KR20210129862A

KR20210129862A - 지면 반력 측정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20210129862A
Application number: KR1020200047911A
Authority: KR
Inventors: 김용완; 김대환; 이기석
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2020-04-21
Filing date: 2020-04-21
Publication date: 2021-10-29
Also published as: US20210321905A1; KR102565867B1

Abstract

지면 반력 측정 장치 및 방법이 개시된다. 지면 반력 측정 장치는, 측정하고자 하는 대상자에 대한 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 대상자에서 측정된 관성 데이터를 이용하여 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 측정부, 대상자에서 족압을 센싱하고 상기 족압을 이용하여 족압 데이터를 계산하는 족압 측정부, 그리고 상기 족압 데이터와 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여 최종 지면 반력 값인 제2 지면 반력 값을 산출하는 최종 지면 반력 산출부를 포함할 수 있다.

Description

지면 반력 측정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING GROUND REACTION FORCE}

본 발명은 지면 반발력 측정 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 고령화에 따라 신경, 근육 손상으로 인한 보행 이상을 호소하는 노령 인구가 증가하고 있다. 이에 따라 근골격계 질환을 간편하게 진단하고 예측할 수 있는 생체 신호 데이터 수집에 관한 방법이 필요한 상황이다.

특히, 보행 동작이 근골격계 진단을 위한 가장 기본적인 움직임으로 정형화되어 있으며 일반적인 패턴을 가지고 있다. 이에 따라 각 관절에서 추출되는 생체 역학적 정보를 이용하는 보행 분석은 근골격계 진단 및 처방에 널리 이용되고 있다. 하지에서 추정된 관절력과 관절모멘트는 일반적으로 임상과 재활 분야에서 환자를 평가하는데 중요한 요소로 활용되고 있으며, 관절모멘트의 미세한 차이를 이용하여 진단이 수행될 수 있다.

일반적으로 생체 신호 중에서 보행 분석을 위해서는 힘판을 이용한 지면반력 측정이 필수적이다. 그러나 힘판 위에서는 연속적인 걸음을 측정하지 못하고 복수의 힘판을 보폭에 맞게 설치해야 하며, 고가의 장비가 필요하여 비용적인 부담이 커다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 간단하게 지면 반력을 측정하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 지면 반력 측정 장치가 제공될 수 있다. 상기 지면 반력 측정 장치는, 측정하고자 하는 대상자에 대한 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 대상자에서 측정된 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 측정부, 상기 대상자에서 족압을 센싱하고, 상기 족압을 이용하여 족압 데이터를 계산하는 족압 측정부, 그리고 상기 족압 데이터와 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 최종 지면 반력 값인 제2 지면 반력 값을 산출하는 최종 지면 반력 산출부를 포함할 수 있다.

상기 지면 반력 측정부는, 상기 대상자에 부착되어 상기 관성 데이터를 센싱하는 관성 센서, 그리고 상기 관성 데이터와 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여 역운동학 해석을 수행함으로써, 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 계산부를 포함할 수 있다.

상기 지면 반력 측정부는 상기 대상자의 비전 데이터를 센싱하는 비전 센서를 더 포함할 수 있으며, 상기 지면 반력 계산부는 상기 관성 데이터, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값, 그리고 상기 비전 데이터를 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 계산할 수 있다.

상기 관성 데이터는 선형 가속도와 회전 가속도를 포함할 수 있다.

상기 지면 반력 측정 장치는 인체 질량 분포에 대한 측정 예측 표준 모델을 이용하여, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 산출하는 인체 비례 질량 파라미터 산출부를 더 포함할 수 있다.

상기 족압 측정부는, 상기 족압을 센싱하는 족압 센서, 그리고 상기 족압을 이용하여, 족압 분포와 족압 중심을 포함하는 상기 족압 데이터를 계산하는 족압 데이터 계산부를 포함할 수 있다.

상기 족압 데이터 계산부는 상기 족압 분포를 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산할 수 있다.

