고 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 적용 예를 보여주는 도면이다.1 is a schematic configuration diagram for explaining a gait recognition system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block for explaining a gait detection device, which is a component of a gait recognition system according to an embodiment of the present invention. It is a configuration diagram, and FIG. 3 is a diagram showing an application example of a gait recognition system according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 보행 인식 시스템은 적어도 하나의 보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n), 무선 네트워크(network)(200) 및 관리부(300)를 포함할 수 있다.1 to 2 , the gait recognition system includes at least one
보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)는 대상자가 착용하는 신발(10)에 구비되어 대상자의 보행 상태를 탐지할 수 있다. 대상자의 보행 상태는 좁은 보폭, 힘의 이동, 걷기 또는 달리기 등일 수 있다. 보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)는 압전 센서(110), 제어부(120), 송신부(130) 및 전원부(140)를 포함할 수 있다. 여기서, n은 자연수이다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템은 복수의 대상자들 각각에 대한 보행 상태를 인식할 수 있다.The
보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)는 대상자가 신발(10)을 착용하여 활동하는 데 불편을 겪지 않는 부위에 구비될 수 있다. 도 3에서는 보행 탐지 장치들(100-1 및 100-2)이 신발(10)의 발등 부위에 구비되는 것으로 도시되었지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 도시된 것과 달리, 보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)는 신발(10)의 인솔(insole), 아웃솔(outsole), 뒤축 또는 뒷굽 등에 구비될 수도 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)는 대상자가 불편을 겪지 않으면서, 대상자의 보행 상태를 탐지할 수 있는 신발(10)의 어느 부위에나 구비될 수 있다.The
압전 센서(110)는 대상자의 발의 위치를 감지할 수 있다. 압전 센서(110)는 대상자의 발의 위치, 즉, 착지 및 부양에 대한 것을 감지할 수 있다. 압전 센서(110)는 복수로 구비될 수도 있다. 도 3에 도시된 것과 같이, 보행 탐지 장치들(100-1 및 100-2)이 신발(10)의 발등 부위에 구비될 경우, 압전 센서(110)는 대상자의 발의 위치를 감지하기 위해 신발(10)의 인솔, 아웃솔 또는 뒷굽 등과 같이 대상자의 보행에 의해 압력을 받을 수 있는 부위에 따로 구비되어 보행 탐지 장치들(100-1 및 100-2) 각각의 제어부(120) 또는 전원부(140)와 연결된 구성을 가질 수 있다.The
또한, 압전 센서(110)는 전원부(140)로 전력을 공급할 수 있다. 압전 센서(110)는 작동에 의해 발생하는 전력을 이용하여 전원부(140)로 전력을 공급할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템은 대상자의 보행 상태를 끊김없이 지속적으로 탐지 및 인식할 수 있다.In addition, the
제어부(120)는 압전 센서(110)로부터 제공되는 신호를 이용하여 대상자의 보행 상태를 탐지할 수 있다. 제어부(120)는 센서 데이터(data) 전처리부(122) 및 보행 탐지 분석부(124)를 더 포함할 수 있다. 제어부(140)는 센서 데이터 전처리부(122) 및 보행 탐지 분석부(124)를 제어하며, 대상자의 보행 상태에 대한 탐지 결과를 송신부(130)로 전달할 수 있다.The
센서 데이터 전처리부(122)는 압전 센서로부터 제공되는 신호에서 불필요한 잡음을 제거할 수 있다.The
보행 탐지 분석부(124)는 센서 데이터 전처리부(122)로부터 제공되는 대상자의 보행 상태를 식별할 수 있다. 보행 탐지 분석부(124)는 대상자의 발의 위치에 관련된 보행 상태 중 착지, 부양, 바닥 충격 값 또는 부양 시간 중 적어도 2개 이상의 정보를 식별하는 것을 수행할 수 있다.The gait detection and
송신부(130)는 제어부(120)에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 무선 네트워크(200)를 통해 관리부(300)로 전송할 수 있다.The
전원부(140)는 제어부(120)로 전원을 공급할 수 있다. 전원부(140)는 유무선 충전이 가능한 구성을 가질 수 있다. 즉, 전원부(140)는 배터리(battery)를 포함하는 구성으로, 적어도 하나의 압전 센서(110)와의 연결을 통한 충전, 잭(jack)의 삽입을 통한 유선 충전 또는 무선 충전 장치에 의한 무선 충전이 가능한 구성을 가질 수 있다.The
관리부(300)는 제어부(120)에 의해 탐지된 대상자의 보행 상태를 송신부(130)로부터 무선 네트워크(200)를 통해 수신하여 저장하고, 대상자의 보행 상태를 인식하고, 대상자에게 보행 상태에 대한 정보를 제공하고, 그리고 관리할 수 있다.The
