KCI등재
족저압을 이용한 평지보행과 계단하강 전환보행 판별 = Classification of Level Walking and Transition Walking from Level to Stair Descent based on Plantar Pressure
저자
김판권(Pankwon Kim) ; 이진규(Jinkyu Lee) ; 연규필(Kyupil Yeon) ; 신충수(Choongsoo S. Shin)
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
443-454(12쪽)
KCI 피인용횟수
1
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제공처
본 연구의 목적은 족저압을 이용하여 평지보행과 평지에서 계단하강으로 전환하는 보행을 구분하는 검출 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다. 피실험자는 각각 평지보행과 평지에서 계단하강 전환보행을 수행하였다. 족저압을 기초로 하여 각 동작 별로 발의 접촉시간, 초기 접촉시 내외측 압력중심, 전후방 압력중심, 내외측 압력중심의 이동범위, 전후방 압력중심의 이동범위를 계산하여 보행환경을 판별하는 설명변수로 활용하였다. 각 설명변수에 대한 상자그림과 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 발의 접촉시간, 초기 접촉 시 내외측 및 전후방 압력중심, 그리고 전후방 압력중심의 이동범위가 보행환경 간 유의한 평균 차이를 보였다(p<0.001). 이러한 설명변수들을 이용하여 평지보행과 계단하강 전환보행을 판별하는 로지스틱 회귀모형을 생성하고 정확도, 민감도, 특이도 등을 평가하였다. 이 모형에 의한 보행환경 분류 결과는 정확도, 민감도, 특이도가 각각 98.2%, 100% 그리고 96.4%로 나타났다. 결론적으로 로지스틱 회귀모형을 이용하여 생성한 모델은 높은 정확도로 평지보행과 평지에서 계단하강 전환보행을 구분해 낼 수 있었다. 본 연구에서 개발한 보행환경 구분 모형을 추후 보행보조장치에 적용하면 보행환경 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
더보기The purpose of this study was to develop and validate a detection algorithm that distinguishes between the level walking (LW) and the transition walking from level to stair descent (TW-LSD) based on plantar pressure. Subjects performed LW and TW-LSD. Based on the plantar pressure, the stance time, vertical ground reaction force, anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) center of pressure (COP) at initial contact (IC) and AP/ML range of COP were calculated for explanatory variables. After analyzing the results of boxplot and paired t-test for the explanatory variables, the stance time, the ML and AP COP at IC, and AP range of COP were significantly different between LW and TW-LSD (all, p<0.001). Logistic regression models were generated using response variables and explanatory variables. Accuracy, sensitivity, and specificity were 98.2%, 100%, and 96.4%, respectively, as the result of walking condition classification using this model. In conclusion, the model generated by the logistic regression method could distinguish between the LW and TW-LSD with high accuracy.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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