상기 최종 지면 반력 산출부는, 상기 족압 분포 또는 상기 족압 중심을 이용하여, 상기 대상자의 양 발 사이의 중량 이동 비율을 계산하고, 상기 중량 이동 비율을 상기 제1 지면 반력 값에 반영하여 상기 제2 지면 반력 값을 산출할 수 있다.

상기 최종 지면 반력 산출부는 상기 보행 주기를 이용하여, 상기 제1 지면 반력 값 중 지면에 접촉되지 않은 발에 대한 부분을 삭제할 수 있다.

상기 지면 반력 측정 장치는 상기 제1 지면 반력 값과 상기 족압 데이터 사이에서 좌표를 정합하는 정합부를 더 포함할 수 있다.

상기 지면 반력 측정 장치는, 상기 좌표 정합된 상기 제1 지면 반력 값, 상기 좌표 정합된 상기 족압 데이터, 그리고 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여, 지면 반력의 피크값을 추정하는 피크값 추정부, 그리고 상기 피크값을 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 보정하는 보정부를 포함하는 지면 반력 보정부를 더 포함할 수 있다.

상기 피크값 추정부는 상기 좌표 정합된 상기 제1 지면 반력 값, 상기 좌표 정합된 상기 족압 데이터, 그리고 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여 신경망 학습을 수행하여, 상기 피크값을 추정할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 지면 반력 측정 장치가 측정하고자 하는 대상자에 대한 지면 반력을 측정하는 방법이 제공될 수 있다. 상기 방법은, 상기 대상자에서 관성 데이터를 측정하는 단계, 상기 대상자의 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계, 상기 대상자에서 족압을 센싱하는 단계, 상기 족압을 이용하여 족압 데이터를 계산하는 단계, 그리고 상기 족압 데이터와 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 제2 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 상기 대상자에서 비전 데이터를 센싱하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계는 상기 관성 데이터, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값, 그리고 상기 비전 데이터를 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 족압 데이터는 족압 분포와 족압 중심을 포함할 수 있다.

상기 족압 데이터를 계산하는 단계는 상기 족압 분포를 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산하는 단계를 포함할 수 있으며, 상기 산출하는 단계는 상기 보행 주기를 이용하여, 상기 제1 지면 반력 값 중 지면에 접촉되지 않은 발에 대한 부분을 삭제하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 산출하는 단계는, 상기 족압 분포 또는 상기 족압 중심을 이용하여, 상기 대상자의 양 발 사이의 중량 이동 비율을 계산하는 단계, 그리고 상기 중량 이동 비율을 상기 제1 지면 반력 값에 반영하여 상기 제2 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 지면 반력 측정 장치가 측정하고자 하는 대상자에 대한 지면 반력을 측정하는 방법이 제공될 수 있다. 상기 방법은, 상기 대상자에서 관성 데이터를 측정하는 단계, 상기 대상자의 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계, 상기 대상자에서 족압을 센싱하는 단계, 상기 족압을 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산하는 단계, 그리고 상기 보행 주기와 상기 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 최종 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 관성 데이터와 족압 데이터를 이용함으로써, 간단하게 지면 반력 값을 산출할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 관성 데이터와 족압 데이터를 이용함으로써, 저렴한 비용으로 지면 반력 값을 산출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정부를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 족압 측정부를 나타내는 블록도이다.
도 4a는 본 발명의 실시예에 따른 압력 값 및 족압 중심을 나타내는 도면이며, 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 족압 분포를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 보행 주기를 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 보정부를 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제1 지면 반력 값을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 최종 지면 반력 산출부를 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타내는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정 장치 및 방법은 보행 분석 시에 필수적인 요소인 지면 반력 값을 측정한다. 이러한 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정 장치 및 방법에 대해서 이하에서 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정 장치(100)를 나타내는 블록도이다.

도 1에 나타낸 바와 같이, 지면 반력 측정 장치(100)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110), 지면 반력 측정부(120), 족압 측정부(130), 정합부(140), 지면 반력 보정부(150), 그리고 최종 지면 반력 산출부(160)를 포함한다.