관리부(300)는 개인용 컴퓨터(Personal Computer : PC), 스마트폰(smart phone) 또는 서버(server) 등일 수 있다. 관리부(300)가 개인용 컴퓨터 또는 스마트폰 등과 같은 개인 단말일 경우, 대상자는 자신의 보행 상태에 대한 인식 결과로부터 운동 보조를 위한 정보 및 병적 진단 결과를 확인할 수도 있다. 관리부(300)가 서버일 경우, 빅데이터(big data)를 이용하여 복수의 대상자들 각각에 대한 보행 상태에 대한 인식 결과로부터 운동 보조를 위한 정보를 제공하거나, 또는 병적 진단 및 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.The
관리부(300)는 보행 탐지 장치(100, 100-1, 100-2 또는 100-n)로부터 대상자의 보행 상태에 대한 탐지 결과를 수신하는 것, 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 탐지 결과로부터 대상자의 보행 상태에 대한 양쪽 발들 각각에 대한 보행 상태를 구별하는 것, 대상자의 보행 상태에 대한 양쪽 발들 각각에 대한 보행 상태를 미리 입력된 보행 인식 조건과 비교하여 식별하는 것, 대상자의 보행 상태에 대해 시간대별로 인식하는 것 및 인식된 대상자의 보행 상태로부터 대상자에 대한 운동 보조를 위한 정보 및 병적 진단 결과를 제공하는 것을 수행할 수 있다.The
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 보행 탐지 장치의 수행 방법을 설명하기 위한 블록 순서도이다.4 is a block flow diagram illustrating a method of performing a gait detection apparatus, which is a component of a gait recognition system, according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 보행 탐지 장치(도 2의 100 참조)의 제어부(도 2의 120 참조)는 압전 센서(도 2의 110 참조)로부터 제공되는 신호에서 불필요한 잡음을 센서 데이터 전처리부(122)에서 제거할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the controller (see 120 in FIG. 2 ) of the gait detection device (see 100 in FIG. 2 ) removes unnecessary noise from the signal provided from the piezoelectric sensor (see 110 in FIG. 2 ) by the
보행 탐지 분석부(124)에서는 센서 데이터 전처리부(122)에 의해 불필요한 잡음이 제거된 신호에서 출력 순서, 간격 및 크기를 식별하고, 미리 입력된 보행 상태 조건과 비교하여 식별하고, 그리고 대상자의 보행 상태를 시간대별로 식별하는 것이 수행될 수 있다.The gait detection and
미리 입력된 보행 상태 조건과 비교하여 식별하는 것은 보행 패턴(pattern) 인식 또는 딥러닝(deep learning) 방법 등이 적용되는 것일 수 있다.The identification by comparison with the pre-input gait state condition may be applied to a gait pattern recognition or a deep learning method.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템의 일 구성인 관리부의 수행 방법을 설명하기 위한 블록 순서도이다.5 is a block flow diagram illustrating a method of performing a management unit, which is a component of a gait recognition system, according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 관리부(도 1의 300 참조)는 보행 탐지 장치(도 2의 100 참조)로부터 대상자의 보행 상태에 대한 탐지 결과를 수신하여 양쪽 발들 각각에 대한 보행 상태를 구별 및 인식하고, 대상자의 보행 상태에 대한 양쪽 발들 각각에 대한 상태를 미리 입력된 보행 인식 조건과 비교하여 식별하고, 대상자의 보행 상태에 대해 시간대별로 인식하고, 그리고 인식된 대상자의 보행 상태로부터 대상자에 대한 운동 보조를 위한 정보 및 병적 진단 결과를 제공하는 것을 수행할 수 있다.5, the management unit (see 300 in FIG. 1) receives the detection result of the subject's gait state from the gait detection device (see 100 in FIG. 2) to distinguish and recognize the gait state for each of both feet, The state of each of both feet for the subject's gait state is identified by comparing it with the previously input gait recognition condition, the subject's gait state is recognized for each time period, and exercise assistance for the subject is obtained from the recognized subject's gait state. It can be performed to provide information for and pathological diagnosis results.
본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템에서 압전 센서로부터 얻어지는 신호를 탐지 및 인식하는 것은 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 이용하는 것일 수 있다.Detecting and recognizing the signal obtained from the piezoelectric sensor in the gait recognition system according to an embodiment of the present invention may be using an aircraft flight area recognition algorithm.
