KCI등재
관성센서를 이용한 버그균형검사 점수 분류 연구
저자
홍상표(S. P. Hong) ; 김연욱(Y. W. Kim) ; 조우형(W. H. Cho) ; 좌경림(K. L. Joa) ; 정한영(H. Y. Jung) ; 김규성(K. S. Kim) ; 이상민(S. M. Lee) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
재활복지공학회논문지(Journal of Rehabilitation Welfare Engineering & Assistive Technology)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
53-62(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽·오른쪽 발목, 왼쪽·오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽·오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.
더보기In this paper, we present the score classification accuracy of BBS(Berg Balance Scale) which is the most commonly used balance evaluation tool using machine learning. Data acquisition was performed using the Noraxon system and an inertial sensor of Noraxon system was attached to the body in 8 locations (left and right ankle, left and right upper buttocks, left and right wrists, back, forehead). Based on the 3-axis accelerometer of the inertial sensor, the feature vector STFT(Short Time Fourier Transform) and SAM(Signal Area Magnitude) were extracted. Then, the items of the BBS were divided into static movement and dynamic movement depending on the operation characteristics, and the feature vectors were selected according to the sensor attachment positions which affect the score for each item of the BBS. Feature vectors selected for each item of BBS were classified using GMM(Gaussian Mixture Model). As a result of the accuracy calculation for 40 subjects, 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%, respectively.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.38 | 0.36 | 0.566 | 0.16 |
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