인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)는 지면 반력을 측정하고자 하는 대상자에 대한 인체 비례 질량 파라미터 값을 산출한다. 여기서, 지면 반력을 측정하고자 하는 대상자는 사람일 수 있다. 이하에서는 지면 반력을 측정하고자 하는 대상자를 '대상자'용어를 사용한다.

지면 반력 측정부(120)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에 의해 산출된 인체 비례 질량 파라미터 값과 관성 센서를 사용하여 측정한 센싱 데이터를 이용하여, 역운동학적 해석을 통해 제1 지면 반력 값을 계산한다. 한편, 지면 반력 측정부(120)는 제1 지면 반력 값의 계산시에 비전 센서를 통해 획득한 센싱 데이터를 보조적으로 사용하여 지면 반력 계산의 정확성을 향상시킬 수 있다.

족압 측정부(130)는 족압 센서를 사용하여 측정한 센싱 데이터를 이용하여 족압 데이터를 계산한다. 여기서, 족압 측정부(130)는 족압 데이터로서 족압 중심, 족압 분포, 보행 주기 등을 계산할 수 있다.

정합부(140)는 지면 반력 측정부(120)에서 계산한 제1 지면 반력 값과 족압 측정부(130)에서 계산한 족압 데이터 사이에서 좌표를 정합한다.

지면 반력 보정부(150)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에서 산출된 인체 비례 질량 데이터, 정합부(140)에서 정합된 제1 지면 반력 값 및 족압 데이터에 대해서 신경망 학습을 수행하여, 지면 반발력의 피크 값을 추정한다. 그리고 지면 반력 보정부(150)는 추정한 피크 값을 이용하여 제1 지면 반력 값을 보정한다.

그리고 최종 지면 반력 산출부(160)는 족압 측정부(130)에서 계산된 족압 데이터와 지면 반력 보정부(150)에서 보정된 제1 지면 반력 값을 이용하여, 최종적으로 지면 반력 값을 산출한다.

이와 같은 지면 반력 측정 장치(100)의 각 구성 요소에 대해서 이하에서 상세히 설명한다.

인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)는 인체 질량 분포에 대한 측정 예측 표준 모델을 이용하여 대상자의 인체 비례 질량 파라미터 값을 산출한다. 여기서, 질량 분포에 대한 측정 예측 표준 모델은 zatsiorsky-seluyanov 모델일 수 있다. zatsiorsky-seluyanov 모델은 사람의 신체 정보(몸무게, 키 등)의 데이터에 대응되는 각 관절의 길이, 각 관절의 질량 중심, 각 관절의 질량 분포 등의 데이터를 제시하고 있다. 본 발명의 실시예에 따른 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)는 대상자의 신체 정보(예를 들면, 키, 몸무게, 관절의 길이 등)를 인체 질량 분포 측정 예측 표준 모델에 입력하여 대상자의 인체 비례 질량 데이터를 산출한다. 여기서, 인체 비례 질량 데이터는 각 관절의 길이, 각 관절의 질량 중심, 각 관절의 질량 분포를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정부(120)를 나타내는 블록도이다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정부(120)는 관성 센서(121), 비전 센서(122), 그리고 지면 반력 계산부(123)를 포함한다.

관성 센서(121)는 대상자의 각 하지 관절의 적절한 위치에 부착되며, 관성 데이터를 센싱한다. 여기서, 관성 센서(121)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에서 산출된 대상자의 인체 비례 질량 데이터에 기반하여, 대상자의 각 하지 관절에 부착될 수 있다.

관성 센서(121)는 대상자의 보행 시에 각 관절의 선형 가속도 및 회전 가속도를 센싱(측정)한다. 관성 센서(121)는 가속도 센서 및 자이로 센서를 통해 구현될 수 있다. 관성 센서(121)를 통해 선형 가속도 및 회전 가속도를 센싱하는 방법은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다. 이와 같이 센싱된 선형 가속도 및 회전 가속도는 각 관절의 특정힘, 각 관절의 각도 비율을 반영한다.