본 발명의 일 실시예에 따른 보행 인식 시스템 및 그 작동 방법은 압전 센서를 포함하는 보행 탐지 장치로 얻어지는 대상자의 발의 위치에 대한 신호를 기반으로 항공기의 비행 영역 인식 알고리즘을 통하여 대상자의 보행 상태가 탐지 및 인식됨으로써, 대상자의 보행 상태에 대한 객관적인 진단 기준이 제시되고, 대상자의 보행 상태에 대한 지속적인 모니터링이 가능할 수 있다. 이에 따라, 다양한 대상자의 보행 상태를 인식하여 대상자의 운동 수행을 보조하고, 그리고 운동 능력을 향상시키거나, 또는 병적 조기 진단을 할 수 있는 보행 인식 시스템의 작동 방법이 제공될 수 있다.A gait recognition system and an operating method thereof according to an embodiment of the present invention detect the gait state of a subject through a flight area recognition algorithm of an aircraft based on a signal for the position of the subject's foot obtained by a gait detection device including a piezoelectric sensor And by being recognized, objective diagnostic criteria for the subject's gait state may be presented, and continuous monitoring of the subject's gait state may be possible. Accordingly, there may be provided a method of operating a gait recognition system capable of recognizing the gait state of various subjects to assist the subject's exercise performance, improving exercise ability, or performing early diagnosis of pathology.
이상, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들에는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.In the above, embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can practice the present invention in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. You will understand that there is Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
10 : 신발
100, 100-1, 100-2, 100-n : 보행 탐지 장치
110 : 압전 센서
120 : 제어부
122 : 센서 데이터 전처리부
124 : 보행 탐지 분석부
130 : 송신부
140 : 전원부
200 : 무선 네트워크
300 : 관리부10: shoes
100, 100-1, 100-2, 100-n: gait detection device
110: piezoelectric sensor
120: control unit
122: sensor data preprocessor
124: gait detection and analysis unit
130: transmitter
140: power supply
200: wireless network
300: management
Claims (5)
상기 보행 탐지 장치는:
상기 대상자의 발의 위치를 감지하는 압전 센서; 상기 압전 센서로부터 제공되는 신호를 이용하여 상기 대상자의 발의 위치와 관련된 상기 보행 상태를 탐지하는 제어부; 상기 제어부에 의해 탐지된 상기 대상자의 발의 위치와 관련된 보행 상태를 상기 무선 네트워크를 통해 상기 관리부로 전송하는 송신부; 상기 제어부로 전원을 공급하는 전원부를 포함하고; 그리고
상기 제어부는:
상기 압전 센서로부터 제공되는 상기 신호에서 불필요한 잡음을 제거하는 센서 데이터 전처리부; 및 상기 센서 데이터 전처리부로부터 제공되는 신호를 통해 상기 대상자의 발의 위치와 관련된 보행 상태를 식별하는 보행 탐지 분석부를 포함하고;
상기 보행 탐지 분석부는 상기 데이터 전처리부를 거친 신호의 출력 순서, 간격 및 크기를 식별하고, 기입력 보행 상태 조건과 비교하여 착지, 부양, 바닥 충격 값 및 부양 시간에 대한 정보를 식별함으로써 상기 대상자의 발의 위치와 관련된 보행 상태를 탐지하는 것을 수행하며,
상기 관리부는:
상기 복수의 보행 탐지 장치로부터 각각의 보행 상태에 대한 탐지 결과를 수신하는 것; 수신된 각각의 탐지 결과를 기입력 보행 인식 조건과 비교하여 상기 대상자의 보행 상태를 인식하는 것; 상기 인식된 대상자의 상기 보행 상태를 시간대별로 인식하는 것; 및 인식된 상기 대상자의 상기 보행 상태의 결과를 이용하여 상기 대상자에 대한 운동 보조 또는 개선을 위한 정보, 또는 병적 진단 결과를 제공하는 것을 수행하며;
상기 압전 센서는 상기 전원부로 전력을 공급하는 보행 인식 시스템.a plurality of gait detection devices provided on the subject's shoes to detect a gait state related to the position of the subject's feet; and a management unit of a personal terminal that stores the detection result of the gait detection device through a wireless network, recognizes the gait state of the subject, provides information on the gait state to the subject, and manages;
The gait detection device includes:
a piezoelectric sensor for detecting the position of the subject's foot; a control unit configured to detect the gait state related to the position of the subject's foot using a signal provided from the piezoelectric sensor; a transmitter for transmitting a gait state related to the position of the subject's foot detected by the controller to the management unit through the wireless network; a power supply unit for supplying power to the control unit; and
The control unit is:
a sensor data preprocessor for removing unnecessary noise from the signal provided from the piezoelectric sensor; and a gait detection and analysis unit for identifying a gait state related to the position of the subject's foot through a signal provided from the sensor data preprocessor;
The gait detection and analysis unit identifies the output sequence, interval, and size of the signal that has passed through the data preprocessor, and compares it with the writing power gait state condition by identifying information on landing, levitation, floor impact value and flotation time to determine the subject's foot performing location-related gait state detection,
The management department:
receiving a detection result for each gait state from the plurality of gait detection devices; recognizing the gait state of the subject by comparing each received detection result with a writing force gait recognition condition; recognizing the gait state of the recognized subject for each time period; and using the recognized result of the gait state of the subject to provide information for assisting or improving exercise for the subject, or a pathological diagnosis result;
The piezoelectric sensor is a walking recognition system for supplying power to the power supply.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200112006A KR102407930B1 (en) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | Gait Recognition System and Method of Operating the Same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200112006A KR102407930B1 (en) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | Gait Recognition System and Method of Operating the Same |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220030528A KR20220030528A (en) | 2022-03-11 |
