Orientation filter 기반의 회전된 가속도 신호를 이용한 신체활동 분석에 관한 연구
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2015
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 의공학과 2015. 2
발행연도
2015
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Physical activity recognition based on re-oriented acceleration signal using orientation filter
형태사항
vi, 68장 : 삽화(일부천연색) ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 신태민
소장기관
기존의 가속도센서 기반의 신체활동 분석 시스템들은 가속도 신호의 축 변화를 고려하지 않는다. 때문에 신체활동 중 가속도 신호의 축을 일정하게 고정하기 위하여 가슴이나 허리와 같이 운동 중에 축이 적게 변화하는 위치에서 가속도 신호를 측정하므로 측정 방법이나 측정 위치가 제한적이다. 반면에 가속도의 축 변환에 대한 관점을 고려한다면 발이나 다리와 같이 운동 중 지속적으로 축이 변화하는 위치에서도 운동자의 가속도 신호를 측정하여 신체활동량 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 신체활동 패턴에 대한 정량적인 분석을 수행할 수 있는 시스템을 개발하기 위하여 가속도계와 자이로스코프가 함께 내장된 inertial sensor를 기반으로 하여 운동자의 가속도와 각속도를 측정하는 시스템을 개발하였다. 실험은 20~30대의 건강한 성인 17명을 대상으로 하여 진행하였으며 피험자는 오른쪽 발끝에 측정 모듈을 착용한 후 걷기, 달리기, 계단 올라가기, 계단 내려가기의 총 네 가지 신체활동을 수행하였다. 측정된 가속도 신호의 축 변환을 수행하기 위해 Madgwick의 오리엔테이션 필터를 응용하여 사원수를 추정하였으며, 변환된 가속도 신호로부터 피험자의 신체활동량을 분석하였다. 또한 한 걸음 데이터를 추출한 뒤 다양한 기계학습 알고리즘을 사용하여 신체활동 패턴을 분류하였다. 가속도 신호로부터 신체활동량 분석과정을 거쳐 이동거리를 추정한 결과 대부분의 신체활동에 대하여 93% 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 획득한 한 걸음 가속도 데이터의 70%를 사용하여 다양한 기계학습 알고리즘을 학습한 결과 모든 알고리즘에 대해 학습 정확도가 95%이상으로 나타났다. 그중 정확도가 가장 높았던 SVM 알고리즘을 사용하여 남은 30%의 데이터의 분류를 수행한 결과 98.92%의 정확도로 신체활동 패턴을 분류하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 알고리즘은 운동 중 지속적으로 가속도의 축이 변화하는 위치인 발끝에서 가속도 신호를 측정하여도 가속도의 축 변환을 통하여 항상 동일한 축을 가지는 것처럼 신호의 변환이 가능하다. 또한 변환된 가속도 신호로부터 운동자의 운동 시간, 속도 변화, 이동거리, 걸음 수, 한 걸음 데이터, 운동방향 및 자세 등 다양한 정보들을 도출해 낼 수 있으므로 기존의 방법들 보다 정확하게 신체활동량을 분석하고 신체활동 패턴을 분류하기에 적합하다고 판단된다.
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