비전 센서(122)는 대상자의 보행 시에 대상자의 비전 데이터를 센싱한다. 비전 센서(122)는 깊이(depth) 카메라로 구현될 수 있으며, 대상자는 비전 카메라 앞에서 휴지 자세를 취한 후 보행을 한다. 이때, 비전 센서(122)는 대상자의 비전 데이터를 센싱한다. 비전 센서(122)를 통해 비전 데이터를 센싱하는 방법은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다.

지면 반력 계산부(123)는 관성 센서(121)에서 센싱된 각 관절의 선형 가속도 및 회전 가속도를 이용하여, 관절 질량 중심의 가속도, 관절에 연결된 조인트에 의한 힘, 관절에 작용하는 외력, 그리고 중력가속도를 계산한다. 그리고 지면 반력 계산부(123)는 이와 같은 계산한 값과 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에 의해 산출된 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여, 하지 관절에 작용하는 제1 지면 반력 값을 계산한다.

여기서, 지면 반력 계산부(123)는 가장 상단(지면으로부터 가장 높은 곳)의 관절부터 가장 하단의 관절까지 역운동학 해석을 반복하여 수행하여, 각 관절에 작용하는 반력(반작용력)(Reaction Force)을 계산함으로써 제1 지면 반력 값을 계산한다. 역운동학 해석을 통해 지면 반력 값을 계산하는 방법은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다. 한편, 지면 반력 계산부(123)는 제1 지면 반력 값을 계산할 시에 비전 센서(122)가 센싱한 비전 데이터를 추가적으로 사용하여 지면 반력 계산의 정확성을 높일 수 있다. 관성 센서(121)가 부착된 각 관절의 위치는 관절의 정확한 위치를 표현하는데 한계가 있으므로, 지면 반력 계산부(123)는 비전 센서(122)에 의해 획득한 비전 데이터를 통해 각 관절의 위치(포즈)를 추정하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는데 보조적으로 사용할 수 있다. 한편, 지면 반력 계산부(123)는 비전 센서(122)에 의해 획득한 비전 데이터에 대해서 확장칼만필터링을 적용하여 관절의 포즈를 추정한다.

한편, 지면 반력 계산부(123)는 관성 센서(121)에 의해 센싱된 데이터와 비전 센서(122)의 의해 센싱된 데이터에 대해서 인체의 움직임 주파수에 적합한 저역통과대역 필터링을 수행하여, 고주파 잡음을 제거할 수 있다. 이를 통해, 지면 반력 계산부(123)에 의해 계산된 제1 지면 반력 값에 대한 오차가 증폭되는 것을 방지할 수 있다.

이와 같이 지면 반력 계산부(123)에 의해 계산된 제1 지면 반력 값은 왼발과 오른발 각각에 대한 수직(vertical) 지면 반력 값, 수평(lateral) 지면 반력 값, 그리고 앞쪽(anterior) 지면 반력 값을 포함한다.

지면 반력 측정부(120)에 의해 계산된 제1 지면 반력 값은 보행 주기에 따른 데이터의 세그멘테이션(segmentation)이 적용되지 않은 값이다. 즉, 제1 지면 반력 값은 지면에 접촉되지 않은 대상자의 발에 대해서도 계산된 지면 반력 값을 포함하고 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 지변 반력 측정 장치(100)는 지면 반력의 정확성 향상과 보행 주기에 빠른 지면 반력 값을 반영하기 위해, 족압 측정부(130)에 의한 족압 센싱을 수행한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 족압 측정부(130)를 나타내는 블록도이다.

도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 족압 측정부(130)는 족압 센서(131), 그리고 족압 데이터 계산부(132)를 포함한다.

족압 센서(131)는 족압 센서(131) 위에서 보행 동작을 수행하는 대상자에 대한 족압을 센싱한다. 족압 센서(131)는 FSR(Force Sensitive Resistor) 센서가 상하 좌우의 격자 구조로 이루어진 센서일 수 있다. 대상자는 격자 구조로 구성된 FSR 센서 위에서 보행 동작을 수행한다. FSR 센서는 물리적인 힘 및 무게 등 하중에 따라 저항 값이 변하는 성질을 이용한 센서로서, 저렴하며 간단한 구조를 가지고 있다.

족압 데이터 계산부(132)는 족압 센서(131)에 의한 센싱한 압력 값을 이용하여 족압 데이터를 계산한다. 족압 센서(131)에 의한 센싱한 압력 값은 공간적으로 연속된 값이 아니므로, 족압 데이터 계산부(132)는 센싱 포인트를 2D 인터폴레이션 하여, 족압 분포를 계산한다. 족압 데이터 계산부(132)는 족압 센서(131)에 의한 센싱한 압력 값을 이용하여 족압 중심(Center of Pressure)을 프레임마다 계산한다. 여기서, 족압 분포의 합력은 족압의 중심 P(2D 평면 위의 점)을 통해 작용되는데, 이 P를 족압 중심이라고 한다. 매 프레임마다 계산된 족압 중심에 대한 분포가 바로 족압 분포에 해당한다. 도 4a는 본 발명의 실시예에 따른 압력 값 및 족압 중심을 나타내며, 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 족압 분포를 나타낸다. 도 4a에서, 410은 족압 센서(131)에 의해 센싱한 압력 값을 나타내며, 411은 족압 중심을 나타낸다. 도 4b에서, 420은 족압 분포를 나타낸다. 한편, 매 프레임의 족압 중심을 이은 것이 보행 시 발에 걸리는 지면 반력의 이동 궤적(Center of Pressure trajectory)(즉, 족압 분포)이며, 이 이동 궤적을 통해 지면 반력의 작용점을 알 수 있다.

족압 데이터 계산부(132)는 계산한 족압 분포를 이용하여, 걸음 길이(stride length), 걸음 너비(stride width), 발 각도(foot angle), 뒤꿈치 접촉 시간(heel contact time), 발가락 접촉 시간(toe contact time), 걸음 시간(stride time), 스윙 시간(swing time), 자세 시간(stance time) 등의 생체 역학적 파라미터를 계산할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예에 따른 족압 데이터 계산부(132)는 족압 분포를 이용하여, 왼발의 초기 접촉(initial contact(foot strike)), 발 떨어짐(foot off), 그리고 오른발의 초기 접촉(initial contact(foot strike))에 해당하는 보행주기를 계산할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 보행 주기를 개념적으로 나타내는 도면이다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 왼발의 초기 접촉(initial contact(foot strike))과 발 떨어짐(foot off) 사이는 양발 지지 상태이며, 발 떨어짐(foot off), 과 오른발의 초기 접촉(initial contact(foot strike)) 사이는 한발 지지 상태이다. 상기에서 지면 반력 측정부(120)에 의해 계산된 제1 지면 반력 값은 한발 지지 상태에서 지지 하지 않은 발(공중에 떠 있는 발)에 대한 지면 반력 값도 포함되어 있다. 이에 따라 아래에서 설명하는 최종 지면 반력 산출부(160)는 보행 주기를 이용하여 한발 지지 상태에서 공중에 떠 있는 발에 대한 지면 반력 값을 삭제함으로써, 제1 지면 반력 값에 대한 세그멘테이션(segmentation)을 수행한다.

정합부(140)는 지면 반력 측정부(120)에서 계산한 제1 지면 반력 값과 족압 측정부(130)에서 계산한 족압 데이터 사이에서 좌표를 정합한다. 지면 반력 측정부(120)에 의해 계산된 제1 지면 반력 값은 관절의 위치 등을 기반으로 하고 있으므로 3차원 좌표계이고 족압 측정부(130)에 의해 측정된 족압 데이터는 2차원 좌표이다. 이에 따라, 정합부(140)는 족압 데이터가 3차원 좌표계에서 어디에 대응되는 데이터인지에 대한 매칭을 수행한다. 그리고 정합부(140)는 두 데이터에 대한 좌표 정합 시에 두 데이터에 대한 정규화 및 데이터 옵셋 등도 조정할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 보정부(150)를 나타내는 블록도이다.

도 6에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 보정부(150)는 피크값 추정부(151)와 보정부(152)를 포함한다.

피크값 추정부(151)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에서 산출된 인체 비례 질량 데이터, 정합부(140)에서 정합된 제1 지면 반력 값 및 족압 데이터에 대해서 신경망 학습을 수행하여, 지면 반력의 피크 값을 추정한다. 여기서, 신경 학습은 다중퍼셉트론 신경망이 사용될 수 있다. 먼저, 피크값 추정부(151)는 힘판(force plate)에 의한 기준(reference) 실측값, 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에서 산출된 인체 비례 질량 데이터, 그리고 족압 데이터를 통해, 다중퍼셉트론 신경망을 트레이닝한다. 그리고 피크값 추정부(151)는 인체 비례 질량 파라미터 산출부(110)에서 산출된 인체 비례 질량 데이터, 정합부(140)에서 정합된 제1 지면 반력 값 및 족압 데이터를 트레이닝된 다중퍼셉트론 신경망의 입력으로 넣어서 지면 반력의 피크 값을 추정한다. 기존의 힘판에 측정된 지면 반력 값이 본 발명의 실시예에 따른 제1 지면 반력 값보다 더욱 정확한 값일 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 힘판에 의한 기준 실측값을 통해 다중퍼셉트론 신경망을 트레이닝한 후 제1 지면 반력 값에 대한 피크 값을 추정하는 과정을 수행한다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제1 지면 반력 값을 나타내는 도면이다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 제1 지면 반력 값은 3개의 피크 값(710, 720, 730)을 가질 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 피크값 추정부(151)는 도 7과 같은 3개의 피크 값을 힘판에 의한 지면 반력 피크 값과 유사하게 되도록, 다중퍼셉트론 신경망을 통해 지면 반력 피크 값을 추정한다.

보정부(152)는 피크갑 추정부(151)에 의해 추정된 피크 값을 이용하여 제1 지면 반력 값(지면 반력 측정부(120)에서 계산된 제1 지면 반력 값 또는 정합부(140)에 의해 정합된 제1 지면 반력 값) 전체에 보정을 수행한다. 즉, 보정부(152)는 추정된 피크 값에 맞게 제1 지면 반력 값을 전체적으로 수정한다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 최종 지면 반력 산출부(160)를 나타내는 블록도이다.

도 8에 나타낸 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 최종 지면 반력 산출부(160)는 세그멘테이션부(161)와 중량 이동 반영부(162)를 포함한다.

세그멘테이션부(161)는 족압 측정부(130)에서 측정된 보행 주기를 이용하여, 지면 반력 보정부(150)에서 보정된 제1 지면 반력 값에 대해서 데이터 세그멘테이션을 수행한다. 상기에서 설명한 바와 같이, 제1 지면 반력 값 및 피크 값이 보정된 제1 지면 반력 값은 지면에 접촉되지 않은 대상자의 발에 대해서도 측정된 지면 반력 값을 포함하고 있다. 이에 따라, 세그멘테이션부(161)는 족압 측정부(130)에서 측정된 보행 주기를 이용하여 지면에 접촉되지 않은 대상자의 발에 대응되는 제1 지면 반력 값을 판단하고, 대응되는 부분의 제1 지면 반력 값을 삭제한다.

그리고 중량 이동 반영부(162)는 족압 측정부(130)에서 계산된 족압 데이터를 이용하여 좌우 양 발 사이의 중량 이동 비율을 계산하고, 계산한 중량 이동 비율에 기초하여 제1 지면 반력 값을 보정한다. 제1 지면 반력 값(즉, 지면 반력 측정부(120)에서 계산된 제1 지면 반력 값, 지면 반력 보정부(150)에서 보정된 제1 지면 반력 값, 세그멘테이션부(161)에서 보정된 제1 지면 반력 값)은 양 발이 지면에 접촉되지 않은 한발 지지를 가정한 지면 반력 값이다. 역운동학적 해석으로 왼발 부분에 대한 지면 반력 값을 계산 할 시에 상체 부분 전체도 함께 계산되고, 역운동학적 해석으로 오른발 부분에 대한 지면 반력 값을 계산 할 시에도 상체 부분 전체도 함께 계산된다. 이에 따라 상체 부분은 중복적으로 반영되므로, 보행 시 양발 사이의 중량 이동을 반영할 필요가 있다.

본 발명의 실시예에 따른 중량 이동 반영부(162)는 2가지 방법을 통해 양 발 사이 중량 이동 비율을 계산할 수 있다. 첫 번째 방법으로, 중량 이동 반영부(162)는 족압 측정부(130)에서 계산된 족압 중심을 이용하여 양발 사이의 중량 이동 비율을 계산할 수 있다. 즉, 중량 이동 반영부(162)는 왼발의 족압 중심에서의 압력 값과 오른발의 족압 중심에서 압력 값을 비율로 계산하여 중량 이동 비율을 계산할 수 있다. 두 번째 방법으로, 중량 이동 반영부(162)는 족압 측정부(130)에서 계산된 족압 분포를 이용하여 양발 사이의 중량 이동 비율을 계산할 수 있다. 즉, 중량 이동 반영부(162)는 왼발의 압력 분포를 이용하여 왼발의 평균압력 분포값을 계산하고 오른발의 압력 분포를 이용하여 오른발의 평균압력 분포값을 계산하며, 두 평균압력 분포값의 비율을 중량 이동 비율로 설정할 수 있다.

중량 이동 반영부(162)는 상기와 같이 계산된 중량 이동 비율을 제1 지면 반력 값에 반영하여 최종적으로 지면 반력 값을 산출한다.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 지면 반력 측정 장치(100)는 고가의 힘판 장치를 이용하지 않더라도 비교적 저렴한 관성 센서 및 족압 센서를 이용하여 지면 반력 값을 산출할 수 있다. 이와 같이 계산된 지변 반력 값은 근골격계 환자의 진단 시에 사용될 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 시스템(900)을 나타내는 도면이다.

본 발명의 실시예에 지면 반력 측정 장치(100)는 도 9와 같은 컴퓨터 시스템(900)으로 구현될 수 있다. 그리고 지면 반력 측정 장치(100)의 각 구성 요소도 도 9와 같은 컴퓨터 시스템(900)으로 구현될 수 있다.

컴퓨터 시스템(900)은 버스(920)를 통해 통신하는 프로세서(910), 메모리(930), 사용자 인터페이스 입력 장치(940), 사용자 인터페이스 출력 장치(950), 그리고 저장 장치(960) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(910)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(930) 또는 저장 장치(960)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 프로세서(910)는 상기 도 1 내지 도 8에서 설명한 기능들 및 방법을 구현하도록 구성될 수 있다.

메모리(930) 및 저장 장치(960)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(930)는 ROM(read only memory)(931) 및 RAM(random access memory)(932)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 메모리(930)는 프로세서(910)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(930)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서(910)와 연결될 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

측정하고자 하는 대상자에 대한 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 대상자에서 측정된 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 측정부,
상기 대상자에서 족압을 센싱하고, 상기 족압을 이용하여 족압 데이터를 계산하는 족압 측정부, 그리고
상기 족압 데이터와 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 최종 지면 반력 값인 제2 지면 반력 값을 산출하는 최종 지면 반력 산출부를 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제1항에 있어서,
상기 지면 반력 측정부는,
상기 대상자에 부착되어 상기 관성 데이터를 센싱하는 관성 센서, 그리고
상기 관성 데이터와 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여 역운동학 해석을 수행함으로써, 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 계산부를 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제2항에 있어서,
상기 지면 반력 측정부는 상기 대상자의 비전 데이터를 센싱하는 비전 센서를 더 포함하며,
상기 지면 반력 계산부는 상기 관성 데이터, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값, 그리고 상기 비전 데이터를 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 지면 반력 측정 장치.
제2항에 있어서,
상기 관성 데이터는 선형 가속도와 회전 가속도를 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제1항에 있어서,
인체 질량 분포에 대한 측정 예측 표준 모델을 이용하여, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 산출하는 인체 비례 질량 파라미터 산출부를 더 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제1항에 있어서,
상기 족압 측정부는,
상기 족압을 센싱하는 족압 센서, 그리고
상기 족압을 이용하여, 족압 분포와 족압 중심을 포함하는 상기 족압 데이터를 계산하는 족압 데이터 계산부를 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제6항에 있어서,
상기 족압 데이터 계산부는 상기 족압 분포를 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산하는 지면 반력 측정 장치.
제6항에 있어서,
상기 최종 지면 반력 산출부는, 상기 족압 분포 또는 상기 족압 중심을 이용하여, 상기 대상자의 양 발 사이의 중량 이동 비율을 계산하고, 상기 중량 이동 비율을 상기 제1 지면 반력 값에 반영하여 상기 제2 지면 반력 값을 산출하는 지면 반력 측정 장치.
제7항에 있어서,
상기 최종 지면 반력 산출부는 상기 보행 주기를 이용하여, 상기 제1 지면 반력 값 중 지면에 접촉되지 않은 발에 대한 부분을 삭제하는 지면 반력 측정 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 지면 반력 값과 상기 족압 데이터 사이에서 좌표를 정합하는 정합부를 더 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제10항에 있어서,
상기 좌표 정합된 상기 제1 지면 반력 값, 상기 좌표 정합된 상기 족압 데이터, 그리고 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여, 지면 반력의 피크값을 추정하는 피크값 추정부, 그리고 상기 피크값을 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 보정하는 보정부를 포함하는 지면 반력 보정부를 더 포함하는 지면 반력 측정 장치.
제11항에 있어서,
상기 피크값 추정부는 상기 좌표 정합된 상기 제1 지면 반력 값, 상기 좌표 정합된 상기 족압 데이터, 그리고 상기 인체 비례 질량 파라미터 값을 이용하여 신경망 학습을 수행하여, 상기 피크값을 추정하는 지면 반력 측정 장치.
지면 반력 측정 장치가 측정하고자 하는 대상자에 대한 지면 반력을 측정하는 방법으로서,
상기 대상자에서 관성 데이터를 측정하는 단계,
상기 대상자의 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계,
상기 대상자에서 족압을 센싱하는 단계,
상기 족압을 이용하여 족압 데이터를 계산하는 단계, 그리고
상기 족압 데이터와 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 제2 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 대상자에서 비전 데이터를 센싱하는 단계를 더 포함하며,
상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계는 상기 관성 데이터, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값, 그리고 상기 비전 데이터를 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 관성 데이터는 선형 가속도와 회전 가속도를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 족압 데이터는 족압 분포와 족압 중심을 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
상기 족압 데이터를 계산하는 단계는, 상기 족압 분포를 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산하는 단계를 포함하며,
상기 산출하는 단계는 상기 보행 주기를 이용하여, 상기 제1 지면 반력 값 중 지면에 접촉되지 않은 발에 대한 부분을 삭제하는 단계를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
상기 족압 분포 또는 상기 족압 중심을 이용하여, 상기 대상자의 양 발 사이의 중량 이동 비율을 계산하는 단계, 그리고
상기 중량 이동 비율을 상기 제1 지면 반력 값에 반영하여 상기 제2 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
지면 반력 측정 장치가 측정하고자 하는 대상자에 대한 지면 반력을 측정하는 방법으로서,
상기 대상자에서 관성 데이터를 측정하는 단계,
상기 대상자의 인체 비례 질량 파라미터 값과 상기 관성 데이터를 이용하여, 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계,
상기 대상자에서 족압을 센싱하는 단계,
상기 족압을 이용하여 상기 대상자의 보행 주기를 계산하는 단계, 그리고
상기 보행 주기와 상기 상기 제1 지면 반력 값을 이용하여, 최종 지면 반력 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
제19항에 있어서,
상기 대상자에서 비전 데이터를 센싱하는 단계를 더 포함하며,
상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계는 상기 관성 데이터, 상기 인체 비례 질량 파라미터 값, 그리고 상기 비전 데이터를 이용하여 상기 제1 지면 반력 값을 계산하는 단계를 포함하는 방법.