KR102407930B1 true KR102407930B1 (en) | 2022-06-13 |
Family
ID=80814550
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200112006A KR102407930B1 (en) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | Gait Recognition System and Method of Operating the Same |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102407930B1 (en) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101119904B1 (en) | 2010-11-02 | 2012-02-29 | 이진욱 | Insole sheet for walk diagnosis, shoes system for walk diagnosis using thereof, and diagnosis service system for walk posture |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101252634B1 (en) * | 2006-04-07 | 2013-04-09 | 삼성전자주식회사 | system for analyzing walking motion |
KR101283464B1 (en) * | 2009-09-29 | 2013-07-12 | 한국전자통신연구원 | Motion recognition system using footwear for motion recognition |
KR101934935B1 (en) * | 2016-11-14 | 2019-01-03 | 남서울대학교 산학협력단 | A system for gait realignment |
KR102040232B1 (en) | 2017-09-22 | 2019-11-04 | 인제대학교 산학협력단 | Device for quantitative measurement of freezing of gait in Parkinson`s disease and method using the same |
KR20200059508A (en) * | 2018-11-21 | 2020-05-29 | 고큐바테크놀로지 주식회사 | Shoe with piezoelectric element based energy harvester and pedestrian monitoring system using the same |
-
2020
- 2020-09-03 KR KR1020200112006A patent/KR102407930B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101119904B1 (en) | 2010-11-02 | 2012-02-29 | 이진욱 | Insole sheet for walk diagnosis, shoes system for walk diagnosis using thereof, and diagnosis service system for walk posture |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20220030528A (en) | 2022-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shanahan et al. | Technologies for advanced gait and balance assessments in people with multiple sclerosis | |
Fulk et al. | Using sensors to measure activity in people with stroke | |
Barth et al. | Biometric and mobile gait analysis for early diagnosis and therapy monitoring in Parkinson's disease | |
Lau et al. | Support vector machine for classification of walking conditions of persons after stroke with dropped foot | |
KR102124095B1 (en) | System and Method for Analyzing Foot Pressure Change and Gait Pattern | |
CN112617807B (en) | Device and method for preventing and relieving frozen gait of parkinsonism patient | |
JP2021520281A (en) | Systems and related methods for detecting gait disturbances in users | |
KR20190033802A (en) | Device for quantitative measurement of freezing of gait in Parkinson`s disease and method using the same | |
Balakrishnan et al. | Role of wearable sensors with machine learning approaches in gait analysis for Parkinson's disease assessment: a review | |
CN108814617A (en) | Freezing of gait recognition methods and device and gait detector | |
Lee et al. | Gender recognition using optimal gait feature based on recursive feature elimination in normal walking | |
Zakaria et al. | Experimental approach in gait analysis and classification methods for autism spectrum disorder: A review | |
Prado et al. | Gait segmentation of data collected by instrumented shoes using a recurrent neural network classifier | |
Kour et al. | A survey of knee osteoarthritis assessment based on gait | |
KR102407930B1 (en) | Gait Recognition System and Method of Operating the Same | |
Gong et al. | Causality analysis of inertial body sensors for multiple sclerosis diagnostic enhancement | |
Dubbeldam et al. | Systematic review of candidate prognostic factors for falling in older adults identified from motion analysis of challenging walking tasks | |
Strohrmann et al. | Automated assessment of gait deviations in children with cerebral palsy using a sensorized shoe and active shape models | |
Prado et al. | Continuous identification of freezing of gait in Parkinson’s patients using artificial neural networks and instrumented shoes | |
Manna et al. | Optimal locations and computational frameworks of FSR and IMU sensors for measuring gait abnormalities | |
Patterson et al. | A novel approach for assessing gait using foot mounted accelerometers | |
Vadnerkar et al. | Classification of gait quality for biofeedback to improve heel-to-toe gait | |
Santhiranayagam et al. | Automatic detection of different walking conditions using inertial sensor data | |
Miodonska et al. | Inertial data-based gait metrics correspondence to Tinetti Test and Berg Balance Scale assessments | |
Kuhner et al. | Motion Biomarkers Showing Maximum Contrast Between Healthy Subjects and Parkinson's Disease Patients Treated With Deep Brain Stimulation of the Subthalamic Nucleus. A Pilot Study |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
X091 | Application refused [patent] | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |